文章编号：1008-181X（1999）04-0295-05
Meta分析及MetaWin软件
彭少麟，郑凤英
（中国科学院华南植物研究所，广州 510650）
摘要：综述Meta分析及MetaWin软件。MetaWin是第一个专为生态学者设计的定量Meta分析软件，它提供了两种假设模型、多种可选择的结合统计量，不仅操作简单，而且提出了一种新的非参数检验法____重取样检验。
关键词：Meta分析；MetaWin软件；综述
中图分类号：Q141        文献标识码：A
生态学的发展已经由定性观察研究向定量实验研究迈进，从本世纪初的竞争、捕食等较粗放的实验过度到了室内模拟的CO2倍增等较为精细的实验。
Scheiner（1993）曾提出这样一个基本的问题：生态学实验的目的何在？通常，实验的目的在于验证一个或一类特定的假说。但事实上，一个实验的结果仅局限于某一特定时间、地点和物种，显然单个实验无法对一个假说进行验证[1]。Gause的竞争排斥理论的提出仅用他本人的草履虫实验是无法证明的。应用生态学与理论生态学对各自实验结果的应用有所不同，对于前者，一定条件下的实验结果只要有利于其生态系统的管理便为有用，但对于后者，如果从独立实验中提练不出综合性内容便无多大用处。那么一个独立实验结果究竟能对大自然揭示多少呢？从一个实验结果中我们又能外推多少呢？它是对以前研究结果的支持还是否定呢？在什么样的条件下这些独立实验能够得出相同的或相互矛盾的结果呢？如何回答这些问题，生态学家们持有不同的见解。
虽然在生态学中绝对重复实验是不可能的，但综合一类实验结果以便于出一般性结论也同样重要，也即综述是非常必要的。传统的描述性综述只对独立实验结果作一个简单罗列，解释过程中往往添加了过多的综述者主观意见，没有起到综合、提练的作用。数表决法把综述引入量化的门槛，却最终因为方法有失科学性而遭到遗弃。正在生态学家为不能出一个较好的方法来解决上述问题困扰时，Meta分析出现在他们的面前。
1  Meta分析简介
Meta分析是一种对同一主题下的多个独立实验（研究）进行综合的统计分析方法。它萌芽于本世纪初[2]；1976年由美国教育学家定义为Meta分析，并揭开了它在教育学、心理学及医学中的应用的新篇章[3]。Meta分析在这些学科的应用中取得了极大的成功，发展出了多种分析方法。Mann称其为医学方法学研究中的一次革命，且羽翼渐丰[4]。
直到90年代，此方法才被生态学家发现，虽然目前它在生态学中的应用实例还很少，但已引起了生态学界的高度重视。Gurevitch（1993）出版了第一部生态学中的Meta分析专著[5]，并与人合作于1997年发行了MetaWin软件包。
在我国，彭少麟（1988）首次将此方法引入我国生态学界[6]，并利用此方法进行生态学分析[7]。
Meta分析目前主要应用于对照实验的综合研究中，目的为判断实验中的处理会对实验对象产生正或负效应；效应是大还是小；同一主题下不同独立实验的结果是否一致，变异程度有多大等问题。
但Meta分析决不仅仅是一个数学分析过程，它本身也是一项研究，需要认真设计。主要步骤
如下所述。
提出所要解决的问题并制定搜集、选择文献的标准。搜集文献，这是一项非常繁重且关键的工作。为了能搜集到全面的文献，通过各种途径来最大可能地收集已发表的和未发表文献（包括正式期刊中的论文、会议论文、摘要以及各种私人交换资料等）。
标定各研究的特点，并对其进行分类。根据研究背景特点的不同将所有研究分为几个级别（class），以作比较。
定量测度研究特点。为了避免分析时对质量不等的研究给予相同的结合标准，导致分析结果的不准确，分析家们提出了定性Meta分析，即制定标准，对研究特点进行打分评估；综合研究结果并结合研究特点来分析结果。也有人称这一步为定量Meta分析，以相对于定性Meta分析。
研究特征分析（敏感性分析），分析研究的基本特征（研究对象、研究环境等的特征）和方法学特征对效应值之间的协变关系。
目前已有发展出多种定量Meta分析方法。但它们的基本思想是一致的，那就是先提出假设，
构造一个结合统计量，然后计算各研究的结合统计量，并用其在定性Meta分析中所得分数去权重它的结合统计量；计算各级别研究中的加权平均结合统计量（在平均过程中，要根据其各结合统计量的方差进行权重）；做各级别研究间统计量的异质性检验。
定量Meta分析方法的不同主要在于结合统计量和统计假设的不同。
2  MetaWin软件的特点mmap格式怎么打开
MetaWin是一个主要为生态学工作者设计的定量Meta分析软件，其主要特点如下所述。
2.1  提供了两种假设模型
这两种假设模型为固定效应模型和混合效应模型，具体计算过程见文献[6]。两者的区别主要在于前者假设所综合的研究共享一个真实效应大小，实际测量的效应大小不同是由于随机取样所导致，而后者却假设研究间具有不同的真实效应大小，即所测效应大小的不同是由两部分组成，真实效应的不同，随机取样造成误差。后者更切合实际，区间估计较保守，更受Meta分析家们欢迎。
2.2  提供多种可选择的结合统计量
在生态学领域内的Meta分析中最常用的结合统计量为Hedges’d效应值：d =（Xe -Xc）/（SJ）（其中，Xe、Xc分别为实验组和对照组的测量平均值，S为两组共同标准差，J为小样本较正值），MetaWin还提供了反应比（response ratio）：ln（Xe /Xc）（Xe、Xc的意义同上）这是从医学Meta中新引进的一种结合统计量；此外，MetaWin还为对Meta分析较为熟悉的分析者提供了更多的选择机会，如相关系数（correlation coefficient）等。
2.3  提供了两种数据输入方式
对有经验的分析者可直接输入效应值、样本方差等所需数据，其格式称效应数据格式。这种数据输入法的好处在于分析者可根据所收集的文献的实际情况来自己构造结合统计量，也即MetaWin为分析者提供了较大的自由。在文献数据满足前两种结合统计量计算情况下，分析者可以输入原文献中的统计数据，如平均值、样本方差、样本大小来进行计算，比较方便，称原始数据格式。
2.4  提供了一项非参数检验——重取样检验
上述参数模型检验是在假设所有研究中的实验组和对照组观测值均遵循正态分布情况下进行
的；许多Meta分析方法基于大样本近似原理，即当实验组和对照组样本大小不小于10时，效应值才趋于正态分布。但如果样本太小，实验组和对照组样本大小太悬殊或效应值太大时，大样本近似原理就变得不准确了[8]。但事实上，许多生态学观察值却违背了上述情况[9]。此外，只有当上述假设被满足时，用于检验研究间效应异质性的Q值才有近似的X 2分布[7]。重取样检验法是取代传统参数和非参数检验的一种好方法。
重取样检验是一种计算机加强（computer intensive）非参数检验方法[10]。MetaWin中提供了随机化检验法（randomization test）和自助法或靴襻法（bootstrap）。前者常被用来决定一个统计量的显著性水平，后者则用于给出统计量的置信区间。
MetaWin中用自助法来计算所有研究总效应值和每一级别加权平均效应值的置信区间，对于样本含量为i的每一级别，我们均以放回式取样选取i个研究并计算其加权效应值，然后重复上述取样方法多次，按大小顺序将效应值排列起来，在两端取2.5%处的值做为5%至信区间的上下限，置信区间包括零在内的级别被认为没有显著不等于零。但当样本含量太小时，会出现区间估计过低，此时，可用偏差较正法[9]。
MetaWin中用随机检验来判断级别间效应大小的差异是否显著。首先用原始数算出QB，然后将j个级别里的所有研究混在一起，再随机将它们分成j个级别，级别含量仍与原来相同，算出QB值，重复此过程多次，得出一个QB值的分布，QB的显著性水平为随机QB值大于等于实际QB值数占重复随机取样数的百分比。
3  MetaWin软件的使用方法
3.1  MetaWin软件构成
运行MetaWin，只需一台装有Windows95、Windows3.1或WindowsNT的IBM兼容机，其中共包括8个文件。（1）：在Windows95和WindowsNT下的可执行文件。（2）MetaWin.hlp：在Windows95和WindowsNT下的帮助文件。（3）MetaWint：在Windows95和WindowsNT下的帮助文件的内容。（4）：在Windows3.1下的可执行文件。（5）Meta16.hlp：在Windows3.1下的帮助文件。（6）Raw.dta：以原文献统计数据输入数据的格式示范文件。（7）Effect.dta：以效应大小输入数据的格式示范文件。（8）Gur-hed.dta：作者的示范数据格式文件。

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