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。