元分析

统计学上来说，元分析（或译作整合分析、综合分析、荟萃分析）是指将多个研究结果组合的统计方法。[1] 这些组合后的结果会有助证明或推翻某一界别研究的假设。世上首个元分析是由皮尔生在1904年进行，其目的是解决样本数细小的研究统计考验力减低的问题，而整合多个研究结果可更准确分析数据。[2] 虽然元分析现在常用于循证医学及流行病学研究，以元分析方法研究医学治疗研究的论文要到1955年材首次发表。至20世纪70年代，教育研究界别的学者发展出更加复杂的统计方法。 牛津英文字典指出meta-analysis这个英文字首次使用为1976年。而元分析的统计理论，Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Ingram Olkin, John E. Hunter 和 Frank L. Schmidt 等等的贡献很大。

现代医学的应用
收集解答同一个研究问题的研究，再将每个研究的结果运算为统一的效果量，再将不同研究的效果量以统计方法结合。由于每个研究的本质都有所不同，可引致结果出现异质性。具有异质性的元分析，可用随机效果模型分析数据。 元分析的结果，除了整合的效果量数值，也常用森林图表现。

研究质素的影响
元分析的统计整合方法，是无视收集研究的质素。以质素差的研究进行元分析，也只会计出差劲的结果。现代元分析会同时评价收集研究的质素，甚至根据研究的质素结合数据。另一个元分析的缺点，是收集的研究多数以搜查医学文献资料库（如PubMed）获得，但这些资料库只会收录已经发表的研究。故此，元分析很少整合未发表的研究。有证据证明未发表的研究不能被期刊接受的原因，是该研究发现研究结果不显著。而发现研究结果显著的研究却能发表及收录在元分析，这会令元分析结果出现偏斜。