רשימת תכונות מפורטת

עבודה עם ממשק גיליון אלקטרוני
חישוב אפקט הטיפול (או גודל האפקט) באופן אוטומטי
בצע את המטא-אנליזה במהירות ובדייקנות
צור חלקות יער ברזולוציה גבוהה בלחיצה אחת
דוחות
הדרכות וידאו
מרווחי חיזוי
טעויות נפוצות וכיצד להימנע מהן
השתמש במטא-אנליזה מצטברת כדי לראות כיצד הראיות השתנו לאורך זמן
השתמש בניתוח "הסר אחד" כדי לאמוד את ההשפעה של כל מחקר
עבודה עם קבוצות משנה של הנתונים
עבודה עם תת-קבוצות מרובות או תוצאות מרובות בתוך מחקרים
הערכת ההשפעה של משתני מנחה
הערך את ההשפעה הפוטנציאלית של הטיית הפרסום

עבודה עם ממשק גיליון אלקטרוני

הזנת נתונים ישירות או ייבוא נתונים מתוכנית אחרת

אתה יכול להקליד נתונים ישירות בגיליון האלקטרוני, בדומה לכל תוכנית מבוססת גיליון אלקטרוני. לחלופין, אם אתה משתמש כעת בתוכנית אחרת למטא-אנליזה, תוכל להעתיק נתונים ישירות מאותה תוכנית או לייבא אותם באמצעות אשף.

מה אם יש לי מספר תת-קבוצות או תוצאות במחקרים?

התוכנית מאפשרת לך לעבוד עם מחקרים המדווחים על נתונים ליותר מתת-קבוצה אחת, תוצאה, נקודת זמן או השוואה אחת. התוכנית מקלה על הכנסת נתונים למחקרים אלו, ומציעה מספר אפשרויות לעבוד איתם בניתוח.

חישוב אפקט הטיפול (או גודל האפקט) באופן אוטומטי

בכל מטה-אנליזה מתחילים עם נתוני הסיכום שפורסמו עבור כל מחקר ומחשבים את השפעת הטיפול (או גודל ההשפעה). לדוגמה, אם מחקר מדווח על מספר האירועים בכל קבוצה, תוכל לחשב את יחס הסיכויים. לחלופין, אם מחקר מדווח על אמצעים וסטיות תקן, תוכל לחשב את ההבדל הממוצע הסטנדרטי. תהליך זה של מחשוב גדלי אפקטים הוא בדרך כלל מייגע וגוזל זמן. במקרים מסוימים, במיוחד כאשר מחקרים מציגים נתונים בפורמטים שונים, התהליך גם קשה ונוטה לטעות.

עם CMA התהליך מהיר ומדויק

עם CMA אתה מזין את כל נתוני הסיכום שדווחו במחקר שפורסם, והתוכנית מחשבת את גודל ההשפעה מנתוני הסיכום הללו. לדוגמה, אתה יכול להזין אירועים וגודל מדגם, והתוכנית תחשב את יחס הסיכויים. לחלופין, אתה יכול להזין אמצעים וסטיות תקן, והתוכנית תחשב את ההבדל הממוצע הסטנדרטי. שלוש דוגמאות (שנבחרו מתוך יותר ממאה אפשרויות) מוצגות כאן.



מה אם הנתונים שלי הם בתבנית אחרת?

מה אם המחקרים שלך דיווחו על נתונים בפורמט אחר? אולי יש לך מחקרים שדיווחו רק על ערך p וגודל מדגם. לחלופין, יש לך מחקרים שדיווחו על יחס סיכויים ומגבלות ביטחון. עם כל תוכנית אחרת תצטרך לחשב את גודל ההשפעה והשונות עבור כל מחקר לפני שתמשיך לניתוח. לעומת זאת, CMA מאפשר לך להזין כמעט כל סוג של נתונים - הוא כולל 100 פורמטים להזנת נתונים דומים לשלושה המוצגים לעיל. פשוט אתר את סוג הנתונים שלך ברשימה ו-CMA יצור את העמודות המתאימות בגיליון האלקטרוני.

> לחצו כאן לצפייה ברשימה המלאה

באיזו נוסחה משתמשת התוכנית כדי לחשב אפקטים אלה?

כדי לראות את הנוסחה המשמשת לחישוב גודל אפקט, לחץ פעמיים על גודל אפקט זה. התוכנית פותחת תיבת דו-שיח המציגה את הנוסחה המדויקת שבה נעשה שימוש וגם את כל הפרטים של החישוב עבור אותה שורה ספציפית.

מה אם אני רוצה להשתמש במדד אחר של אפקט הטיפול?

באחת הדוגמאות שהוצגו לעיל הכנסנו אירועים וגודל המדגם והתוכנית חישבה את יחס הסיכויים ויחס הסיכון. מה אם תעדיף לעבוד עם יחס הסיכון? או מה אם תרצה לחשב את ההבדל הממוצע הסטנדרטי המתאים ליחס הסיכויים? בדוגמה אחרת הכנסנו אמצעים וסטיות תקן והתוכנית חישבה את ההבדל הממוצע המתוקנן. מה אם תעדיף לעבוד עם ההבדל הממוצע הגולמי, או לחשב את המתאם התואם להפרש הממוצע הסטנדרטי?

CMA מאפשר לך לעבוד עם המדד שבחרת, ולעבור הלוך ושוב בין מדדים.

לדוגמה, אם הזנת את האירועים ואת גודל המדגם, התוכנית תחשב את יחס הסיכויים, יחס סיכויי הרישום, יחס הסיכון, יחס הסיכון ביומן, הפרש הסיכון, הפרש ממוצע מתוקנן מתוקנן (d), הפרש ממוצע מתוקנן בהטיה (g), מתאם ו- z של פישר. לחלופין, אם תזין אמצעים וסטיות תקן, התוכנית תחשב את הפרש הממוצע הגולמי, הפרש הממוצע המתוקנן (d), הפרש הממוצע המתוקנן בהטיה (g), קורלציה, z של פישר, יחס סיכויי יומן ויחס סיכויים.

דוגמאות אלה הן קבוצת משנה של התבניות והמדדים הנתמכים.

מה אם מחקרים שונים היו מדווחים על סוגים שונים של נתונים?

למעלה, הראינו שאתה יכול להתאים אישית את מסך הזנת הנתונים כדי לקבל כמעט כל סוג של נתונים. אבל אילו מחקרים שונים מספקים סוגים שונים של נתונים? לדוגמה, מה אם מחקר אחד דיווח על אירועים וגודל המדגם בעוד מחקר אחר דיווח על יחס הסיכויים ורווח סמך? איך תכניס את שני סוגי הנתונים לתוכנית?

CMA מאפשר לך לערבב ולהתאים את פורמטי הנתונים השונים. אתה יכול להזין אירועים וגודל מדגם עבור המחקרים הראשונים, לאחר מכן יחס סיכויים ורווח סמך עבור המחקרים הבאים, רישום יחסי סיכויים עם שונות עבור אחרים, וכן הלאה. לחלופין, אתה יכול להזין אמצעים וסטיות תקן עבור מחקרים מסוימים, ערכי p עבור מחקרים אחרים, ערכי t עבור אחרים, וכן הלאה. אתה יכול להתאים אישית את הגיליון האלקטרוני עם כמה סוגים של פורמטים של נתונים שתרצה. התוכנית תחשב את גודל ההשפעה מכל אחד מהם ותאפשר לך (במידת האפשר) לכלול את כולם באותו ניתוח. CMA היא התוכנית היחידה שמציעה תכונה זו.

מה אם חלק מהלימודים שלי (או כולם) כוללים עיצובים לפני פוסט או קרוסאובר?

CMA כולל תבניות עבור יותר מ -20 עיצובים לפני פוסט או מוצלבים, וזה בעל חשיבות מיוחדת מכיוון ששגיאת התקן עבור אלה עשויה להיות קשה לחישוב אחרת. בנוסף, אתה יכול לערבב ולהתאים מחקרים אלה עם מחקרים שהשתמשו לאחר מבחנים בלבד.

> לרשימת כל הפורמטים לחצו כאן.

מה אם כבר חישבתי את גודל האפקט?

אם כבר חישבת את גודל האפקט ואת השונות שלו (או שגיאת תקן), תוכל להזין אותם ישירות (כפי שהיית מזין נתונים בכל תבנית אחרת).


האם ניתן לערבב נתונים בינאריים, רציפים ומתאמים?

כפי שהוסבר לעיל, התוכנית מאפשרת לך להזין נתוני סיכום ביותר מפורמט אחד - לדוגמה, אירועים וגודל מדגם עבור מחקר אחד ויחסי סיכויים עם מרווחי סמך עבור אחר. אבל בדוגמה זו שני המחקרים השתמשו בנתונים בינאריים. מה אם מחקרים מסוימים מדווחים על נתונים בינאריים (אירועים וגודל מדגם) בעוד שאחרים מדווחים על נתונים מתמשכים (ממוצעים וסטיות תקן) או נתונים מתאמים?

התוכנית מסוגלת להמיר בין סוגי הנתונים השונים הללו. זה ימיר בין יחסי סיכויים, הבדל ממוצע מתוקנן ומתאמים כך שניתן יהיה להשתמש בכולם באותו ניתוח.

מה אם יש לי מחקרים שמסתכלים על הערכות נקודתיות ולא על גודל ההשפעה או השפעות הטיפול?

בעוד שרוב המטא-אנליזות עובדות עם גדלי אפקט (המעריכים את הקשר בין שני משתנים), חלקן משמשות להערכת סיכון, שיעור או ממוצע בקבוצה אחת (לדוגמה, "מהו הסיכון למחלת ליים?"). CMA יעבוד גם עם אפקטים אלה (או הערכות נקודתיות).


האם ניתן לבצע מטא-אנליזה על משקולות רגרסיה?

כן. בנוסף ליכולת לעבוד עם אפקטים מוכרים (כגון יחסי סיכויים והבדלים ממוצעים), התוכנית מסוגלת לעבוד עם הערכות נקודתיות גנריות שניתן לנתח בסולם המקורי שלהן או בסולם יומן.

בצע את המטא-אנליזה במהירות ובדייקנות

לחיצה אחת מפעילה את המטא-אנליזה המרכזית ויוצרת תצוגה המשמשת מפת דרכים לכל מה שבא אחריה.

תצוגה זו היא חלקת יער אינטראקטיבית הנותנת תחושה ברורה של הנתונים - כמה מחקרים נכללים בניתוח, כמה מדויק כל אחד מהמחקרים, האם ההשפעה עקבית ממחקר למחקר או משתנה באופן מהותי בין המחקרים, וכן עַל. לאחר מכן תוכל להתאים אישית את התצוגה לפי הצורך. הוסף או הסר עמודות, הגדר אפשרויות חישוב, פתח טבלאות עם נתונים סטטיסטיים נוספים. כמה דוגמאות בהמשך.

הצגת משקולות מחקר

בלחיצה אחת ניתן לכלול עמודה המציגה את המשקל היחסי שהוקצה לכל מחקר. עם מנגנון זה, מתברר אם ההשפעה המשולבת היא פונקציה של מחקרים רבים, או אם היא הונעה בעיקר על ידי תת-קבוצה קטנה של המחקרים.

בחר את המודל החישובי

לחץ על כרטיסייה כדי לבחור את מודל האפקט הקבוע או את מודל האפקטים האקראיים. ניתן גם להציג את השניים בו זמנית, מה שמאפשר לראות כיצד אומדן הנקודות ורווח הסמך שונים בין שני הדגמים.

להבין כיצד המודל החישובי משפיע על משקלי המחקר

התוכנית גם תציג את המשקלים היחסיים עבור ניתוח אפקט קבוע וניתוח אפקטים אקראי זה לצד זה. זה עוזר להסביר מדוע האפקט המשולב משתנה ככל שאנו עוברים מאפקט קבוע למודל אפקטים אקראיים ( ראה מאמר ).

התאמה אישית של מסך הניתוח

יש לך שליטה מלאה על הסטטיסטיקה המוצגת עבור כל מחקר. אתה יכול להציג נתונים סטטיסטיים בסיסיים כגון גודל האפקט, שגיאת תקן ומגבלות ביטחון. אתה יכול להציג ספירות, כגון אירועים וגודל מדגם עבור כל קבוצה. ניתן להציג אבחון עבור כל מחקר, כגון השארית (המרחק מהמחקר להשפעה המשולבת).

בחירת האינדקס של גודל האפקט

סרגל הכלים כולל תיבה נפתחת המפרטת את כל המדדים הזמינים לאפקט הטיפול (או גודל האפקט). כאשר אתה בוחר גודל אפקט כגון יחס הסיכויים או הבדל ממוצע סטנדרטי, כל הנתונים הסטטיסטיים, המשקולות והגרפים מתעדכנים באופן אוטומטי.

הצג את כל פרטי החישובים

כל החישובים מוצגים בגיליון אלקטרוני. אתה יכול להציג את הגיליון האלקטרוני הזה ולמעשה לעקוב אחר כל הפרטים של החישוב. אם אתה משתמש בגיליון אלקטרוני משלך למטא-אנליזה, אתה יכול להשוות את הגיליון האלקטרוני הזה לגיליון האלקטרוני שלך. זה משמש גם ככלי הוראה ייחודי.

צור חלקות יער ברזולוציה גבוהה בלחיצה אחת

מרכיב מרכזי בכל מטא-אנליזה הוא חלקת היער - עלילה המציגה את גודל ההשפעה והדיוק עבור כל מחקר וכן את ההשפעה המשולבת. העלילה הזו שמה פנים לניתוח - היא מראה אם האפקט המשולב מבוסס על כמה מחקרים או רבים, האם גודל האפקט עקבי או משתנה, וכן הלאה. ככזה, חלקת היער ממלאת תפקיד מרכזי בסיוע לחוקר להבין את הנתונים, וגם להעביר את הממצאים לאחרים.

רוב תוכניות המטה-אנליזה האחרות משתמשות במנועים גרפיים שפותחו למטרות אחרות ודוחפות אותם לשירות ליצירת חלקות יער. לעומת זאת, מנוע התכנון ב-CMA פותח במיוחד למטרת מטה-אנליזה. זה קל מאוד לשימוש ומספק מגוון רחב של אפשרויות חשובות.

צור עלילה ברזולוציה גבוהה בלחיצה אחת ולאחר מכן התאם אישית כל אלמנט על העלילה. בחר סמל עבור מחקרים, עבור תת-קבוצות, ולהשפעה הכוללת. אופציונלי, ציין שסמלים צריכים להיות פרופורציונליים בגודלם כדי ללמוד משקלים, כך שקל לזהות את המחקרים שתורמים הכי הרבה להשפעה המשולבת. הגדר צבעים וגופנים עבור כל רכיב בגרף, ולאחר מכן ייצא ל-Word™ או PowerPoint™ בלחיצה אחת!

> לחץ כאן כדי לראות אותו ב- Word™

ייצוא מגרשים ל- PowerPoint™

בלחיצה אחת באפשרותך לפתוח את PowerPoint™ ולהוסיף עותק של השקופית הנוכחית. התהליך כולו אורך כ-2 שניות.

> לחץ כאן כדי לראות אותו ב- PowerPoint™

דוחות

בלחיצה אחת התוכנית תיצור מסמך המדווח על כל הנתונים הסטטיסטיים בפורמט המתאים לפרסום.

בלחיצה שנייה התוכנית תבאר מסמך זה ותסביר את המשמעות של כל הנתונים הסטטיסטיים, כמו גם הנחות ומגבלות

בלחיצה שלישית התוכנית תייצא מסמך זה ל- Word

לדוח לדוגמה לחצו כאן.

הדרכות וידאו

פיתחנו סרטונים של מקרי בוחן שמראים כיצד להריץ ניתוח מתחילתו ועד סופו. זה כולל כיצד להזין נתונים, כיצד להפעיל את הניתוח, כיצד ליצור מגרשים, כיצד להשוות את גודל האפקט בתת-קבוצות שונות וכן הלאה.

באופן קריטי, כל חלק של הווידאו מסביר עכשיו רק איך לבצע פונקציות ספציפיות, אבל מה המטרה פונקציות אלה משמשים בהקשר של הניתוח, וכיצד להבין את המשמעות של הנתונים הסטטיסטיים.

כל מקרה בוחן נמשך כתשעים דקות. אתה יכול לצפות באחד מתחילתו ועד סופו כדי ללמוד כיצד לבצע מטא-אנליזה ולדווח עליה כראוי. לחלופין, מכל מסך בתוכנית אתה יכול לקפוץ לחלק של הווידאו שמסביר את כל הפונקציות על המסך.

מרווחי חיזוי

בכל מטא-אנליזה חשוב לדווח על גודל האפקט הממוצע וגם עד כמה גודל ההשפעה משתנה בין מחקרים. פיזור זה מטופל על ידי מרווח החיזוי. זה מאפשר לנו לדווח, למשל, שגודל ההשפעה הממוצע הוא הפרש ממוצע סטנדרטי של 0.50, אבל בכל אוכלוסייה בודדת גודל ההשפעה האמיתי יכול להיות נמוך כמו 0.05 או גבוה כמו 0.95. הנחיות רבות לדיווח על מטא-אנליזה מבקשות כעת לכלול מרווחי חיזוי.

בגרסה 4 התוכנה מציעה אפשרות להציג את מרווח החיזוי כחלק מחלקת היער. בנוסף, בלחיצה אחת אתה יכול ליצור עלילה המציגה את כל ההתפלגות של אפקטים אמיתיים. בלחיצה אחת נוספת תוכל לייצא זאת ל- Word או ל- PowerPoint.

טעויות נפוצות וכיצד להימנע מהן

לאחרונה פרסמנו ספר בשם טעויות נפוצות במטא-אנליזה וכיצד להימנע מהן

ספר זה כולל טעויות בתחומים כגון בחירת מודל סטטיסטי, סטטיסטיקה הקשורה להטרוגניות, השוואת תת-קבוצות מחקרים, הטיית פרסום ועוד.

מכל מסך בתוכנית, אתה יכול ללחוץ על קישור שיפתח PDF עם החלקים הרלוונטיים של הספר.

השתמש במטא-אנליזה מצטברת כדי לראות כיצד הראיות השתנו לאורך זמן

מטה-אנליזה מצטברת היא למעשה סדרה של מטא-אנליזות, כאשר כל אנליזה ברצף משלבת מחקר אחד נוסף. לדוגמה, השורה הראשונה בניתוח עשויה לכלול מחקר שפורסם ב-1990, השורה הבאה תכלול מחקרים שפורסמו ב-1990 וב-1991, וכן הלאה. מטה-אנליזה מצטברת עשויה להיעשות בדיעבד, כדי להראות כיצד גוף הראיות השתנה לאורך זמן (ראה מחקר לאו, למשל), או פרוספקטיבית, כאשר מחקרים חדשים מתווספים לגוף הראיות עם השלמתם (ראה דוגמה ללידה).

בעוד שמטה-אנליזה מצטברת משמשת לרוב למעקב אחר ראיות לאורך זמן, היא יכולה לשמש גם כדי להראות כיצד העדויות משתנות כפונקציה של גורמים אחרים. לדוגמה, נוכל למיין את הנתונים לפי גודל המחקר ולהריץ ניתוח מצטבר. במקרה זה התוכנית תציג את ההשפעה המשולבת עם רק המחקרים הגדולים ביותר שנכללו (למעלה) וכיצד השפעתה זו השתנתה ככל שנוספו לניתוח מחקרים קטנים יותר (ראה דוגמה של עישון פסיבי). באופן דומה, נוכל להתחיל עם המחקרים האיכותיים יותר ולראות כיצד ההשפעה משתנה ככל שמתווספים מחקרים אחרים.

השתמש בניתוח "הסר אחד" כדי לאמוד את ההשפעה של כל מחקר

כחלק מניתוח רגישות אולי נרצה להעריך את ההשפעה של כל מחקר על ההשפעה המשולבת. למשל, מה הייתה ההשפעה על ההשפעה המשולבת של חריג או של מחקר גדול במיוחד? או, האם למחקר קטן הייתה השפעה כלשהי?

כדי לענות על שאלות מסוג זה, התוכנית תפעיל את הניתוח באופן אוטומטי עם כל המחקרים מלבד הראשון, לאחר מכן כל המחקרים מלבד השני וכן הלאה. העלילה שהתקבלה מראה את ההשפעה של כל מחקר במבט חטוף.

בנוסף, יש לך אפשרות להריץ את הניתוח עם כל מחקר או קבוצה של מחקרים שהוסרו - אלה יכולים להיבחר לפי שם, או לפי הערך של משתנה מנחה.

עבודה עם קבוצות משנה של הנתונים

בעת הפעלת הניתוח ניתן לבחור לפי (או לסנן לפי) כל משתנה או שילובים של משתנים. אתה יכול לכלול או לא לכלול מחקרים לפי שם המחקר. אתה יכול לכלול מחקרים שדורגו "כן" עבור "עיוורון כפול". אתה יכול לכלול מחקרים שבהם הגיל צוין כ"קשישים" וסוג המטופל כ"כרוני.

עבודה עם תת-קבוצות מרובות או תוצאות מרובות בתוך מחקרים

התוכנית מאפשרת להזין נתונים עבור יותר מתת-קבוצה אחת, תוצאה, נקודת זמן או השוואה בתוך מחקרים, ומציעה אפשרויות שונות להתמודדות עם אלה בניתוח.

הערכת ההשפעה של משתני מנחה

כאשר גודל ההשפעה משתנה באופן משמעותי ממחקר למחקר, מטרה חשובה של המטא-אנליזה יכולה להיות להבין את הסיבה לשונות זו.

השתמש בניתוח שונות כדי להעריך את ההשפעה של מנחים קטגוריים. לדוגמה, "האם הטיפול יעיל יותר עבור חולים חריפים מאשר עבור חולים כרוניים?" או "האם שיעורי בית הם התערבות יעילה יותר מאשר שיעורי עזר?"

השתמש במטא-רגרסיה כדי להעריך את ההשפעה של משתני מנחה מתמשכים. לדוגמה, "האם השפעת הטיפול עולה כפונקציה של המינון?", או "האם גודל ההשפעה קשור לגיל התלמידים?"

הערך את ההשפעה הפוטנציאלית של הטיית הפרסום

מטה-אנליזה מספקת סינתזה מדויקת מתמטית של נתונים זמינים, אך ייתכן שיש חשש שמחקרים משמעותיים היו בסבירות גבוהה יותר להתפרסם מאשר מחקרים לא מובהקים, ולכן מאגר הנתונים הזמינים עשוי להיות מוטה. התוכנית כוללת סט של פונקציות שניתן להשתמש בהן כדי להעריך את ההשפעה הפוטנציאלית של הטיה זו, כסוג של ניתוח רגישות.

אנשים עובדים
מטא-אנליזה מקיפה

הורד גרסת ניסיון ל-10 ימים


"Comprehensive Meta‐Analysis software is like a magic wand. The simple and clear interface (like an Excel sheet) will guide you to do complicated meta‐analysis within only a few clicks. The comprehensive formats included in the software allow researchers to input the data in various ways. It provides clear outputs and high‐resolution graphs which can be imported to Microsoft Word. I especially love the feature that shows you the calculation steps so you can check whether you’ve run it correctly. It also provides advanced sub‐group analysis, moderator analysis, meta‐regression, and publication‐bias analysis. This software is a lifesaver! Meta‐analysis becomes very easy with the help of Comprehensive Meta‐Analysis. I am sure I will use this software for upcoming meta‐analyses in the future."

Jih‐Hsuan Lin (Tammy), Ph.D. Candidate - Media and Information Studies Program, Department of Telecommunication, Information Studies and Media, Michigan State University, East Lansing, MI


"I absolutely loved this program. Without it, I don't know how I would have gotten this series of metaanalyses done, let alone published (see attached). Very easy to use, many great features, and lots of support from you all (i.e., the emails about updates, training opportunities, etc.)."

Robert A. Schug, Ph.D. - Assistant Professor of Criminal Justice and Forensic Psychology, Department of Criminal Justice, California State University, Long Beach


"As a behavioral scientist who is newly developing expertise in using meta‐analysis, I have found CMA to be an invaluable tool. It is user‐friendly, but avoids superficiality and provides me with all the necessary technical depth I need. I have found CMA to be an outstanding program."

James MacKillop


"CMA has been a huge asset in my research on motivation and self‐regulation. I have used this software to conduct multiple meta‐analyses, each requiring different and multiple formats of effect size. CMA surpassed my needs and expectations every time. The software is really "comprehensive" yet exceptionally user‐friendly. Fellows and students have learned to use it in just one sitting. I highly recommend CMA to any researcher wishing to conduct meta‐analysis in a highly effective and efficient manner."

Patrick Gaudreau, Ph.D. - Professeur agrégé/Associate Professor Université d'Ottawa/University of Ottawa École de Psychologie/School of Psychology Ottawa, ON, Canada


"I am an advanced graduate student in clinical psychology, and CMA software was integrated into a meta‐analysis course I recently took. I feel very fortunate to have been trained in meta‐analyses at a time when we have this software because CMA is easy and, I dare say, fun to use. Rather than spending countless hours computing my own effect sizes and creating syntax, the program did it for me, which allowed me to spend my time really looking at the data, both graphically and numerically. I bought CMA for myself and would recommend it to anyone looking to learn the art of meta‐analysis."

Rachel Hershenberg


"I am impressed with the ease or simplicity of the Comprehensive Meta‐Analysis, not only in data entry but also the data generated. Unlike some of the free software available for meta‐analysis, I found the Comprehensive Meta‐Analysis user‐friendly, generating clear graphs and effect sizes. I took a long time to work out some of the free software available by some of my colleagues and found them very userunfriendly, confusing, and the graphs generated not easy on the eye. After chancing on Comprehensive Meta‐Analysis during a Google search and having a go at it during the free trial, I was keen to get my hands on it and have recommended it to some of colleagues. It is definitely worth getting it as it makes meta‐analysis non‐daunting and non‐scary especially for students pursuing their Masters or PhDs."

Li Whye Cindy, NG


"CMA has been the vehicle to get me started with my PhD! A meta‐analysis is the optimal starting point, as it allows you to clearly see the state‐of‐the‐art in your field and pose new questions. CMA, with its self‐explanatory, user‐friendly platform is the kind of software you would hope to be using for your meta‐analyses! Now my students are starting off their journeys in research by performing a metaanalysis using CMA!"

Dr. Papadatou‐Pastou Marietta - Lecturer, University of Athens

הצטרף לניוזלטר הדואר האלקטרוני שלנו

נדרש דואר אלקטרוני חוקי.
למד על מטה-אנליזה, סדנאות ותכונות תוכנה חדשות, וקבל כלים מיוחדים שיעזרו לך עם המחקר שלך.

מטא-אנליזה מקיפה

תמונת תוכנה

מטא-אנליזה מקיפה (CMA) היא תוכנת מחשב רבת עוצמה למטא-אנליזה. התוכנית משלבת קלות שימוש עם מגוון רחב של אפשרויות חישוביות וגרפיקה מתוחכמת.