荟萃分析导论，第 2 版
从书的封底：
本书对荟萃分析进行了清晰而透彻的介绍，荟萃分析是综合一系列独立研究数据的过程。该文本的第一版因其清晰的介绍而广受赞誉，并迅速确立了自己作为该领域权威文本的地位。全面更新的第二版包括关于避免荟萃分析中的常见错误、了解效果异质性、发表偏倚等的新内容和扩展内容。几个全新的章节提供了一种系统的“如何”方法，从头到尾执行和报告荟萃分析。
新版由世界上四位最重要的荟萃分析各个方面的权威撰写：
- 概述荟萃分析在研究过程中的作用
- 演示如何计算效应大小和处理效果
- 解释用于合成数据的固定效应和随机效应模型
- 演示如何评估和解释不同研究的效应大小变化
- 解释如何避免荟萃分析中的常见错误
- 讨论荟萃分析中的争议
- 包括访问配套网站，其中包含视频、电子表格、数据文件、用于预测区间的免费软件以及使用综合荟萃分析 （CMA） 执行分析的分步说明
“这本书为读者提供了一个统一的框架来思考元分析，然后在该框架内讨论分析的所有要素。作者解决了一系列常见的错误，并解释了如何避免这些错误。作为《美国心理学家》的主编和《心理学公报》的前编辑，我可以毫不犹豫地说，如果研究人员阅读这本书，报告荟萃分析的稿件质量会好得多。
哈里斯·库珀（Harris Cooper），雨果·布隆奎斯特（Hugo L. Blomquist）心理学和神经科学杰出名誉教授，《美国心理学家》主编，《心理学公报》前编辑
“作者将清晰的散文和信息丰富的图形完美地结合在一起，通过对元分析的内容和原因的清晰解释，提供了与食谱方法不同的令人耳目一新的差异。这本书非常适合作为课程教科书或自学。我的学生对解释和例子的清晰度赞不绝口。
David Rindskopf，纽约市立大学研究生院和大学中心教育心理学杰出教授，《教育与行为统计杂志》编辑
“《荟萃分析导论》所采用的方法主要是概念性的，它在实现这一目标方面取得了惊人的成功。读者可以轻松地跳过这些公式，并且仍然了解它们的应用和潜在动机。对于统计学上更老练的读者来说，相关公式和工作示例为进行荟萃分析提供了极好的实用指南。这本书提供了来自教育、社会科学、生物医学研究甚至生态学的折衷组合。对于任何考虑领导荟萃分析课程或进行自主学习的人来说，荟萃分析导论将是一个明确的首选。
杰西·柏林（Jesse A. Berlin），理学博士
全面的元分析
"Comprehensive meta‐analysis (CMA) is essential software for the meta‐analyst. Complex analyses can be conducted easily using this intuitive software. The support staff are always helpful and respond quickly when questions arise. I highly recommend CMA."
Erika A. Patall - Department of Educational Psychology, The University of Texas at Austin, Austin, TX
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综合 荟萃分析
综合荟萃分析（CMA）是一个功能强大的荟萃分析计算机程序。该程序将易用性与广泛的计算选项和复杂的图形相结合。