元分析
元分析（meta-analysis )統計方法是對眾多現有實證文獻的再次統計，通過對相關文獻中的統計指標利用相應的統計公式，進行再一次的統計分析，從而可以根據獲得的統計顯著性等來分析兩個變量間真實的相關關係。
元分析程序輸入參數包括：各個觀察到的相關係數（已有研究文獻中變量間的相關計分析，從而可以根據獲得的統計顯著性等來分析兩個變量間真實的相關關係。[1]
目錄
簡介
元分析要求每個觀察到的相關係數經過研究樣本的大小的權重處理，從而產生經過權重處理的總體相關性的平均估計值。這個觀察值的誤差包括總體樣本的真實誤差，樣本誤差，以及測量誤差。因此為了獲得精確的總體相關性及其誤差，需要對樣本誤差和測量誤差等進行修正，找出「調節變量」分組研究。另外，元分析對使用的數據進行了一定的限制要求。如「一個變量在不同的研究中有多種衡量指標」出現時，需首先得將這種「異質性」進行處理（Hunter and Schmidt，1990）以保證數據來源及統計方式的一致性。
特點
第一次使用「元分析」這個概念的人是美國學者格拉斯，他在1976年美國教育研究聯合會(American Education Research Association)的發言致辭中首次提出元分析概念。格拉斯認為，元分析是一種對分析的分析，具有以下主要特點：
(1)元分析是一種定量分析方法，它不是對原始數據的統計，而是對統計結果的再統計；
(2)元分析應該包含不同質量的研究；
(3)元分析尋求一個綜合的結論。
缺點
元分析可以成為跨研究評判結果的一件有力工具。即使許多研究者已經樂意接受元分析的概念了，可還有一些人基於若干理由而質疑它的有用性。
步驟
元分析要具有可複製性，不僅應儘可能多地檢驗搜集來的研究樣本，觀察它們是否可以凸顯出某種單項研究顯現不出的潛藏規律，還應該清楚地描述自己是如何發現這些研究及如何對它們作分析的，以便他人進行評價。因此，元分析必須遵循詳盡、嚴格的研究步驟。
確定研究目的
確定研究目的也就是組織研究框架。在收集研究之前，首先必須確定研究中想要探索的文獻領域及將要包括的題目範圍。元分析涵蓋的題目有時很寬泛，但其核心必須界定清楚，而且應該建立一套挑選研究樣本的「包含」與「排除」標準，這樣可以幫助一起合作的研究者在面對同一群文獻時能夠運用同樣的標準去查找或分析研究。
確定研究目的時，還需要充分理解自己所要分析的概念及使用的方法，就像確定實驗研究中的自變量和因變量一樣，確定所要研究的效果量及結果。
徹底的文獻搜索
通過包括計算機網絡在內的各種手段進行徹底的文獻搜索，也就是研究樣本的搜索，這對元分析的有效性非常重要，是綜合研究得出結論的基礎。對文獻樣本的收集可根據Rosenthal(1984)提出的大概分類標準：
書：包括作者的原著、幾位作者共同合編的書及書的某些章節；
期刊：包括專業期刊、已出版發表的時事通訊、雜誌及報紙；
論文：包括博士論文、碩士論文及學士論文；
未發表的研究：包括某些技術報告、學術報告、大會論文及將要發表的論文。
確定適合的研究樣本
選擇符合研究框架的研究樣本是元分析的關鍵。要考慮多種問題，如它的研究設計，文章發表的時間，文章使用何種語言表述，研究中的樣本大小及信息是否完整等等。
一般而言，儘可能選擇最新的研究。對於未被選中的資料在分析中也要說明，這樣就可以清楚明了地表明這些研究曾經發表過，並非經過一段時間將它們遺漏，只是沒有作為設計的一部分包括進研究內。同時如果在研究中僅選擇了以母語或英語表述的文章，就要說明這樣做的理由。
另外，如果看到某一類研究在相似的題目上有多重報告，那麼就選擇其中一個信息較為完整的研究，使同一類型研究中的信息對元分析只貢獻一次。儘量排除小樣本的研究。如果選擇了縱向跟蹤研究，則要儘早決定跟蹤研究的時限。
定義變量及對變量編碼
在收集、選擇了元分析的文獻後，必須確定在元分析中要檢驗何種研究特徵，這些特徵就是元分析的變量。一般有以下四種變量：(1)識別背景特徵的變量。這類變量包括入選研究樣本的數量，研究樣本的參考文獻，對研究編碼的人數(一般要求至少兩人以上)，研究資料的來源等。(2)識別樣本特徵的變量。這類變量包括被試的特徵，如性別、年齡、民族、受教育水平、社會經濟狀況等。(3)識別研究特徵的變量。這類變量包括研究的理論架構，研究設計，研究採用的工具，研究測量的效應類型以及其他。如果可能，這類變量可以幫助解釋研究方法與結果之間的關係。
識別統計特徵的變量
這類變量包括兩類統計值，一個是表現平均值差異的效果量d，這需要關注每一個研究中的平均數、標準差和樣本大小。另一個是表現關係的相關係數r，這需要關注每一個研究中的相關係數及相關的測量統計值。
在界定了用來測量研究的變量之後，還需要為每一個變量編碼數據。對於每一個元分析而言，都應該有一套界定好的數據編碼系統，不同的數字代表了每一類變量中不同的水平情況。如關於性別，若樣本中僅有男性，編碼系統可將其編碼為1，若樣本中僅有女性，則可編碼為2，若既有男性又有女性，則可編碼為3，如果樣本未對性別作明確說明，則可用999(缺失值)進行編碼。研究者需要對所有的分析變量進行編碼。
研究數據的錄入
元分析中搜集來的有關各樣本研究特徵的數據，需要錄入一個相關的統計軟件包進行分析。「元統計」軟件包是由Rudner、Evartt和Emery規劃設計的，其中包含有Glass、Hedges、Olkin、Schmidt和Hunter及其他學者的大量元分析理論，如Hedges的同質性檢驗，Rosenthal和Rubin的聚合顯著性水平分析，以及近似隨機化檢驗及效果量大小計算等等。該軟件包還可以提供大量的程序來幫助完成數據錄入、統計分析和圖表分析，數據錄入的形式既可以依據標準碼的形式也可以依據SPSS的固定格式。