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Meta分析實作:使用Excel與CMA程式(2版)

Meta分析實作:使用Excel與CMA程式(2版)

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9789865226831
張紹勳
五南
2021年6月10日
217.00  元
HK$ 206.15  

 $10.85





ISBN:9789865226831
  • 規格:平裝 / 552頁 / 19 x 26 x 2.76 cm / 普通級 / 單色印刷 / 2版
  • 出版地:台灣


  • 專業/教科書/政府出版品 > 財經類 > 統計 > 統計軟體











      ※著重理論、統計與方法的結合。適合社會科學與自然科學研究使用。

      ※提供許多實證Meta分析的範例,讓讀者實際操作分析,深入體會Meta研究的程序與應用

      ※因應社會科學研究特性,作者親自設計「Excel程式」供讀者做Meta分析。

      ※新增Meta迴歸實作範例,使用最新版本CMA 3.0。

      ※隨書附贈光碟內容:1.本書CMA範例 2.本書以Excel操作Meta實例



      科學是一門累積的學習課程,但在資料搜尋過程中,常會因為研究者、樣本、時間、地區、研究方法、研究程序的不同,導致相似的研究方向卻有不同的研究結果,令人有「眾說紛紜,莫衷一是」的矛盾感。再加上傳統的文獻探討法多仰賴研究者的經驗、邏輯思考加上主觀的判斷,在選擇文獻的過程當中,常會下意識選擇有利於己、忽視不利於己的研究的相關文獻,也常根據直觀的想法,主觀地統整與下結論,而讓最後的研究結果產生了偏頗。

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      為解決上述盲點,Meta-analysis於是誕生了,它嘗試用科學的、系統的、客觀的方法來結合相關的研究數據,是一種量化的系統性文獻探討法。迄今,Meta-analysis已在基礎研究、生物學、醫學、心理學、社會學、刑事司法、金融和經濟學、政治學、市場營銷、生態學、教育學和遺傳學等領域,開枝散葉。



      Meta-analysis不但經濟實惠,且內外效度都高,值得大家來學習。

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    第1章 統合分析(Meta-analysis, MA)法

    1-1 統合分析(Meta-Analysis)的起源

    1-2 統合分析(Meta-Analysis)是什?

    1-3 統合分析(Meta-Analysis)之分析流程

    1-4 統合分析(Meta-Analysis)的優缺點

    1-5 Meta-analysis軟體

    1-6 type I、type Ⅱ error及power



    第2章 Meta效果量的轉換

    2-1 Meta分析法之單位換算法

    2-2 連續變數的Meta分析

    2-3 發表偏誤(publication bias)分析

    2-4 異質性分析

    2-5 敏感度分析

    2-6 類別變數之ES單位變換及其變異數估計法

    2-7 Meta誤差組合法

    2-8 Meta分析的信度與效度



    第3章 理論模型、Meta研究設計

    3-1 理論建構

    3-2 研究設計與Meta分析

    3-3 實證醫學

    3-2-6實證醫學研究常用統計值

    3-4 Meta分析法及假定(assmptions)

    3-5 Meta分析之研究設計



    第4章 本書Excel實作Meta-Analysis

    4-1 實作Meta分析之程序

    4-2 統計學回顧

    4-3 本書Excel之Meta分析

    4-4 Excel實作多重因果Meta:科技



    第5章 生物醫學之研究法:觀察法及實驗法之效果量

    5-1 統計vs.與實驗的關係

    5-2 觀察法vs.實驗法

    5-3 連續依變數之效果量(ES)常用的統計公式

    5-4 Logistic迴歸:勝算比(OR)或稱為相對風險(RR)



    第6章 CMA的(基本分析vs.迴歸分析):資料建檔、分析步驟、結果解說

    6-1 Meta迴歸的建檔、分析步驟

    6-2 Meta迴歸之結果解說:主效果「X→Y」+調節效果



    第7章 CMA的Meta分析:(固定vs隨機)選搭(無共變vs.類別共變vs.連續共變數)

    7-1 調節變數(moderator variable)是什?

    7-2 Meta迴歸:卡介苗(BCG)疫苗效果

    7-3a 固定效果之Meta分析:卡介苗(BCG)疫苗效果

    7-3b 隨機效果之Meta分析:卡介苗(BCG)疫苗效果

    7-4 正向心理資本與幸福感(r,Zr型):Meta迴歸搭配類別型共變數

    7-5 Meta分析:心理資本與主觀幸福感(r,Zr型):主效果+共變數的調節



    附錄1:Z分配表

    參考文獻









      Comprehensive Meta-analysis(CMA)是Meta分析最出名的統計軟體,CMA v3新推Meta分析,除有傳統常用效果量(ES)分析,還新增Meta迴歸、一個(以下)共變數對「x?y」的調節作用,CMA值得大家學習。。



      對照初級資料統計,次級資料「統合分析(Meta-analysis)」是另一數據科學的典範。所謂效果量是指在Meta分析的研究過程上,所分析的每一個研究的實驗處理效果的大小,也就是每一個實驗設計中接受實驗處理的實驗組與控制組之間的差別。為了統計處理,這些實驗處理結果的差別需先經過標準化的處理,才能進行比較與合計。所謂標準化的處理就是把實驗處理的實驗組(吃新藥)與控制組(吃安慰劑)之間的差別除以控制組的標準差(standard deviation)。



      效果量的值可以代表就某一項研究主題而言,實驗組和控制組之間差異的大小,值愈大,代表實驗處理的功效愈大;值愈小,代表實驗處理的功效愈小。



      迄今,Meta-analysis已在:基礎研究、生物學、醫學、心理學、社會學、刑事司法、金融和經濟學、政治學、市場營銷、生態學、教育學和遺傳學等領域,開枝散葉。



      Meta分析使研究者可以將數項個別研究的結果合併為一個統合分析,以提供對所關注效果的整體估計。對於希望使用CMA進行Meta分析,並展示瞭分析步驟、解釋Meta分析(如何產生高度靈活的圖形顯示;如何使用Meta迴歸;如何檢查發表偏誤;如何進行個別研究初級數據的Meta分析;如何進行Meta迴歸分析;以及間接證據之Network Meta-analysis),本書是不可缺少的顯學。



      由於科學是一門累積的學習課程,但在資料搜尋過程中,我們常會發現因為研究者、樣本、時間、地區、研究方法、研究程序的不同,導致相似的研究方向卻有不同的研究結果,令人有「眾說紛紜,莫衷一是」的矛盾感。再加上傳統的文獻探討法多仰賴研究者的經驗、邏輯思考加上主觀的判斷,在選擇文獻的過程當中,常會下意識的選擇有利於己、忽視不利於己之研究的相關文獻;亦常根據直觀的想法,主觀的統整與下結論,而讓最後的研究結果產生了偏頗。



      為解決上述盲點,Meta-analysis於是誕生了,它嘗試用科學的、系統的、客觀的方法來結合相關的研究數據,是一種量化的系統性文獻探討法。Meta-analysis不但經濟實惠,且內外效度都高,值得大家來學習。

    畢竟工欲善其事,必先利其器。研究者除了要精通自己領域的「理論」基礎外,正確選用創新性之「研究法」及「統計」技術(即Stata及軟體實作),三者間如何有效整合應用,更是成為頂尖研究者不可缺乏的基本功夫。本書內容,著重理論、統計及方法三者的結合;適合自然科學及社會科學的研究者來研讀。



      本書中附有Excel、CMA之Meta分析的範例及ES單位轉換的Excel程式,利於讀入Meta各種不同格式(4變數、6變數、2變數、3變數),易用易懂,使得讀者能迅速執行實證分析,進而理解Meta analysis報表意義的解釋。此外,為了讓各位能精熟Meta,本書提供許多實證Meta分析的範例,讓讀者可以實際操作分析,進而深入體會Meta研究的程序與應用。



      為符合社會科學的研究特性,本書所附光碟中,作者設計「Excel程式」供讀者做Meta分析;能將每篇個別研究之統計值(卡方、t值、F值、Pearsons r值,Cohens d值),自動「單位轉換」成其對應的效果量,並自動執行異質性Q檢定、發表偏誤檢定,最後一併算出「平均效果量」及其顯著性檢定(Zc的顯著性檢定、Winner’t顯著性)。「Excel公式轉換」亦附有各種效果量的轉換,利於coding個別研究之不同資料格式。


    張紹勳?? 敬上




    其 他 著 作
    1. 偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM):應用SmartPLS
    2. 機器學習(Lasso推論模型):使用Stata、Python分析
    3. Meta分析實作:使用Stata
    4. 研究方法:社會科學與生醫方法論
    5. 大數據分析概論
    6. 物聯網概論?
    7. 人工智慧(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整合:應用STaTa分析
    8. 邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型:應用SPSS
    9. 存活分析及ROC:應用SPSS
    10. 多層次模型(HLM)及重複測量:使用SPSS分析
    11. 多變量統計之線性代數基礎:應用SPSS分析
    12. 高等統計:應用SPSS分析
    13. 多變量統計之線性代數基礎:應用STaTa分析
    14. 有限混合模型(FMM):STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)
    15. 邏輯斯迴歸及離散選擇模型:應用STaTa統計
    16. 多層次模型(HLM)及重複測量:使用STaTa
    17. 生物醫學統計:使用Stata分析
    18. Stata在結構方程模型及試題反應理論的應用
    19. STATA在財務金融與經濟分析的應用
    20. Panel-data迴歸模型:Stata在廣義時間序列的應用
    21. Stata與高等統計分析
    22. Meta分析實作:使用Excel與CMA程式
    23. 計量經濟及高等研究法(附光碟)
    24. 模糊多準則評估法及統計