回归模型在Meta分析中的应用及Stata实现Meta分析是一种整合多个独立研究结果的统计方法，广泛应用于医学、社会科学等领域。回归模型在Meta分析中扮演着重要角色，能够探索研究间的异质性来源、评估潜在的影响因素，并进行效应量的校正与调整。常见的回归模型包括固定效应模型、随机效应模型以及Meta回归模型，它们能够帮助研究者更深入地理解数据背后的关联与趋势。Stata作为一款功能强大的统计软件，提供了丰富的命令和工具来支持Meta分析中的回归建模。通过`metan`、`metareg`等命令，用户可以轻松实现效应量的合并、异质性检验以及Meta回归分析。此外，Stata的可视化功能（如森林图、漏斗图）能够直观地展示分析结果，便于结果的解读与报告。本简介简要介绍了回归模型在Meta分析中的核心应用及Stata的实现方法，为研究者提供实用的分析思路与工具参考。
