Meta分析，也称为综合分析或整合分析，是一种 统计学工具，用于评估某一问题的总体效果，发现研究结果之间的关联，探索新的研究领域，解决研究结果之间的矛盾，以及确定有关某一问题的研究结论。它通过综合多种研究结果，以获得更有力的结论。
Meta分析可以应用于不同研究类型，如实验、非实验研究和定性研究。在Meta分析中，首先需要确定一组符合特定标准的独立研究，然后从每个研究中提取相关数据，例如样本量、效应量、误差等，进行整合和汇总。
Meta分析的主要步骤包括：
问题定义：
明确研究目的和问题。
文献检索：
系统检索相关研究文献。
研究筛选：
根据纳入和排除标准筛选研究。
数据提取：
从筛选出的研究中提取相关数据。
统计分析：
使用适当的统计方法对提取的数据进行整合和分析。
结果解释：
根据分析结果得出结论，并讨论其意义和局限性。
Meta分析的优点包括：
增加样本量：通过合并多个研究的结果，可以提高研究的统计效能。
减少随机误差：多个研究的合并可以减小单个研究结果的偶然性。
发现新效应：有时可以发现单个研究未能揭示的效应。
解决矛盾：通过综合不同研究结果，可以解决研究结果之间的矛盾。
Meta分析的局限性包括：
发表偏倚：只有发表的研究可能被纳入分析，未发表的研究可能被忽略。
异质性：不同研究之间的差异可能导致合并结果的偏差。
选择偏倚：研究选择的标准可能影响结果的代表性。
数据质量：研究数据的质量和可靠性对分析结果有重要影响。
Meta分析广泛应用于医学、心理学、社会学、生态学等多个领域，是科学研究中一种重要的研究方法。