CMA Software - 比较
CMA 与 Revman 相比如何？
使用 CMA 可以更轻松地输入数据。
CMA 中的数据输入机制要简单得多——您可以使用电子表格界面，并且可以像在 Excel 中一样轻松地复制和粘贴数据。相比之下，Revman 中的数据输入过程要求用户在开始数据输入之前设置表格和比较。
CMA 将自动计算效应大小。
在每项荟萃分析中，您从每项研究的已发表汇总数据开始，并计算治疗效果（或效应量）。例如，如果一项研究报告了每组中的事件数，则可以计算比值比。或者，如果研究报告了均值和标准差，则可以计算标准化均值差。
Revman 只接受两种格式的汇总数据——事件和样本量，或均值和标准差。如果任何研究以另一种格式（如比值比和置信区间）提供数据，则需要手动计算这些研究的效应量和方差。相比之下，CMA 允许您以 100 多种格式输入数据，并将计算所有这些格式的效应大小和方差。同样重要的是，Revman要求所有研究的数据都使用相同的格式输入。相比之下，使用 CMA，您可以以自己的格式输入每个研究的数据，并在同一分析中使用任意数量的格式。CMA 还支持比 Revman 更广泛的效应大小范围。
CMA 能够创建自定义的高分辨率森林图。
Revman 中的森林地块提供很少的自定义选项。相比之下，CMA 允许用户完全控制森林图中的所有元素，将创建可缩放的图（以打印机或期刊可能的最高分辨率打印），并允许用户控制图上每个元素的颜色。CMA 还允许一键导出到其他程序，例如 PowerPoint™ 和 Word™。
报告
CMA将创建一个两页的文本，报告所有统计数据，并可以作为发布的模板。它还提供了对报表进行注释的选项，其中讨论了每个统计量的含义、在计算统计量时所做的假设以及如何正确解释该统计量。该程序将插入引用，您只需单击一下即可将报告导出到 Word。 单击此处 查看示例报告。
预测区间
所有软件都将计算置信区间。这告诉我们我们估计平均效应大小的精确程度，但没有说明不同研究的效应大小差异有多大。这是预测区间的领域，现在大多数荟萃分析的出版指南都鼓励研究人员报告预测区间。CMA 允许您在森林图上包含预测区间。此外，它是唯一一个可以创建显示真实效果整个分布的绘图的程序。此绘图可以导出为 Word 或 PowerPoint。
视频教程
CMA 包括视频教程。这些教程使用案例研究，展示如何从头到尾执行分析以及如何报告结果。重要的是，这些视频在更大的分析背景下解释了每个步骤的逻辑。您可以从头到尾观看视频，了解整个过程。或者，您可以跳转到视频中与程序特定部分相关的部分。
避免常见错误
绝大多数提交发表的荟萃分析都包括解释统计数据的错误。CMA 包含一个 PDF 链接，其中详细讨论了这些常见（有时是严重的）错误。而且，PDF 还解释了如何在分析中避免这些错误。
高级功能
CMA 允许您评估调节变量的影响。使用方差分析来比较各组的治疗效果（“治疗对急性患者是否比对慢性患者更有效？使用meta回归来评估连续调节剂的影响（“治疗效果是否随着剂量的增加而增加？为了评估发表偏倚的潜在影响，CMA 包括一系列函数，包括漏斗图，其中 Revman 仅包括漏斗图。CMA将进行累积荟萃分析，以显示证据如何随时间变化。它还将进行一项研究删除分析，以显示每项研究对综合效应的影响。
CMA 是否提供与 Revman 相同的公式？
是的。CMA 的开发团队包括一些负责 Revman 开发的人员。CMA 包括所有相同的计算公式，已针对 Revman 进行了验证，并提供完全相同的结果（参见文档）。CMA 还提供了其他选项，但包括一个“使用与 Revman 相同的选项”的按钮，该按钮将所有选项设置为与 Revman 匹配。
全面的元分析
"Although my centre develops the statistical software the whole Cochrane Collaboration uses for its systematic reviews and meta‐analyses (Review Manager), I have often used Comprehensive Meta‐ Analysis for my own research projects, as it is easy to import data from Excel, to use effect modifiers, and also because it allows meta‐regression and produces bubble graphs that are easy to work with in Word or PowerPoint."
Peter C. Gøtzsche - Professor, Director, MD, DrMedSci, MSc, Nordic Cochrane Centre, Copenhagen, Denmark
"Your software is very convenient and useful for systematic reviewers. I used this software to conduct Cochrane systematic review and also helped several postgraduates at University of Ottawa for their research on environmental toxicology and epidemiology. Their manuscripts were all accepted by the internal peer‐reviewed journals."
Senior Epidemiologist - Blood Safety Surveillance and Health Care, Acquired Infection Division Centre for Communicable Disease and Infection Control, Public Health Agency of Canada, Ottawa, ON
"I have used Comprehensive Meta‐Analysis software within a course on research methods for doctoral students in nursing. With only a 90‐minute introduction, students were ready to begin data entry and to conduct basic analyses. Both they and I were pleased with its intuitive interface and with the clarity of its output. Additionally, Biostat, Inc. has provided excellent support in our efforts to employ the software in a classroom setting."
Stephen J. Walsh, Sc.D. - Associate Professor School of Nursing, University of Connecticut
CMA 与 R 相比如何？
CMA 是专门为荟萃分析开发的程序。因此，它包括自动计算效应大小、执行基本和高级荟萃分析以及创建出版质量图形的功能。
R 是一个通用的统计包。虽然 R 对荟萃分析没有内在支持，但各种专家已经编写了基础分析、累积分析、荟萃回归、发表偏倚等程序。由于 R 和 CMA 的功能具有可比性，因此主要区别在于易用性和自定义输出的选项。
R 是一种命令驱动的语言，这意味着键入命令或使用对话框创建命令，然后将这些命令提交给程序。CMA 是一个菜单驱动的程序，类似于 Excel™。
计算效应大小
在 R 中，您需要计算每项研究的效应大小和方差，然后在运行荟萃分析之前构建这些效应的数据库。如果不同的研究以不同的格式提供数据，则需要使用各种函数计算效应大小和方差。相比之下，CMA 允许您以 100 多种格式输入数据，并将计算所有这些格式的效应大小和方差。使用 CMA，您可以以自己的格式输入每项研究的数据，并在同一分析中使用任意数量的格式。
分析
R 计算值并将其发送到类似 DOS 的窗口进行查看。在 CMA 中，分析屏幕是交互式的——您可以交互式地使用屏幕来探索不同研究的影响、替代加权方案的影响等。
森林地块
若要在 R 中创建森林图，需要使用不太直观的代码。相比之下，CMA 中的森林图可以广泛定制。
报告
CMA将创建一个两页的文本，报告所有统计数据，并可以作为发布的模板。它还提供了对报表进行注释的选项，其中讨论了每个统计量的含义、在计算统计量时所做的假设以及如何正确解释该统计量。该程序将插入引用，您只需单击一下即可将报告导出到 Word。 单击此处 查看示例报告。
预测区间
所有软件都将计算置信区间。这告诉我们我们估计平均效应大小的精确程度，但没有说明不同研究的效应大小差异有多大。这是预测区间的领域，现在大多数荟萃分析的出版指南都鼓励研究人员报告预测区间。CMA 允许您在森林图上包含预测区间。此外，它是唯一一个可以创建显示真实效果整个分布的绘图的程序。此绘图可以导出为 Word 或 PowerPoint。
视频教程
CMA 包括视频教程。这些教程使用案例研究，展示如何从头到尾执行分析以及如何报告结果。重要的是，这些视频在更大的分析背景下解释了每个步骤的逻辑。您可以从头到尾观看视频，了解整个过程。或者，您可以跳转到视频中与程序特定部分相关的部分。
避免常见错误
绝大多数提交发表的荟萃分析都包括解释统计数据的错误。CMA 包含一个 PDF 链接，其中详细讨论了这些常见（有时是严重的）错误。而且，PDF 还解释了如何在分析中避免这些错误。
CMA 是否提供与 R 相同的公式？
是的。CMA 包含所有相同的计算公式，针对 R 进行了验证，并提供完全相同的结果（请参阅文档）。
CMA 可以从 R 导入数据吗？
是的。可以在 R 中打开数据表，将数据复制到 Windows 剪贴板上，然后将其粘贴到 CMA 中。然后，您告诉 CMA 每列中都包含哪种类型的数据。该过程只需片刻即可完成。
全面的元分析
"I have used Comprehensive Meta‐Analysis II for the last 6 years to assist with a number of published meta‐analytic studies in the behavioral sciences. I have found the program to be flexible and powerful. I have also used CMA II in two graduate seminars focused on meta‐analysis. The students are able to learn the program quickly and appreciate how it structures their data sets and prevents some common mistakes made in meta‐analysis."
Alan J. Hawkins, Ph.D. - Professor of Family Life, Brigham Young University, Provo, UT
"Have had a great experience with CMA. Not only an intuitively simple‐to‐use, yet powerful, research tool, but also a great way to teach and introduce students to meta‐analysis."
Charles DiMaggio, PhD - Associate Clinical Professor, Columbia University, Departments of Anesthesiology and Epidemiology, New York, NY
CMA 与 Stata 相比如何？
CMA 是专门为荟萃分析开发的程序。因此，它包括自动计算效应大小、执行基本和高级荟萃分析以及创建出版质量图形的功能。
Stata 是一个通用的统计软件包。Stata 和 CMA 的功能具有可比性。主要区别在于易用性和自定义输出的选项。Stata 是一种命令驱动的语言，这意味着您可以键入命令，或使用对话框创建命令，然后将这些命令提交给程序。CMA 是一个菜单驱动的程序，类似于 Excel™。
计算效应大小
Stata 将仅接受三种格式的汇总数据——事件和样本量、均值和标准差，或（在某些情况下）点估计和置信区间。如果任何研究以另一种格式提供数据，则需要手动或通过编写代码来计算效应大小和方差。相比之下，CMA 允许您以 100 多种格式输入数据，并将计算所有这些格式的效应大小和方差。同样重要的是，Stata要求所有研究的数据都使用相同的格式输入。相比之下，使用 CMA，您可以以自己的格式输入每个研究的数据，并在同一分析中使用任意数量的格式。
分析
Stata 计算值并将其发送到类似 DOS 的窗口进行查看。在 CMA 中，分析屏幕是交互式的——您可以交互式地使用屏幕来探索不同研究的影响、替代加权方案的影响等。
森林地块
Stata 的森林地块几乎没有提供定制选项。它包括一个用于研究名称的列和一个表示点估计值和置信区间的符号。相比之下，CMA 中的森林图可以广泛定制。
报告
CMA将创建一个两页的文本，报告所有统计数据，并可以作为发布的模板。它还提供了对报表进行注释的选项，其中讨论了每个统计量的含义、在计算统计量时所做的假设以及如何正确解释该统计量。该程序将插入引用，您只需单击一下即可将报告导出到 Word。 单击此处 查看示例报告。
预测区间
所有软件都将计算置信区间。这告诉我们我们估计平均效应大小的精确程度，但没有说明不同研究的效应大小差异有多大。这是预测区间的领域，现在大多数荟萃分析的出版指南都鼓励研究人员报告预测区间。CMA 允许您在森林图上包含预测区间。此外，它是唯一一个可以创建显示真实效果整个分布的绘图的程序。此绘图可以导出为 Word 或 PowerPoint。
视频教程
CMA 包括视频教程。这些教程使用案例研究，展示如何从头到尾执行分析以及如何报告结果。重要的是，这些视频在更大的分析背景下解释了每个步骤的逻辑。您可以从头到尾观看视频，了解整个过程。或者，您可以跳转到视频中与程序特定部分相关的部分。
避免常见错误
绝大多数提交发表的荟萃分析都包括解释统计数据的错误。CMA 包含一个 PDF 链接，其中详细讨论了这些常见（有时是严重的）错误。而且，PDF 还解释了如何在分析中避免这些错误。
CMA 是否提供与 Stata 相同的配方？
是的。CMA 的开发团队包括一些开发 Stata 宏的人员。CMA 包含所有相同的计算公式，针对 Stata 进行了验证，并提供完全相同的结果（请参阅文档）。CMA 还提供其他选项，但包括一个“使用与 Stata 相同的选项”的按钮，该按钮将所有选项设置为与 Stata 匹配。
CMA可以从Stata导入数据吗？
是的。您可以在 Stata 中打开数据表，将数据复制到 Windows 剪贴板上，然后将其粘贴到 CMA 中。然后，您告诉 CMA 每列中都包含哪种类型的数据。该过程只需片刻即可完成。
全面的元分析
"Thank you for developing Comprehensive Meta‐Analysis. It is by far the best tool available for today’s meta‐analytic researcher. It provides flexibility for all possible types of data, it produces great colorful graphical displays, and the product support is unmatched! I have used a number of different programs for conducting meta‐analytic research over the last ten years, and CMA is the only product I recommend to my students and colleagues."
Karen Larwin, Ph.D. - Educational Foundations, Research Technology and Leadership, Beeghly College of Education, Youngstown State University, Youngstown, OH
"Our group has recently begun to conduct meta‐analyses within our area of research, i.e. psychooncology and health psychology, and we have found CMA extremely useful. CMA distinguishes itself from other available meta‐analysis software by the various options to explore and adjust for possible publication bias, as well as by providing several options to explore possible moderators, not only categorical but also continuous. We encourage our PhD students to conduct quantitative systematic reviews as a part of their dissertation whenever possible. The clear menu‐driven approach of CMA makes it easy to use for beginners, so that they can focus their energy on the analytical aspects of metaanalysis, rather than on the technical issues of using the software."
Bobby (Robert) Zachariae - Professor, dr.med., Psycho‐oncology Research Unit, Aarhus University Hospital, Denmark
CMA 与 SPSS 相比如何？
CMA 是专门为荟萃分析开发的程序。因此，它包括自动计算效应大小、执行基本和高级荟萃分析以及创建出版质量图形的功能。
SPSS 是一个通用的统计软件包，对荟萃分析没有内在支持。然而，David Wilson 已经编写了可以合并到 SPSS 中的宏，并将运行基本的荟萃分析、方差分析和荟萃回归。
计算效应大小
在每项荟萃分析中，您从每项研究的已发表汇总数据开始，并计算治疗效果（或效应量）。例如，如果一项研究报告了每组中的事件数，则可以计算比值比。或者，如果研究报告了均值和标准差，则可以计算标准化均值差。此外，您需要计算每个效应大小的方差。
Wilson 的宏要求用户计算每个研究的效应大小和方差，然后将这些值提供给程序。因此，用户必须单独计算这些值，然后将其作为数据输入，或者编写代码在 SPSS 中计算这些值。
相比之下，使用 CMA，您可以直接以几乎任何格式输入数据，程序会自动计算效应大小和方差。
分析和森林地块
Wilson 的宏将报告所有相关统计数据，但不会创建森林图等图形。CMA能够创建一个森林图，这可以在帮助研究人员解释数据并将其传达给他人方面发挥关键作用。
报告
CMA将创建一个两页的文本，报告所有统计数据，并可以作为发布的模板。它还提供了对报表进行注释的选项，其中讨论了每个统计量的含义、在计算统计量时所做的假设以及如何正确解释该统计量。该程序将插入引用，您只需单击一下即可将报告导出到 Word。 单击此处 查看示例报告。
预测区间
所有软件都将计算置信区间。这告诉我们我们估计平均效应大小的精确程度，但没有说明不同研究的效应大小差异有多大。这是预测区间的领域，现在大多数荟萃分析的出版指南都鼓励研究人员报告预测区间。CMA 允许您在森林图上包含预测区间。此外，它是唯一一个可以创建显示真实效果整个分布的绘图的程序。此绘图可以导出为 Word 或 PowerPoint。
视频教程
CMA 包括视频教程。这些教程使用案例研究，展示如何从头到尾执行分析以及如何报告结果。重要的是，这些视频在更大的分析背景下解释了每个步骤的逻辑。您可以从头到尾观看视频，了解整个过程。或者，您可以跳转到视频中与程序特定部分相关的部分。
避免常见错误
绝大多数提交发表的荟萃分析都包括解释统计数据的错误。CMA 包含一个 PDF 链接，其中详细讨论了这些常见（有时是严重的）错误。而且，PDF 还解释了如何在分析中避免这些错误。
CMA 是否提供与 SPSS 相同的配方？
SPSS 本身不包括对荟萃分析的任何支持。Wilson 的宏使用与 CMA 相同的公式（CMA 也提供其他选项），因此将产生相同的结果。当然，这假设用户使用相同的公式来计算每个研究的效应大小和方差。
CMA 可以从 SPSS 导入数据吗？
是的。您可以在 SPSS 中打开数据表，将数据复制到 Windows 剪贴板上，然后将其粘贴到 CMA 中。然后，您告诉 CMA 每列中都包含哪种类型的数据。
全面的元分析
"Comprehensive Meta‐Analysis is, literally speaking, the most comprehensive and user friendly metaanalysis “package” program. It excellently accommodates both advanced and beginning users’ needs at the same time and different levels of needs over time. Among numerous laudable features, this package program provides the most comprehensive and advanced solution for testing publication bias. Using Excel‐like interfaces, moderator analyses are very easy to do! It would be a great loss for any competent researcher and practitioner to overlook this impressive package program."
In‐Sue Oh, PhD - Department of Management, Virginia Commonwealth University
"Comprehensive Meta‐Analysis has been the perfect tool for all of my meta‐analysis needs. From calculating effect sizes to examining moderator effects to testing publication bias to building visually appealing forest plots, this program has it all. Its simplicity and straightforward design makes it easy to use for those just learning this data analysis technique. Additionally, with all that is included, this program is also great for those wishing to run more sophisticated analyses."
Joshua Swift, PhD - University of Alaska, Anchorage
CMA 与 SAS 相比如何？
CMA 是专门为荟萃分析开发的程序。因此，它包括自动计算效应大小、执行基本和高级荟萃分析以及创建出版质量图形的功能。
SAS 是一个通用的统计软件包，没有对荟萃分析的内在支持。David Wilson 编写了可以合并到 SAS 中的宏，并将运行基本的荟萃分析、方差分析和荟萃回归。
计算效应大小
在每项荟萃分析中，您从每项研究的已发表汇总数据开始，并计算治疗效果（或效应量）。例如，如果一项研究报告了每组中的事件数，则可以计算比值比。或者，如果研究报告了均值和标准差，则可以计算标准化均值差。此外，您需要计算每个效应大小的方差。
Wilson 的宏要求用户计算每个研究的效应大小和方差，然后将这些值提供给程序。因此，用户必须单独计算这些值，然后将其作为数据输入，或者编写代码在 SAS 中计算这些值。
相比之下，使用 CMA，您可以直接以几乎任何格式输入数据，程序会自动计算效应大小和方差。
分析和森林地块
Wilson 的宏将报告所有相关统计数据，但不会创建森林图等图形。CMA能够创建一个森林图，这可以在帮助研究人员解释数据并将其传达给他人方面发挥关键作用。
报告
CMA将创建一个两页的文本，报告所有统计数据，并可以作为发布的模板。它还提供了对报表进行注释的选项，其中讨论了每个统计量的含义、在计算统计量时所做的假设以及如何正确解释该统计量。该程序将插入引用，您只需单击一下即可将报告导出到 Word。 单击此处 查看示例报告。
预测区间
所有软件都将计算置信区间。这告诉我们我们估计平均效应大小的精确程度，但没有说明不同研究的效应大小差异有多大。这是预测区间的领域，现在大多数荟萃分析的出版指南都鼓励研究人员报告预测区间。CMA 允许您在森林图上包含预测区间。此外，它是唯一一个可以创建显示真实效果整个分布的绘图的程序。此绘图可以导出为 Word 或 PowerPoint。
视频教程
CMA 包括视频教程。这些教程使用案例研究，展示如何从头到尾执行分析以及如何报告结果。重要的是，这些视频在更大的分析背景下解释了每个步骤的逻辑。您可以从头到尾观看视频，了解整个过程。或者，您可以跳转到视频中与程序特定部分相关的部分。
避免常见错误
绝大多数提交发表的荟萃分析都包括解释统计数据的错误。CMA 包含一个 PDF 链接，其中详细讨论了这些常见（有时是严重的）错误。而且，PDF 还解释了如何在分析中避免这些错误。
CMA 是否提供与 SAS 相同的配方？
SAS本身不包括对meta分析的任何支持。Wilson 的宏使用与 CMA 相同的公式（CMA 也提供其他选项），因此将产生相同的结果。当然，这假设用户使用相同的公式来计算每个研究的效应大小和方差。
CMA 可以从 SAS 导入数据吗？
是的。由于 SAS 不支持复制和粘贴，因此无法简单地将数据复制到 CMA。但是，SAS能够将数据导出到文件，然后可以将其导入CMA。
全面的元分析
"While I was looking for a computer program for meta‐analysis, I did a thorough search and compared all available programs I located. I decided to use CMA because of its versatility and authoritativeness. It allows me to code data of various formats and conduct all kinds of analysis – Q tests, meta‐regression, sensitivity analysis, etc. It also provides results associated with both the fixed‐effects and randomeffects models. Furthermore, the program is developed by a team of leading scholars in meta‐analysis. I feel lucky to be able to find a program through which I can draw on the expertise of so many outstanding experts."
Shaofeng Li, Ph.D. - Candidate in Second Language Studies, Michigan State University, East Lansing, MI
"(1) Working with your staff and the software itself made computer installation and start up incredibly easy. (2) Instructing my students (seniors in a capstone research intensive course) on how to use the software was also remarkably easy. They did far more with the software than I had expected and made some elegant looking figures for their senior presentations. (3) Meta‐analysis was a new technique for our whole department (PUI institution), and the oral presentations by my students using the CMA software and graphics impressed faculty immensely."
Susan B. Chaplin - Department of Biology, University of St. Thomas, St. Paul, MN
CMA 与 Excel 相比如何？
Excel 是一个电子表格程序，对元分析没有内在支持。虽然可以在 Excel 中对所有元分析公式进行编程，但这需要了解公式并投入大量时间进行开发和测试。此外，Excel 中没有可用于创建林图的机制。
相比之下，所有这些功能都内置于 CMA 中。
全面的元分析
CMA 与 Metawin 相比如何？
CMA 和 Metawin 都是专门的荟萃分析程序，但 CMA 包含了更广泛、更全面的选项集。
计算效应大小
在每项荟萃分析中，您从每项研究的已发表汇总数据开始，并计算治疗效果（或效应量）。例如，如果一项研究报告了每组中的事件数，则可以计算比值比。或者，如果研究报告了均值和标准差，则可以计算标准化均值差。此外，您需要计算每个效应大小的方差。
Metawin 和 CMA 都允许您输入摘要数据，并根据该数据计算效应大小。但是，CMA将使用更广泛的数据格式。Metawin 将接受 CMA 可以接受超过 100 种格式的几种格式的数据。Metawin 要求所有研究都以相同的格式提供数据，而 CMA 允许您以自己的格式输入每个研究的数据。Metawin 可以处理一些治疗效果（或效应大小）指数，其中 CMA 包括 15 个以上。
分析
Metawin 将运行分析并显示计算值。CMA 将所有值显示为可滚动网格的一部分，这使得分析透明 - 您可以查看分析中包含哪些研究、研究的加权方式等。CMA 还包括一组更广泛的计算选项。
森林地块
在 CMA 中，您可以完全自定义绘图，以确保每个研究都清晰醒目，以便绘图在页面上的比例正确，包括所有相关列，等等。在Metawin中，绘图非常基本，允许一列用于研究名称，但对格式几乎没有控制。
报告
CMA将创建一个两页的文本，报告所有统计数据，并可以作为发布的模板。它还提供了对报表进行注释的选项，其中讨论了每个统计量的含义、在计算统计量时所做的假设以及如何正确解释该统计量。该程序将插入引用，您只需单击一下即可将报告导出到 Word。 单击此处 查看示例报告。
预测区间
所有软件都将计算置信区间。这告诉我们我们估计平均效应大小的精确程度，但没有说明不同研究的效应大小差异有多大。这是预测区间的领域，现在大多数荟萃分析的出版指南都鼓励研究人员报告预测区间。CMA 允许您在森林图上包含预测区间。此外，它是唯一一个可以创建显示真实效果整个分布的绘图的程序。此绘图可以导出为 Word 或 PowerPoint。
视频教程
CMA 包括视频教程。这些教程使用案例研究，展示如何从头到尾执行分析以及如何报告结果。重要的是，这些视频在更大的分析背景下解释了每个步骤的逻辑。您可以从头到尾观看视频，了解整个过程。或者，您可以跳转到视频中与程序特定部分相关的部分。
避免常见错误
绝大多数提交发表的荟萃分析都包括解释统计数据的错误。CMA 包含一个 PDF 链接，其中详细讨论了这些常见（有时是严重的）错误。而且，PDF 还解释了如何在分析中避免这些错误。
全面的元分析
"I have used Comprehensive Meta‐Analysis II for the last 6 years to assist with a number of published meta‐analytic studies in the behavioral sciences. I have found the program to be flexible and powerful. I have also used CMA II in two graduate seminars focused on meta‐analysis. The students are able to learn the program quickly and appreciate how it structures their data sets and prevents some common mistakes made in meta‐analysis."
Alan J. Hawkins, Ph.D. - Professor of Family Life, Brigham Young University, Provo, UT
"Have had a great experience with CMA. Not only an intuitively simple‐to‐use, yet powerful, research tool, but also a great way to teach and introduce students to meta‐analysis."
Charles DiMaggio, PhD - Associate Clinical Professor, Columbia University, Departments of Anesthesiology and Epidemiology, New York, NY
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。