CMA与R相比若何？

CMA是一个专门为元分析开发的法式。因而，它蕴含自动推算效应大幼的职能，执行根基和优质的荟萃分析，并创建出版质量的图形。

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R是一个通用的统计包。固然R没有对元分析的内涵支持，但分歧的专家已经编写了根本分析、累积分析、元回归、出版偏倚等法式。由于R和CMA的职能是相当的，重要的区别在于使用的方便性和自界说输出的选项。

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R是一种指令驱动的说话，这意味着你能够输入指令，或使用对话框来创建指令，而后提交给法式。CMA是一个菜单驱动的法式，类似于Excel?。

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推算效应大幼

在R说话中，你必要推算每个钻研的效应大幼和方差，而后在运行荟萃分析之前成立一个这些效应的数据库。若是分歧的钻研以分歧的体式提供数据，你就必要用各类函数来推算效应大幼和方差。相比之下，CMA允许您输入100多种体式的数据，并将推算所有这些体式的效应大幼和方差。使用CMA，你能够用自己的体式输入每个钻研的数据，并在统一分析中使用所需的多种体式。

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分析汇报

R推算数值，并将这些数值发送到类似DOS的窗口中进行查看。在CMA中，分析屏幕是交互式的--你能够交互式地使用该屏幕来索求分歧钻研的影响、代替加权规划的功效等等。

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丛林地块

要在R中创建一个丛林图，你必要使用不是出格直观的代码。相比之下，CMA中的丛林图能够被宽泛地定造。

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汇报

CMA将创建一个两页的文本，汇报所有的统计数据，并可作为出版的模板。它还提供了一个选项，即在汇报中对每个统计数字的寓意、推算统计数字时的如果以及若何正确诠释该统计数字的会商进行注解。该法式将插入参考文件，你能够一键将汇报导出到Word。

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部门汇报样本截图

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预测区间

所有软件城市推算出相信区间。这通知我们，我们对均匀效应大幼的估计有多精准，但对效应大幼在分歧钻研中的差距有多大却没有说。这是预测区间的领域，此刻大无数荟萃分析的出版指南都激励钻研人员汇报预测区间。CMA允许您在丛林图上蕴含预测区间。此表，它是比力少可能创建显示整个真实效应散布的图的法式。该图能够导出到Word或PowerPoint。

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视频教程

CMA蕴含视频教程。这些教程使用案例钻研，展示若何重新到尾进行分析以及若何汇报了局。沉要的是，这些视频在大的分析布景下诠氏缢每一步的逻辑。你能够重新到尾旁观一个视频，以相识整个过程；蛘，你能够跳到视频中与法式的特定部门有关的部门。

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预防常见谬误

绝大无数提交出版的荟萃分析都蕴含诠释统计数据的谬误。CMA蕴含一个PDF文件的链接，具体味商了这些常见的（有时是严沉的）谬误。并且，这些PDF文件诠氏缢若何在你的分析中预防这些谬误。

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CMA是否提供与R一样的公式？

是的。CMA蕴含所有一样的推算公式，经过R的验证，提供比力一样的了局（见文件）。

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CMA能否从R中导入数据？

是的，你能够在R中打开数据表，将数据复造到Windows剪贴板上，而后粘贴到CMA。而后你通知CMA每一列中的数据是什么类型的。这个过程只必要片刻就能实现。

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