整合分析軟體CMA:簡介與操作實務
作  者╱
李茂能
出版社別╱
五南
書  系╱
研究&方法
出版日期╱
2025/05/22   (3版 1刷)
  
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I  S  B  N ╱
978-626-423-388-0
書  號╱
1H91
頁  數╱
224
開  數╱
16K
定  價╱
380 (特價 300)


李茂能

現職:國立嘉義大學名譽教授、兼任教授
學歷:美國喬治亞大學博士
經歷:國立嘉義大學教授

第 1 章 CMA主要功能與特色
一、利用大家熟悉的EXCEL表單格式進行資料的輸入
二、提供事先建置好的各種檔案格式,輕鬆建檔
三、資料輸入後,自動計算效果值
四、提供各種效果值的計算過程與公式
五、可進行累積式整合分析:分析趨勢與極端值
六、可進行靈敏度分析:了解研究結果的穩定性與強韌性
七、提供次群體整合分析
八、允許多重資料的輸入格式
九、可評估出版偏差
十、各種效果值指標間可以互換

第 2 章 原始資料的建檔與分析基本步驟
一、設定研究名稱
二、設定效果值的原始資料格式
三、選擇常用資料格式或所有100種格式
四、進行研究類型之設定
五、設定待分析原始資料的研究類型
(一)Comparison of two groups, times-points, or exposures(includes correlations)
(二)Estimate of means, proportions or rates in one group at one time-point
(三)Generic point estimates
(四)Generic point estimates, log scale
六、進行輸入資料型態之選擇
七、設定資料型態
八、設定待輸入統計量型態
九、進行輸入原始資料格式的自動設定
十、設定組別名稱
十一、原始資料的輸入或匯入
(一)自行輸入原始資料
(二)從其他程式匯入原始資料
(三)多重資料格式的輸入方法
十二、效果值正負方向的設定
十三、執行CMA的統計分析

第 3 章 CMA主要統計報表的輸出程序
一、整合分析的基本描述統計量
二、三種統計分析模式的報表
三、CMA出版偏差的操作步驟
四、CMA漏斗圖分析的操作步驟
五、整合分析推論統計量與異質性分析
六、森林圖的製作與編修
七、CMA 2.0 之整合迴歸分析
八、類別調節變項之次群體分析
九、選擇研究結果納入整合分析
十、混合效果及隨機效果的設定與使用時機
十一、CMA 3.0 的整合迴歸分析
(一)加入待分析的共變項
(二)建立理論模式
(三)執行統計分析
(四)瀏覽分析結果
(五)製作圖表
(六)設定輸出統計量
(七)輸出分析結果
(八)分析結果存檔

第 4 章 CMA資料編輯器之Toolbars簡介

第 5 章 研究內次群體分析

第 6 章 多重結果、多重比較與多時間點的資料分析
一、資料輸入方法
二、資料分析步驟

第 7 章 CMA資料輸入的常用樣板
一、相關係數樣板
二、平均數差異效果值樣板
三、二分類別資料效果值樣板

第 8 章 CMA的首航
一、基本操作流程
二、主要統計分析步驟

第 9 章 CMA 4.0新增功能
一、報表輸出內容的更新與詮釋
二、提供自學影片
三、增列預測區間
四、提示如何避免常犯錯誤
五、計算PI的Excel程式

第 10 章 如何避免整合分析常犯的迷思與錯誤
一、出版偏差解釋的要點提示
二、出版偏差分析的基本條件
三、出版偏差分析統計指標的選用要點
四、次群體分析迷思的要點提示
五、異質性分析迷思的要點提示
六、統計分析模式的迷思與選用要點

附錄一 CMA報表解釋的主要參考書目
附錄二 給CMA初學者的建議
中英文索引

管理學質性與量
化混合研究方法
概論
Python量
化研究實作:D
eepnote
雲端平台應用
SPSS操作與
應用:問卷統計
分析實務(附資
料檔)
結構方程模型分
析:JASP的
運用
給論文寫作者的
進階統計指南:
傻瓜也會跑統計
Ⅱ (SPSS
+R)
問卷設計:如何
規劃、建構與編
寫有效市場研究
之調查資料




第1章 CMA主要功能與特色

  Comprehensive Meta-Analysis(CMA)不僅使用者介面操作容易,統計與製圖功能齊全,而且可以同時輸入不同格式的資料及擁有線上的統計教練,深受整合分析研究者與教學者的青睞。為讓初學者能快速上手,特先將CMA 的主要功能與特色簡介如下。
一、利用大家熟悉的Excel表單格式進行資料的輸入
  圖1-1係CMA的資料編輯視窗與效果值的顯示視窗,跟Excel表單輸入格式很類似,當中白色區塊(2∼5欄位)為資料編輯欄位,黃色區塊(6∼8欄位)為效果值的顯示欄位,使用者已熟悉此類資料編輯器,操作起來親和力強,且易學、易用。
二、提供事先建置好的各種檔案格式,輕鬆建檔
  圖1-2係CMA的內定輸入格式範例,在空白視窗的上緣會自動呈現研究名稱(Study name)與待輸入資料欄位的名稱(Group A & Group B的平均數、標準差與樣本大小),研究者只要在變項名稱的下緣空白表單中,輸入必備的資料或數據;並設定效果值的方向(Effect direction)即可。因此,研究者可以不用煩惱各類效果值的建檔格式。
三、資料輸入後,自動計算效果值
  當資料輸入完整之後,CMA會自動計算效果值,並顯示在黃色區塊內(效果值顯示區,如圖1-3所示),如果輸入不全或不正確時,則不會顯示相關之效果值。
四、提供各種效果值的計算過程與公式
  研究者可以利用滑鼠右鍵在黃色區塊點一下,就會出現「Data entry assistant」的選單;亦可直接利用滑鼠左鍵直接雙擊在黃色區塊內出現統計數字的細格,就會出現圖1-4 內部的公式說明視窗。另外,研究者亦可利用滑鼠左鍵點選圖1-4的操作表單下緣「Calculations」,查看整合分析結果的統計過程。由此觀之,CMA不僅是整合分析的資料分析者,也是整合分析的統計教練,隨時在線上為你服務,堪稱研究與教學兩相宜。
五、可進行累積式整合分析:分析趨勢與極端值
  CMA允許重複進行資料分析,每次迭代都會添加額外的研究結果,並更新整合效果的估計值,以顯示證據(如實驗處理效果)如何隨時間而轉變或了解有何趨勢存在。有時研究者可以先將研究結果按時間之順序事先排序好,才進行累積式(Cumulative)整合分析。使用者點選圖1-5的CMA選擇按鈕「Cumulative analysis」,即可出現圖1-6之累積式整合分析結果。
  由圖1-6的累積式整合分析結果可以發現,當平均效果值累積到Vandiviere研究時為0.349,但加入Madras研究時陡增到0.644,可見Madras研究是一個極端個案,具有重大影響力(極端值)的研究結果。
六、可進行靈敏度分析:了解研究結果的穩定性與強韌性
  CMA允許重複進行資料分析,每次迭代都會刪除一個研究,以顯示該研究對組合效果值的影響力。本分析方法常用來找出哪一個研究結果具有顯著影響力(Influential studies),通常為具有極端值(如論文品質不佳)的研究。有時研究者亦會使用不同方法(如固定效果或隨機效果模式、次群體分析)進行整合分析,看看平均效果值是否會有顯著的改變。執行CMA 的靈敏度(Sensitivity)分析,請點選圖1-5下方的CMA選擇按鈕「One study removed」,再檢視圖1-7靈敏度整合分析結果,相信你可以發現刪除Madras研究之後,平均效果值產生顯著的改變,急降為0.451,顯示Madras研究可能是一個具有顯著影響力的極端研究值。
  圖1-7中「Summary statistics with one study removed」摘要表,其中Point欄位顯示了移除一筆研究結果之後的點估計值。