⚠️别让 1 个动作,影响 Meta 发表!
当投高分 Meta 时,期刊会索要注册号,如果你没有注册的话,基本上无缘高分了。
其实,不管是发高分还是非高分,我建议你都去注册,因为期刊更倾向发表有注册号的 Meta 文章哦!
什么,还不知道去哪注册 Meta?
◆ PROSPERO 注册指路:
http://www.crd.york.ac.uk/prospero/
这是非 Cochrane 系统评价的 Meta 分析,适合 Meta 小白,步骤简单,注册免费。
◆ Cochrane 注册指路:
https://www.cochranelibrary.com/
如果写的 Cochrane 系统评价,就要在 Cochrane 上注册过程难,周期很长,适合专业做 Meta 的去注册。
⚠️ 1 个概念要警惕,否则结果无意义
Meta 分析本质上是
针对已发表文献的二次分析
,简单来说,
不需要做实验
,
不需要收集数据
,
只要搜集文献
,进行分析即可。
但是,Meta 分析并不只是简单地将多个文献的研究结果放在一起比较,
如果研究间因异质性太大,则尽量不要 Meta 分析
,不然文章可能难发表。
什么是异质性,搞懂它!
异质性指
纳入的文献之间是否同质或异质程度
,如果 Meta 分析包含质量很低且存在偏倚的研究,结论可能是错误的。
你知道吗,当你从文献中提取好数据之后要进行分析时,「统计方法的选择就取决于原始研究有无异质性。」
先上统计策略,再一一解读👇
▎如果无异质性,那么就是固定效应,统计方法对应图上有 3 种统计方法。
▎如果异质性在合理范围内,你又找不到原因,那么就是随机效应,对应的统计方法是 D-L 法。
▎如果异质性极强,只能放弃 Meta 分析转而做系统评价。
⚠️有无异质性,关注 3 个指标就够了
说起来,以异质性来选统计方法,也不能这么简单粗暴,如果能找到异质原因,此时就要针对性处理,这个图请你保存👇
学习 Meta 虽然不难,但只靠自己摸索也不容易,尤其如果你对上述一些专业名词都还没听过的话…
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