荟萃分析简介荟萃分析（Meta-analysis）是一种系统性的统计方法，用于整合多个独立研究的结果，以提高统计功效并得出更可靠的结论。它广泛应用于医学、心理学、经济学等领域，能够帮助研究者识别一致的趋势、评估效应量以及探索研究间的异质性。本PDF将详细介绍荟萃分析的基本概念、实施步骤、常用统计模型（如固定效应模型和随机效应模型）以及软件工具（如RevMan、Stata、R等）。此外，还将讨论荟萃分析的优缺点、潜在偏倚（如发表偏倚）及其应对策略。无论您是初学者还是希望深化理解的研究者，本指南都将为您提供实用的方法和示例，助您高效开展荟萃分析研究。
