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CMA V4—元分析軟件

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軟件簡介

Comprehensive Meta-Analysis （CMA）是一款優質的元分析（也稱綜合分析、整合分析）軟件，可對多個研究數據進行統計整合，再次分析。如這些研究結論保持一致，Comprehensive Meta-Analysis可驗證這些研究的共同效應。如果研究結論有差異，Comprehensive Meta-Analysis則用于驗證產生差異的原因。
關于干預措施的實用性或假設的有效性的決策不能基于一項研究的結果，因為結果通常會因一項研究而異。而是需要一種機制來跨研究合成數據。敘事評論曾用于此目的，但敘事評論在很大程度上是主觀的（不同的專家可能得出不同的結論），并且在涉及多個研究的情況下，難度變得不可能。相比之下，元分析采用的是客觀公式（就像將統計應用于單個研究中的數據一樣），并且可以用于任何數量的研究。
元分析廣泛用于基礎研究中，以評估社會學，社會心理學，性別差異，金融與經濟學，政治學，市場營銷，生態學和遺傳學等領域的證據。

為什么要使用 CMA 軟件?
對于研究人員
該程序非常容易學習和使用。界面清晰直觀。交互式指南將引導您完成分析中的所有步驟。您可以在啟動程序后的幾分鐘內提高工作效率。

對于統計學家
該程序是與美國和英國元分析領域的許多知名專家合作開發的。它包括大量用于數據輸入、分析和顯示的復雜選項。

對于學術導師
通過這個程序，元分析的邏輯變得生動起來。使用該程序演示概念性問題，例如研究權重對綜合效應的影響、異質性的影響以及固定效應與隨機效應模型。

對于研究生
在十五分鐘內進行基本分析。創建并導出繪圖作為結果的框架，然后使用該程序充分理解分析邏輯。

CMA軟件特點

該程序非常易于學習和使用。界面清晰直觀。交互式指南將引導您完成分析的所有步驟。您可以在啟動程序后的幾分鐘內提高工作效率。
該程序是與美國和英國的許多元分析領域公認的專家合作開發的。它包括用于數據輸入，分析和顯示的各種復雜選項。
通過此程序，讓 logic of meta-analysis的邏輯變得生動起來。使用該程序演示概念問題，例如研究權重對組合效應的影響，異質性的影響以及固定效應與隨機效應模型。
在15分鐘內執行基本分析。創建并導出繪圖以用作結果框架，然后使用該程序完全理解分析的邏輯。

詳細功能介紹

輸入數據

自動計算效果大小
在每一項元分析中，您都從每項研究的已發布摘要數據開始，并計算治療效果（或效果大?。?。例如，如果一項研究報告了每組中的事件數，您可能想要計算比值比?；蛘?，如果研究報告均值和標準差，您可能需要計算標準化均值差。使用 CMA，您可以輸入匯總數據，程序會自動計算效應值。

可輸入100多種格式的數據
從幾乎任何類型的數據開始，CMA 都會為您計算效果大小。輸入事件和樣本量（如上所述）或均值和標準差，或 p 值，或比值比和置信限度——從一百多種數據格式中選擇。

以自己的格式為每項研究輸入數據
如果一項研究提供事件和樣本量，而另一項研究提供優勢比和置信區間，而另一項研究僅提供 p 值，會怎樣？您可以為每個研究輸入不同類型的數據。

運行分析

進行元分析
一鍵運行元分析以顯示此處所示的屏幕。然后使用菜單自定義顯示和計算選項。

評估調節變量的影響
“干預對一組研究是否比另一組更有效？” 按研究類型分組（例如，慢性與急性患者）。該程序將在組內運行元分析，并比較各組的治療效果?！爸委熜Ч麜S著劑量增加而增加嗎？” 使用元回歸評估任何連續調節器的影響。
更多 ..
● 累積元分析
● 敏感性分析
● 處理數據的子集
● 評估發表偏倚的潛在影響

創建地塊

創建高分辨率森林圖
使用森林圖清楚有效地傳達結果。

自定義情節
修改符號，顏色，文本，列。情節的所有元素都在您的控制之下。
導出圖
一鍵導出到Word?或PowerPoint?！

軟件版本功能對比

CMA V4新功能

報告

只需單擊一下，程序就會創建一個文檔，以適合發布的格式報告所有統計數據。
第二次單擊該程序將對該文檔進行注釋并解釋所有統計數據的含義以及假設和限制。
第三次單擊該程序將將該文檔導出到 Word。

視頻教程

CMA制作了案例研究視頻，展示了如何從頭到尾進行分析。這包括如何輸入數據、如何運行分析、如何創建圖、如何比較不同子組中的效應大小等。
至關重要的是，視頻的每個部分現在解釋了如何執行特定功能，這些功能在分析上下文中的作用是什么，以及如何理解統計數據的含義。
每個案例研究大約持續 90 分鐘。您可以從頭到尾觀看一個，以了解如何執行元分析并正確報告?；蛘?，您可以從程序的任何屏幕跳轉到解釋該屏幕上所有功能的視頻部分。

預測區間

在任何元分析中，重要的是要報告平均效應量以及效應量在不同研究中的差異范圍。這種分散由預測間隔解決。這使我們能夠報告，例如，平均效應量是 0.50 的標準化平均差，但在任何單個人群中，真實效應量可能低至 0.05 或高達 0.95。許多報告元分析的指南現在都要求包含預測區間。
在版本 4 中，該程序提供了將預測區間顯示為森林圖的一部分的選項。此外，只需單擊一下，您就可以創建一個圖表，顯示真實效果的整個分布。再單擊一次，您可以將其導出到 Word 或 PowerPoint。

常見錯誤以及如何避免它們

Biostat Inc.最近出版了一本書，叫做“Common Mistakes in Meta-Analysis and How to Avoid Them” 錯誤，這本書包括在選擇統計模型、與異質性相關的統計、比較研究的子組、發表偏倚等方面的錯誤。
在程序的任何屏幕上，您都可以單擊一個鏈接，該鏈接將打開包含本書相關部分的 PDF。

CMA V3新功能

包含一個新的用于meta回歸的模塊：
允許包含任意數量的協變量(covariates)
允許定義協變量集
允許在模型中包括分類協變量和連續協變量
將自動為分類協變量創建虛擬變量
允許定義和比較多個預測模型
允許選擇Z分布或Knapp-Hartung
允許繪制回歸，置信度和預測間隔
自動繪制R平方模擬
一鍵式將數據導出到Excel
一鍵式將圖導出到PowerPoint和Word

聚類隨機研究的效應量
隨CMA授權，我們提供一個另外程序授權，以允許您計算集群隨機和其它多層研究的效應量(effect-size)和變異。

其它功能
新版本功能上的更新使得軟件在Windows上的應用更為友好。

新的授權計劃
原廠從CMA3.0起，將不再提供永久授權，從3版本開始，您可以購買程序1年或2年甚至更長的使用租賃期。

系統要求

Windows 8或更高版本，32或64位
屏幕：XGA或更高
磁盤空間：25MB
MACS：要在Mac上運行程序，需要使用Windows模擬器，例如Parallels或Bootcamp。建議不要使用Wine或CRossOver。

相關鏈接

• NCSS—統計分析軟件
• LIMDEP—完整計量經濟學軟件包
• ORA-Pro——社會網絡分析軟件
• Tableau—數據可視化分析軟件