Meta分析是針對某一科研問題，根據(jù)明確的搜索策略、選擇篩選文獻(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)、采用嚴(yán)格的評價(jià)方法，對來源不同的研究成果進(jìn)行收集、合并及定量統(tǒng)計(jì)分析的方法，最早出現(xiàn)于“循證醫(yī)學(xué)”，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)林生態(tài)，資源環(huán)境等方面。R語言擁有完整有效的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析與保存機(jī)制，可以對數(shù)據(jù)直接進(jìn)行分析和顯示，命令格式簡單、結(jié)果可讀性強(qiáng)，包含眾多針對Meta分析軟件包，是進(jìn)行Meta整合分析及評價(jià)的有效平臺(tái)。本課程從文獻(xiàn)計(jì)量分析研究熱點(diǎn)變化，尋找科學(xué)問題、R-Meta多手段全流程分析與Meta高級繪圖、多層次分層嵌套模型構(gòu)建與Meta回歸診斷、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、MCMC參數(shù)優(yōu)化及不確定性分析、Meta數(shù)據(jù)缺失值處理的六種方法與結(jié)果可靠性分析、Meta加權(quán)機(jī)器學(xué)習(xí)與非線性Meta分析等方面講解，每個(gè)專題，每一部分結(jié)合多個(gè)典型案例實(shí)踐，深受眾多學(xué)員好評。

專題一?Meta分析的選題與檢索

1、Meta分析的選題與文獻(xiàn)檢索
1)什么是Meta分析2)Meta分析的選題策略3)精確檢索策略，如何檢索全、檢索準(zhǔn)4)文獻(xiàn)的管理與清洗，如何制定文獻(xiàn)納入排除標(biāo)準(zhǔn)5)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)獲取技巧，研究課題探索及科學(xué)問題的提出6)文獻(xiàn)計(jì)量分析CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix及研究熱點(diǎn)分析

專題二?Meta分析與R語言數(shù)據(jù)清洗及統(tǒng)計(jì)方法

2、Meta分析的常用軟件/R語言基礎(chǔ)及統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
1)R語言做Meta分析的優(yōu)勢及其《Nature》、《Science》經(jīng)典案例應(yīng)用2)R語言基本操作與數(shù)據(jù)清洗方法3)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)和常用統(tǒng)計(jì)量計(jì)算（sd\se\CI）、三大檢驗(yàn)（T檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)）4)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)與Meta分析的異同5)R語言Meta分析常用包及相關(guān)插件講解從自編程計(jì)算到調(diào)用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何進(jìn)行meta計(jì)算、meta診斷、貝葉斯meta、網(wǎng)狀meta、亞組分析、meta回歸及作圖。

專題三?R語言Meta分析與作圖

3、R語言Meta效應(yīng)值計(jì)算
1)R語言Meta分析的流程2)各類meta效應(yīng)值計(jì)算、自編程序和調(diào)用函數(shù)的對比連續(xù)資料的lnRR、MD與SMD分類資料的RR和OR3)R語言meta包和metafor包的使用4)如何用R基礎(chǔ)包和ggplot2繪制漂亮的森林圖

專題四?R語言Meta回歸分析

4、R語言Meta分析與混合效應(yīng)模型（分層模型）構(gòu)建
1)Meta分析的權(quán)重計(jì)算2)Meta分析中的固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)3)如何對Meta模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和構(gòu)建嵌套模型、分層模型（混合效應(yīng)）4)Meta回歸和普通回歸、混合效應(yīng)模型的對比及結(jié)果分析5)使用Rbase和ggplot2繪制Meta回歸圖

專題五?R語言Meta診斷分析

5、R語言Meta診斷進(jìn)階
1)Meta診斷分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等統(tǒng)計(jì)量）2)異質(zhì)性檢驗(yàn)及發(fā)表偏移、漏斗圖、雷達(dá)圖、發(fā)表偏倚統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)3)敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh圖4)風(fēng)險(xiǎn)分析、失安全系數(shù)計(jì)算5)Meta模型比較和模型的可靠性評價(jià)6)Bootstrap重采樣方法評估模型的不確定性7)如何使用多種方法對文獻(xiàn)中的SD、樣本量等缺失值的處理

專題六?R語言Meta分析的不確定性

6、R語言Meta分析的不確定性
1)網(wǎng)狀Meta分析2)貝葉斯理論和蒙特拉羅馬爾可夫鏈MCMC3)如何使用MCMC優(yōu)化普通回歸模型和Meta模型參數(shù)4)R語言貝葉斯工具Stan、JAGS和brms5)貝葉斯Meta分析及不確定性分析

專題七?機(jī)器學(xué)習(xí)在Meta分析中的應(yīng)用

7、機(jī)器學(xué)習(xí)在Meta分析中的應(yīng)用
6)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及Meta機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢7)Meta加權(quán)隨機(jī)森林（MetaForest）的使用8)使用Meta機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)對文獻(xiàn)中的大數(shù)據(jù)訓(xùn)練與測試9)如何判斷Meta機(jī)器學(xué)習(xí)使用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)以及超參數(shù)的優(yōu)化10)使用Meta機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因子分析、偏獨(dú)立分析PDP

專題八?討論與答疑?1、練習(xí)?2、討論與答疑
注：請?zhí)崆白詡潆娔X及安裝所需軟件