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基于R语言的Meta分析【全流程、不确定性分析】方法与Meta机器学习技术应用

news 2026/4/22 15:24:02

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。本文针对Meta分析原理、公式、操作步骤及结果分析，进阶应用进行详细解析，结合多个例子，熟练掌握Meta分析全流程和不确定性分析，并结合机器学习等方法讲解Meta分析在文献大数据的延伸应用。

专题一、Meta分析的选题与检索

1 Meta分析的选题与文献检索

  1. 什么是Meta分析
  2. Meta分析的选题策略
  3. 文献检索数据库
  4. 精确检索策略，如何检索全、检索准
  5. 文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准
  6. 文献数据获取技巧
  7. 文献计量分析CiteSpace及研究热点分析

专题二、Meta分析与R语言基础

2 Meta分析的常用软件与R语言基础

  1. R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用
  2. R语言基本操作
  3. R语言数据清洗方法
  4. R语言Meta分析常用包及相关插件介绍与安装

从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。

专题三、R语言Meta分析与作图

3 R语言Meta分析

  1. R语言Meta分析的流程
  2. 各类meta效应值和累计效应值计算

连续资料的RR、MD与SMD

分类资料的RR和OR

  1. Meta亚组分析
  2. R语言图形可视化基础
  3. 如何用ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四、R语言Meta回归分析

4 R语言Meta回归分析

  1. Meta回归统计分析理论及应用
  2. Meta回归和普通回归分析的异同
  3. 固定效应与随机效应分析
  4. 泡泡图（bubble）的绘制

专题五、R语言Meta诊断分析

5 R语言Meta诊断进阶

  1. Meta诊断分析（t2、I2、H2、Q等统计量）
  2. 异质性检验
  3. 敏感性分析
  4. 偏倚分析
  5. 风险分析

专题六、R语言Meta分析的不确定性

6 R语言Meta分析的不确定性

  1. 网状Meta分析
  2. 贝叶斯理论
  3. R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms
  4. 贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七、机器学习在Meta分析中的应用

7 机器学习在Meta分析中的应用

  1. 机器学习基础以及Meta机器学习的优势
  2. Meta加权随机森林（MetaForest）的使用
  3. 使用Meta机器学习对文献中的大数据进行整合
  4. 使用机器学习进行驱动因子分析

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247596398&idx=4&sn=f6edd5290bf8452af76be823174269b5&chksm=fa782653cd0faf45cc8628506969d9d89cceceb1a1ce760a93a83fbf606d5ac1d02c277b9b97&token=1220593956&lang=zh_CN&scene=21#wechat_redirect

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