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Comprehensive Meta-Analysis(CMA)

 

當前版本:4.0 | 最新更新

 

是一套操作界面友好,然而又非常強大的足以滿足您所有研究需要的元分析軟件包。

CMA 4版本更新

  • 點擊式報告生成
  • 詳盡的視頻教程
  • 森林圖帶有預測區間顯示
  • 新書-《元分析中的常見錯誤以及如何避免它們》

CMA 3版本更新

3版包含一個新的用于meta回歸的模塊:

  • 允許您包含任意數量的協變量(covariates)
  • 允許您定義協變量集
  • 允許您在模型中包含分類和連續協變量
  • 將自動創建啞元(dummy)變量用于分類協變量
  • 允許您在Z-distribution 或 Knapp-Hartung中選擇
  • 允許您畫出回歸,以及置信和預測區間
  • 自動畫出R平方模擬
  • 允許單擊導出數據到Excel
  • 允許單擊導出圖形到PowerPoint和Word

 

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集群隨機(cluster-randomized)研究的效應量

  • 隨CMA授權,我們提供一個另外程序授權,以允許您計算集群隨機和其它多層研究的效應量(effect-size)和變異。

其它特征

  • 一些使軟件可以在Windows 7和8上工作的更好的更新

新的授權計劃

  • 我們將不再提供永久授權,從3版本開始,您可以購買程序1年或2年的租期。

從2版本升級

  • 如果您從2版本升級,并且訂購2年的租期,我們將免費提供您第3年的授權(限期供應)。

CMA 2版本更新:

數據輸入

使用電子表格式界面輸入數據
以超過100種不同的格式輸入效應量(effect size)或治療效應(treatment effect )數據
以每個研究自己的格式輸入數據。例如,一個研究輸入事件數和樣本量數據,另外一個輸入比值比(odds ratio)和置信區間等。
在同一個分析中包含多種研究設計。從使用獨立組,配對/匹配設計,或交叉試驗的研究輸入數據。程序將為每個設計計算標準誤,允許您在同一個分析中合并不同設計。
在同一個分析中包括前瞻性(prospective )和回顧性(retrospective)研究中得到的數據
回顧性(retrospective)包括連續,二元和相關數據。程序在比值比,標準化均值差(standardized mean differences,SMD)和相關間轉換。

點擊查看大圖

數據結構

研究間的獨立子組
研究間多個結果
結果間的多個時間點
研究間的多重比較(Placebo vs A 和Placebo vs B)

計算選項

固定效應(fixed effect)和/或隨機效應(random effects)模型
逆方差(Inverse variance),Mantel Haenszel或Peto加權
使用和其他程序比如RevMan或Stata同樣計算算法的選項

數據導入

從其他程序中導入數據,包括Stata,RevMan,Excel和SPSS

累積分析(Cumulative analyses)

重復運行分析,每次迭代添加額外的研究,顯示證據如何隨時間轉變

敏感性分析(Sensitivity analysis)

重復運行分析,每次迭代刪除一個研究,顯示研究對組合效應的影響

方差分析

使用方差分析(ANOVA)評估分類緩和變量(moderators)的影響
選擇固定效應,混合效應,完全隨機效應

Meta回歸

使用Meta回歸評估連續預測變量的影響
自動創建散點圖
選擇固定效應,混合模型

高分辨率圖形

為研究,子組和組合效應指定符號。設置符號為常量大小或根據研究加權成比例
修改全局或圖形中的每個元素的顏色。設置格式和顏色方案模板
直接導出到Word或PowerPoint或保存為文件

點擊查看大圖

發表偏倚(Publication bias)

采用精確性或標準誤的漏斗圖(Funnel plots)
經典Fail-Safe N
Orwin Fail-Safe N
截取和填充
秩相關檢驗
回歸檢驗
程序生成統計量,圖形,和詳細的文字報告

效應大小測量

對于那些關注治療效應或其他效應大小的研究,程序將計算比值比(odds ratio),風險率(risk ratio),風險差(risk difference),標準化均值差(standardized mean difference,d),偏差校正標準差(bias-corrected standard difference ,Hedges’s g),原始均值差,相關性,風險比,速率比,等等。
進行研究,在事件或方法尋找一組的程序將計算風險,利率,或平均。
對于(如回歸系數)其他措施,計劃將與通用的指標。這是可用既為原始值和日志值

點擊查看大圖

程序特征包括...

對于研究者

CMA極其容易學習和使用,有著清楚而且交互式的操作界面。交互式指導將帶領您穿越分析中的所有步驟,讓新用戶在幾分鐘內就可以入門分析過程。

對于統計學家

CMA是由多名公認的在元分析(meta-analysis)領域的專家共同開發的,他們都在US和UK。軟件包含了大量的用于數據輸入,分析和顯示的高級選項。

對于學校老師

通過CMA,元分析的邏輯變得栩栩如生。使用程序可以幫助解釋復雜問題,比如研究權重對于組合效應的影響,異質性(heterogeneity)的含義,或者固定效應和隨機效應之間的差異。

由專家團隊開發

CMA是由在美國和英國的多名公認的在Meta分析(meta-analysis)領域的專家共同開發的。

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相關文檔

CMA 3.0版手冊

發表偏倚(CMA)功能介紹

在Meta分析中的回歸功能

 

 


 

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