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。

本教程针对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分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用

1.Meta分析的选题与文献检索

①什么是Meta分析

②Meta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语言数据清洗及相关应用

2.Meta分析的常用软件与R语言应用

①R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用

②R语言基本操作

③R语言数据清洗方法

④R语言Meta分析常用包及相关插件讲解与实践

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分析与精美作图

3.R语言Meta分析

①R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

③Meta亚组分析

④R语言图形可视化方法

⑤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

①Meta回归统计分析理论及应用

②Meta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诊断分析与进阶

5.R语言Meta诊断进阶

①Meta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分析的不确定性及贝叶斯应用

6.R语言Meta分析的不确定性

①网状Meta分析

②贝叶斯理论

③R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 深度拓展机器学习在Meta分析中的应用

7.机器学习在Meta分析中的应用

⑤机器学习基础以及Meta机器学习的优势

⑥Meta加权随机森林（MetaForest）的使用

⑦使用Meta机器学习对文献中的大数据进行整合

⑧使用机器学习进行驱动因子分析

注：请提前自备电脑及安装所需软件

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