行动元分析

⑴ 主元分析法是什么

主元分析法(PCA)是目前基于多元统计过程控制的故障诊断技术的核心，是基于原始数据版空间，通过构权造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数，再从新的映射空间抽取主要变化信息，提取统计特征，从而构成对原始数据空间特性的理解。
主元分析法的基本思路是：寻找一组新变量来代替原变量，新变量是原变量的线性组合。从优化的角度看，新变量的个数要比原变量少，并且最大限度地携带原变量的有用信息，且新变量之间互不相关。其内容包括主元的定义和获取，以及通过主元的数据重构。

⑵ 有限元分析是什么

这个问题好，
有限元就是一个工具，可以利用其进行场的分析，如磁场、电场、应力版场、流场等等。因为权往往我们只知道一个宏观的作用，但微观（相对的）的情况到底是啥样的不得而知，有限元通过把宏观的大的东西进行划分为一个个小的单元，把这些小的单元当做微观的东西，进而进行分析，得到微观的一个情况。如一个篮球框架，当有人扣篮拉着球框的时候，篮球架肯定会弯，但是弯多少呢？这个就可以利用有限元进行分析。先建立把篮筐架的物理模型，再将模型划分为一个个很小的单元，再添加载荷、约束后进行分析，就能得到结果。
这个概念太大，我是新手，解释不好。详情网络，或者找本有限元的书看看，也许会有些直接的感受。

⑶ 什么是元分析

元分析统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。 元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数（已有研究文献中变量间的相关关系），样本容量等。由于很多研究中并未直接给出变量间的相关系数，但给出了t检验, F检验，均值方差等统计指标，则可根据Hunter andSchmidt(1990)的转换公式将这些统计指标转化为相关系数；输出参数主要包括变量间总体相关性的未修正（r） 和经过修正的（rc）指标，以及总体相关性的标准差(SDrc)等。其中r与rc是两个主要的参数，用于衡量两个变量之间的相关系数。 元分析要求每个观察到的相关系数经过研究样本的大小的权重处理，从而产生经过权重处理的总体相关性的平均估计值。这个观察值的误差包括总体样本的真实误差，样本误差，以及测量误差。因此为了获得精确的总体相关性及其误差，需要对样本误差和测量误差等进行修正，找出“调节变量”分组研究。另外，元分析对使用的数据进行了一定的限制要求。如“一个变量在不同的研究中有多种衡量指标”出现时，需首先得将这种“异质性”进行处理（Hunter and Schmidt,1990）以保证数据来源及统计方式的一致性。 对已有的研究结果进行定量综合的分析，试图确定“真实”值。除了下列专用软件之外，通用软件如Stata、SAS、SPSS、R、Splus、WinBUGS等，也有一些模块或宏命令，能够进行元分析。 软件 主要功能 版本 平台 地址 Comprehensive Meta Analysis 自动计算效应规模 2.0 win9.x 商业软件 Easymeta 2001 dos 免费软件 Epi Meta dos 免费软件，已经停止更新 Meta-analysis 计算精确概念和效应规模 5.3 dos 免费软件，主页上手册 Meta-DiSc 评估临床和筛选检验的结果 1.1.1 win9.x 免费软件 Meta-Test 计算单个研究的敏感度（sensitivity）和特异度 （specificity） 0.6 dos 免费软件 MetaWin 计算随机效应和固定效应模型，使用参数和再抽样两种估计方法 2.2 win9.x 商业软件 Review Manager (RevMan) 4.2.8 win9.x 免费软件

⑷ 心理学中的元分析方法

元分析（meta-analysis )统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数（已有研究文献中变量间的相关计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。

(4)行动元分析扩展阅读：

一、特点

(1)元分析是一种定量分析方法，它不是对原始数据的统计，而是对统计结果的再统计。

(2)元分析应该包含不同质量的研究。

(3)元分析寻求一个综合的结论。

二、缺点

评估被评论的研究的质量

在一家期刊里可见的研究之质量取决于期刊的编辑政策。有些期刊有严格的发表标准，而另一些的发表标准就不太严格。这就意味着发表的研究之质量在不同的期刊间会有很大差别。元分析面临的一个问题是如何处理参差不齐的研究质量。

例如，在一家非同侪评审的期刊上发表的文章应该与在一家需同侪评审的期刊上发表的文章一视同仁吗?遗憾的是对这个问题没有简单的答案。

应该沿什么维度来对研究加权呢?这毫无一致意见。需一非同侪评审的维度虽然是可以的，但是你采用这个维度时也要当心，因为一家期刊是不是同侪评审的，这并不是发表的研究之质量的可靠指标。

在一个新的领域里用新方法做的研究有时会被同侪评审的期刊拒绝，尽管这家期刊在方法学上是健全的，也是高质量的。类似地，在同侪评审的期刊发表的作品虽然有助于你确信该研究的质量是高的，但不保证高质量。

⑸ 元分析的介绍

元分析（meta-analysis )统计方法抄是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数（已有研究文献中变量间的相关计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数（已有研究文献中变量间的相关关系），样本容量等。由于很多研究中并未直接给出变量间的相关系数，但给出了t检验, F检验，均值方差等统计指标，则可根据Hunter andSchmidt(1990)的转换公式将这些统计指标转化为相关系数；输出参数主要包括变量间总体相关性的未修正（r） 和经过修正的（rc）指标，以及总体相关性的标准差(SDrc)等。其中r与rc是两个主要的参数，用于衡量两个变量之间的相关系数。

⑹ 元分析中的效应值和平时说的效果量是一样的东西么

不是，
效应值是科恩d之类的，实验效果和反应，用来测量效应的大小。
效果量是某个因素造成的结果，反应自变量与因变量的关联程度。

⑺ 元分析在什么情况下使用

一般用抄在比较热点的研究领域，而且研究结果有不尽相同时。当你想彻底了解一个领域的研究进展时，需要查大量前人的文献，这样总结起来写出来的是文献综述。如果用统计方法总结出哪些研究结果是一致的，哪些是还需要继续研究的，这样就是元分析了

⑻ 元分析的步骤

1,以往研究的检索
2,研究的分类与编码
3,研究结果的测定
4,研究的分析与评价

⑼ 元分析的简介

元分来析要求每个观察到的相关系数经自过研究样本的大小的权重处理，从而产生经过权重处理的总体相关性的平均估计值。这个观察值的误差包括总体样本的真实误差，样本误差，以及测量误差。因此为了获得精确的总体相关性及其误差，需要对样本误差和测量误差等进行修正，找出“调节变量”分组研究。另外，元分析对使用的数据进行了一定的限制要求。如“一个变量在不同的研究中有多种衡量指标”出现时，需首先得将这种“异质性”进行处理（Hunter and Schmidt,1990）以保证数据来源及统计方式的一致性。
对已有的研究结果进行定量综合的分析，试图确定“真实”值。除了下列专用软件之外，通用软件如Stata、SAS、SPSS、R、Splus、WinBUGS等，也有一些模块或宏命令，能够进行元分析。

⑽ 元分析的软件

主要功能
版本
平台
自动计算效应规模
2.0
win9.x
2001
dos
免费软件，已经停回止更新答
Meta-analysis
计算精确概念和效应规模
5.3
dos
免费软件，主页上手册
Meta-DiSc
评估临床和筛选检验的结果
1.1.1
win9.x
免费软件
Meta-Test
计算单个研究的敏感度（sensitivity）和特异度 （specificity）
0.6
dos
免费软件
MetaWin
计算随机效应和固定效应模型，使用参数和再抽样两种估计方法
2.2
win9.x
商业软件
Review Manager (RevMan)
4.2.8
win9.x
免费软件