软件技术规格

数据录入

  • 以 100 多种格式输入数据。
  • 使用电子表格界面输入数据。
  • 以各自的格式输入每项研究的数据。例如 例如,用事件数和样本量输入一项研究的数据,用几率比和置信区间输入另一项研究的数 数据,另一项研究的数据则为几率比例和置信区间,以此类推。 以此类推。
  • 在同一 分析。输入 使用独立组、配对/匹配设计的研究数据、 或交叉试验的研究数据。程序将计算每种设计的标准误差 并允许您在同一分析中合并不同的设计。 分析。
  • 将前瞻性和回顾性试验的数据 在同一分析中纳入前瞻性和回顾性试验的数据。
  • 在同一分析中混合和匹配连续、二元和相关数据。 程序将在同一分析中转换 几率比、标准化平均差和相关性之间的转换。

单击此处查看 所有支持格式的列表。

数据结构

  • 研究中的独立分组
  • 研究中的多重结果
  • 结果中的多个时间点
  • 研究内的多重比较(安慰剂与 A 和安慰剂与 B

计算选项

  • 一个小组的计算模型:固定效应 效应、随机效应
  • Anova 的计算模型固定效应 效应、混合模型、完全随机效应
  • 元回归的计算模型:固定效应 效应、矩法、无限制最大似然、最大似然、z 分布或 Knapp-Hartung
  • 反方差、曼特尔-海恩泽尔、佩托
  • 包括使用与其他程序(如 RevMan 或 Stata)相同的计算算法的选项。 算法的选项。

数据导入

  • 从其他程序导入数据,包括 STATA、Revman、Excel 和 SPSS、 和 SPSS。

报告

  • 程序将创建一份两页的文本文档,以适合出版的格式报告所有统计数据。 作为选项,程序会在报告中添加五页文字说明,解释每个统计数据的含义
  • 文本可导出到 Word 或其他程序中

预测区间

  • 程序会计算预测区间,告诉我们不同研究的效应大小差异有多大。这是一项非常重要的信息,许多出版物都建议将其作为荟萃分析的一部分进行报告。
  • 预测区间可添加到森林图中
  • 程序将绘制一幅图,显示真实效果的整个分布情况。该图可导出到 Word 或 PowerPoint 中。

特殊用途分析

  • 累积分析。 运行分析 k 次,每次迭代都增加一项研究,以显示治疗效果随时间的变化情况。 治疗效果随时间的变化情况。
  • 敏感性分析。 运行分析 k 次,每次删除一项研究,以显示该研究对综合效应的影响。 对综合效果的影响。

高分辨率绘图

  • 一键创建森林地块
  • 指定研究、分组和综合效应的符号、 和综合效应的符号。 使 符号大小不变或与研究权重成比例。
  • 修改全局或每个元素的颜色 修改颜色。 设置 格式和配色方案的模板。
  • 导出 直接导出到 Word™ 或 PowerPoint™ 或 另存为文件。

发表偏倚

  • 使用精确度的漏斗图
  • 使用标准误差的漏斗图
  • 故障安全 N
  • Orwin's Fail-Safe N
  • 修整和填充
  • 等级相关测试
  • 回归测试
  • 程序可为每个发表偏倚程序生成统计数据、图表和详细的 出版偏差程序的统计结果和详细的文本报告。

效应大小测量

  • 对于研究治疗效果 或其他效应大小的研究,程序将计算几率比、 风险比、风险差异、标准化平均差 (d)、偏差校正标准化平均差(Hedges's g 标准平均差(Hedges's g)、原始平均差、 相关性、危险比、比率比等。
  • 对于研究一个群体的事件或平均值的研究 程序将计算风险、比率或平均值。
  • 对于其他指标(如回归系数) 程序将使用通用指数。 对于 原始值和对数值。
工作的人
全面的元分析

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"CMA 2.0 is perhaps the most user‐friendly statistical software I have used to date. It makes the complicated process of conducting a meta‐analysis much easier. It can be used from start to finish ‐ from direct data entry to publication‐quality graphics. I highly recommend this program!"

Nathan Thoma, M.A. - Psychology Intern, Payne Whitney Clinic, Weill Cornell Medical Center, New York ‐ Presbyterian Hospital


"I found the Comprehensive Meta‐Analysis software program to be extremely user friendly, providing instant computational data from the simplest to the most complex statistical problems, a versatile database to help organize and restructure large volumes of multifaceted data, and parallel visuals that help better understand your data. I also found the support staff very helpful in providing responses to both my technical questions about the program itself as well as helpful addressing more general theoretical questions about meta‐analyses. I would highly recommend this program to a novice or more seasoned researcher interested in conducting meta‐analytic statistics."

Talin Babikian, PhD, MPH - UCLA

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综合 荟萃分析

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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。