R语言Meta分析教程：从入门到精通的系统化学习指南

R语言Meta分析教程：从入门到精通的系统化学习指南

Meta分析是一种针对某一科研问题，通过明确的搜索策略、选择筛选文献标准和严格的评价方法，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。最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态、资源环境等领域。R语言凭借其完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，以及众多针对Meta分析的软件包，成为进行Meta整合分析及评价的有效平台。

本教程将详细解析Meta分析的原理、公式、操作步骤及结果分析，并结合多个例子，帮助读者熟练掌握Meta分析全流程和不确定性分析。此外，还将结合机器学习等方法，讲解Meta分析在文献大数据中的延伸应用。

专题一：Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用

1. Meta分析的选题与文献检索

• 什么是Meta分析
• Meta分析的选题策略
• 文献检索数据库
• 精确检索策略，如何检索全、检索准
• 文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准
• 文献数据获取技巧
• 文献计量分析CiteSpace及研究热点分析

专题二：Meta分析与R语言数据清洗及相关应用

2. Meta分析的常用软件与R语言应用

• R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用
• R语言基本操作
• R语言数据清洗方法
• R语言Meta分析常用包及相关插件讲解与实践
• 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：R语言Meta分析与精美作图

3. R语言Meta分析

• R语言Meta分析的流程
• 各类meta效应值和累计效应值计算
• 连续资料的RR、MD与SMD
• 分类资料的RR和OR
• Meta亚组分析
• R语言图形可视化方法
• 如何用ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四：R语言Meta回归分析

4. R语言Meta回归分析

• Meta回归统计分析理论及应用
• Meta回归和普通回归分析的异同
• 固定效应与随机效应分析
• 泡泡图（bubble）的绘制

专题五：R语言Meta诊断分析与进阶

5. R语言Meta诊断进阶

• Meta诊断分析（t2、I2、H2、Q等统计量）
• 异质性检验
• 敏感性分析
• 偏倚分析
• 风险分析

专题六：R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用

6. R语言Meta分析的不确定性

• 网状Meta分析
• 贝叶斯理论
• R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms
• 贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七：深度拓展机器学习在Meta分析中的应用

7. 机器学习在Meta分析中的应用

• 机器学习基础以及Meta机器学习的优势
• Meta加权随机森林（MetaForest）的使用
• 使用Meta机器学习对文献中的大数据进行整合
• 使用机器学习进行驱动因子分析