AI驱动Meta分析升级：R语言全流程详解

AI驱动Meta分析升级：R语言全流程详解

Meta分析是一种针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法。这种方法现已广泛应用于农林生态、资源环境等方面，成为Science、Nature论文的重要分析方法。以ChatGPT为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以快速提升Meta分析的理解和应用效率。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台。

专题一：AI+Meta分析的选题与检索、寻找科学问题

1. AI大模型助力Meta分析的选题与文献检索

1. 什么是Meta分析
2. Meta分析的选题策略
3. 精确检索策略，如何检索全、检索准
4. 文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准
5. 文献数据获取技巧，研究课题探索及科学问题的提出
6. 文献计量分析（CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix）及研究热点分析
7. AI大模型的发展与底层逻辑
8. AI大模型的高级提问框架
9. AI大模型助力寻找科学问题

专题二：AI助力Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

2. Meta分析的常用软件/R语言基础及统计学基础

1. R语言做Meta分析的优势及其在Nature、Science经典案例应用
2. AI大模型助力，实现R语言基本操作与数据清洗
3. 统计学基础和常用统计量计算（sd\se\CI）、三大检验（T检验、卡方检验和F检验）
4. 传统统计学与Meta分析的异同
5. R语言Meta分析常用包及相关插件讲解
6. 从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。

专题三：AI+R语言Meta效应值计算与图形绘制

3. AI大模型助力R语言Meta效应值计算

1. R语言Meta分析的流程
2. 各类meta效应值计算、自编程序和调用函数的对比连续资料的lnRR、MD与SMD分类资料的RR和OR
3. R语言meta包和metafor包的使用
4. 如何用R基础包和ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四：如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建

4. AI大模型助力R语言Meta分析与混合效应模型（分层模型）构建

1. Meta分析的权重计算
2. Meta分析中的固定效应、随机效应
3. 如何对Meta模型进行统计检验和构建嵌套模型、分层模型（混合效应）
4. Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析
5. 使用Rbase和ggplot2绘制Meta回归图

专题五：AI+R语言Meta诊断分析进阶

5. AI大模型助力R语言Meta诊断进阶

1. Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）
2. 异质性检验及发表偏移、漏斗图、雷达图、发表偏倚统计检验
3. 敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh图
4. 风险分析、失安全系数计算
5. Meta模型比较和模型的可靠性评价
6. Bootstrap重采样方法评估模型的不确定性
7. 如何使用多种方法对文献中的SD、样本量等缺失值的处理
8. AI大模型复现Science最新Meta分析案例

专题六：AI+R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯Meta分析

6. AI大模型助力R语言Meta分析的不确定性

1. 网状Meta分析
2. 贝叶斯理论和蒙特拉罗马尔可夫链MCMC
3. 如何使用MCMC优化普通回归模型和Meta模型参数
4. R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms
5. 贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七：AI+Meta机器学习方法应用

7. AI大模型助力机器学习在Meta分析中的应用

1. 机器学习基础以及Meta机器学习的优势
2. Meta加权随机森林（MetaForest）的使用
3. 使用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据训练与测试
4. 如何判断Meta机器学习使用随机效应还是固定效应以及超参数的优化
5. 使用Meta机器学习进行驱动因子分析、偏独立分析PDP

专题八：讨论与答疑

1. 练习
2. 讨论与答疑