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Comprehensive Meta-Analysis(CMA)是一套操作界面友好,然而又非常强大的足以满足您所有研究需要的元分析软件包。
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版本 3 包括一个用于元回归的新模块，该模块：
- 允许您包含任意数量的协变量
- 允许您定义协变量集
- 允许您在模型中同时包含分类协变量和连续协变量
- 将自动为分类协变量创建虚拟变量
- 允许您定义和比较多个预测模型
- 允许您选择 Z 分布或 Knapp-Hartung
- 允许您绘制回归，以及置信区间和预测区间
- 自动绘制 R 平方模拟
- 允许一键将数据导出到 Excel
- 允许一键导出绘图到 PowerPoint 和 Word
数据输入
- 使用电子表格式界面输入数据
- 以超过100种不同的格式输入效应大小(effect size)或治疗效应(treatment effect )数据
- 以每个研究自己的格式输入数据。例如，一个研究输入事件数和样本量数据，另外一个输入比值比(odds ratio)和置信区间等。
- 在同一个分析中包含多种研究设计。从使用独立组，配对/匹配设计，或交叉试验的研究输入数据。程序将为每个设计计算标准误，允许您在同一个分析中合并不同设计。
- 在同一个分析中包括前瞻性(prospective )和回顾性(retrospective )研究中得到的数据
- retrospective 包括连续，二元和相关数据。程序在比值比，标准化均值差(standardized mean differences,SMD)和相关间转换。
数据结构
- 研究间的独立子组
- 研究间多个结果
- 结果间的多个时间点
- 研究间的多重比较(Placebo vs A 和Placebo vs B)
计算选项
- 固定效应(fixed effect)和/或随机效应(random effects)模型
- 逆方差(Inverse variance)，Mantel Haenszel或Peto加权(Mantel Haenszel)
- 使用和其他程序比如RevMan或Stata同样计算算法的选项
数据导入
- 从其他程序中导入数据，包括Stata，RevMan，Excel和SPSS
累积分析(Cumulative analyses)
- 重复运行分析，每次迭代添加额外的研究，显示证据如何随时间转变
敏感性分析(Sensitivity analysis)
- 重复运行分析，每次迭代删除一个研究，显示研究对组合效应的影响
方差分析
- 使用方差分析(ANOVA)评估分类缓和变量(moderators)的影响
- 选择固定效应，混合效应，完全随机效应
Meta回归
- 使用Meta回归评估连续预测变量的影响
- 自动创建散点图
- 选择固定效应，混合模型
高分辨率图形
- 为研究，子组和组合效应指定符号。设置符号为常量大小或根据研究加权成比例
- 修改全局或图形中的每个元素的颜色。设置格式和颜色方案模板
- 直接导出到Word或PowerPoint或保存为文件
发表偏倚(Publication bias)
- 采用精确性或标准误的漏斗图(Funnel plots)
- 经典Fail-Safe N
- Orwin Fail-Safe N
- 截取和填充
- 秩相关检验
- 回归检验
- 程序生成统计量，图形，和详细的文字报告
效应大小测量
- 对于那些关注治疗效应或其他效应大小的研究，程序将计算比值比(odds ratio)，风险率(risk ratio)，风险差(risk difference)，标准化均值差（standardized mean difference,d），偏差校正标准差（bias-corrected standard difference ,Hedges's g），原始均值差，相关性，风险比，速率比，等等。
- 进行研究，在事件或方法寻找一组的程序将计算风险，利率，或平均。
- 对于（如回归系数）其他措施，计划将与通用的指标。这是可用既为原始值和日志值
程序特征包括...
对于研究者
CMA极其容易学习和使用，有着清楚而且交互式的操作界面。交互式指导将带领您穿越分析中的所有步骤，让新用户在几分钟内就可以入门分析过程。
对于统计学家
CMA是由多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的，他们都在US和UK。软件包含了大量的用于数据输入，分析和显示的高级选项。
对于学校老师
通过CMA，元分析的逻辑变得栩栩如生。使用程序可以帮助解释复杂问题，比如研究权重对于组合效应的影响，异质性(heterogeneity)的含义,或者固定效应和随机效应之间的差异。
由专家团队开发
CMA是由在美国和英国的多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的。
系统需求
- XP, Vista, Windows 7, Windows 8, Windows 10
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