Meta分析主要需要回答三个问题：

1. 处理的效果是否显著，通过累计效应值（Y）和置信区间（CI）表现，森林图（累计效应值的95%置信区间如果与0没有交集则，表示效应显著）；

2. 效应值的大小与哪些因素有关，通过效应值反应（Qt：数据的整体异质性，Qm：某一已知因素引起的异质性）表现（p_Q<0.05，影响因素显著）；

3. 结论是否可靠（模型诊断），通过发表偏爱表现，漏斗图（性状对称性越差，偏爱性越大，结论可靠性越低）、雷达图等，漏斗图+对称性检验+剪补法。

也就是说Meta分析主要做三件事：

1. 效应值的大小与置信区间计算；

2. 其他因素对此效应值的影响的计算

3. 结论的可信度检验（失安全系数，发表偏爱性检验等）

Meta分析流程：

1. 数据提取：分别提取文献中处理与对照组的均值，样本量，标准差(或标准误)

2. 效应值选择:计算效应值及与效应值对应的案例内方差

3. 计算累积效应值: 随机效应模型（计算案例间方差τ² ）

4. 分析解释变量对效应值的影响：（混合效应模型）

5. 模型诊断（结果可靠性分析）：（失安全系数，发表偏爱性等）