CMA 소프트웨어 - 비교
CMA는 Revman과 어떻게 비교됩니까?
CMA를 사용하면 데이터 입력이 훨씬 쉬워집니다.
CMA에서는 스프레드시트 인터페이스로 작업하고 Excel에서처럼 쉽게 데이터를 복사하여 붙여넣을 수 있습니다. 반면, Revman의 데이터 입력 프로세스에서는 사용자가 데이터 입력을 시작하기 전에 표와 비교를 설정해야 합니다.
CMA는 효과 크기를 자동으로 계산합니다.
모든 메타 분석에서는 각 연구에 대해 발표된 요약 데이터로 시작하여 처리 효과(또는 효과 크기)를 계산합니다. 예를 들어, 연구에서 각 그룹의 사건 수를 보고하는 경우 승산비를 계산할 수 있습니다. 또는 연구에서 평균과 표준 편차를 보고하는 경우 표준화 평균 차이를 계산할 수 있습니다.
Revman은 요약 데이터를 두 가지 형식, 즉 사건과 표본 크기 또는 평균과 표준 편차로만 허용합니다. 다른 형식(예: 승산비 및 신뢰 구간)으로 데이터를 제공하는 연구가 있는 경우 해당 연구에 대한 효과 크기와 분산을 수동으로 계산해야 합니다. 반면, CMA를 사용하면 100개 이상의 형식으로 데이터를 입력할 수 있으며 이러한 모든 형식에 대한 효과 크기와 분산을 계산할 수 있습니다. 마찬가지로 중요한 것은 Revman이 모든 연구의 데이터를 동일한 형식으로 입력할 것을 요구한다는 것입니다. 반면, CMA를 사용하면 각 스터디에 대한 데이터를 자체 형식으로 입력할 수 있으며 동일한 분석에서 필요한 만큼 형식을 사용할 수 있습니다. CMA는 또한 Revman보다 훨씬 더 넓은 범위의 효과 크기를 지원합니다.
CMA는 맞춤형 고해상도 삼림 플롯을 생성할 수 있습니다.
Revman의 숲 구획은 사용자 정의를 위한 몇 가지 옵션을 제공합니다. 대조적으로, CMA를 사용하면 사용자가 삼림 플롯의 모든 요소를 완전히 제어할 수 있고, 확장 가능한 플롯(프린터 또는 저널에 가능한 가장 높은 해상도로 인쇄)을 생성할 수 있으며, 사용자가 플롯의 모든 요소에 대한 색상을 제어할 수 있습니다. CMA를 사용하면 클릭 한 번으로 PowerPoint™ 및 Word™와 같은 다른 프로그램으로 내보낼 수도 있습니다.
보고서
CMA는 모든 통계를 보고하고 게시를 위한 템플릿으로 사용할 수 있는 두 페이지 텍스트를 만듭니다. 또한 각 통계의 의미, 통계 계산 시 어떤 가정이 이루어지는지, 해당 통계를 올바르게 해석하는 방법에 대한 설명으로 보고서에 주석을 달 수 있는 옵션도 제공합니다. 프로그램이 참조를 삽입하고 한 번의 클릭으로 보고서를 Word로 내보낼 수 있습니다. 샘플 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오 .
예측 구간
모든 소프트웨어는 신뢰 구간을 계산합니다. 이것은 평균 효과 크기를 얼마나 정확하게 추정했는지를 알려주지만 효과 크기가 연구에 따라 얼마나 크게 다른지에 대해서는 아무 것도 알려주지 않습니다. 이것은 예측 구간의 영역이며, 메타 분석을 위한 대부분의 출판 지침은 이제 연구자들이 예측 구간을 보고하도록 권장합니다. CMA를 사용하면 산림도에 예측 구간을 포함할 수 있습니다. 또한 실제 효과의 전체 분포를 표시하는 플롯을 생성하는 유일한 프로그램입니다. 이 플롯은 Word 또는 PowerPoint로 내보낼 수 있습니다.
비디오 자습서
CMA에는 비디오 자습서가 포함되어 있습니다. 이 자습서에서는 처음부터 끝까지 분석을 수행하는 방법과 결과를 보고하는 방법을 보여 주는 사례 연구를 사용합니다. 중요한 것은 비디오가 더 큰 분석의 맥락에서 각 단계의 논리를 설명한다는 것입니다. 비디오를 처음부터 끝까지 시청하여 전체 프로세스에 대해 배울 수 있습니다. 또는 프로그램의 특정 부분과 관련된 비디오 부분으로 이동할 수 있습니다.
흔한 실수 피하기
출판을 위해 제출된 대부분의 메타 분석에는 통계 해석의 실수가 포함되어 있습니다. CMA에는 이러한 일반적인(때로는 심각한) 실수에 대해 자세히 설명하는 PDF 링크가 포함되어 있습니다. 또한 PDF는 분석에서 이러한 실수를 방지하는 방법을 설명합니다.
고급 기능
CMA를 사용하면 중재자 변수의 영향을 평가할 수 있습니다. 분산 분석을 사용하여 그룹 간 치료 효과를 비교합니다("치료가 만성 환자보다 급성 환자에게 더 효과적입니까?"). 메타 회귀 분석을 사용하여 연속 조절자의 영향을 평가합니다("투여량에 따라 치료 효과가 증가합니까?"). 출판 편향의 잠재적 영향을 평가하기 위해 CMA에는 깔때기형 플롯을 포함한 일련의 함수가 포함되어 있으며, Revman은 깔때기형 플롯만 포함합니다. CMA는 시간이 지남에 따라 증거가 어떻게 변했는지 보여주기 위해 누적 메타 분석을 실행할 것입니다. 또한 각 연구가 결합된 효과에 미치는 영향을 보여주기 위해 1건의 연구를 제거한 분석을 실행할 것이다.
CMA는 Revman과 동일한 공식을 제공합니까?
예. CMA의 개발 팀에는 Revman의 개발을 담당한 동일한 사람들이 포함되어 있습니다. CMA는 동일한 계산 공식을 모두 포함하고 있으며 Revman에 대해 검증되었으며 정확히 동일한 결과를 제공합니다(문서 참조). CMA는 추가 옵션도 제공하지만 모든 옵션을 Revman과 일치하도록 설정하는 "Revman과 동일한 옵션 사용" 버튼이 포함되어 있습니다.
포괄적인 메타 분석
"Although my centre develops the statistical software the whole Cochrane Collaboration uses for its systematic reviews and meta‐analyses (Review Manager), I have often used Comprehensive Meta‐ Analysis for my own research projects, as it is easy to import data from Excel, to use effect modifiers, and also because it allows meta‐regression and produces bubble graphs that are easy to work with in Word or PowerPoint."
Peter C. Gøtzsche - Professor, Director, MD, DrMedSci, MSc, Nordic Cochrane Centre, Copenhagen, Denmark
"Your software is very convenient and useful for systematic reviewers. I used this software to conduct Cochrane systematic review and also helped several postgraduates at University of Ottawa for their research on environmental toxicology and epidemiology. Their manuscripts were all accepted by the internal peer‐reviewed journals."
Senior Epidemiologist - Blood Safety Surveillance and Health Care, Acquired Infection Division Centre for Communicable Disease and Infection Control, Public Health Agency of Canada, Ottawa, ON
"I have used Comprehensive Meta‐Analysis software within a course on research methods for doctoral students in nursing. With only a 90‐minute introduction, students were ready to begin data entry and to conduct basic analyses. Both they and I were pleased with its intuitive interface and with the clarity of its output. Additionally, Biostat, Inc. has provided excellent support in our efforts to employ the software in a classroom setting."
Stephen J. Walsh, Sc.D. - Associate Professor School of Nursing, University of Connecticut
CMA는 R과 어떻게 비교됩니까?
CMA는 메타 분석을 위해 특별히 개발된 프로그램입니다. 따라서 효과 크기를 자동으로 계산하고, 기본 및 고급 메타 분석을 수행하고, 출판 품질의 그래픽을 만드는 기능이 포함되어 있습니다.
R은 범용 통계 패키지입니다. R은 메타 분석에 대한 본질적인 지원을 제공하지 않지만 다양한 전문가들이 기본 분석, 누적 분석, 메타 회귀, 출판 편향 등에 대한 절차를 작성했습니다. R과 CMA의 기능은 비교할 수 있기 때문에 주요 차이점은 사용 편의성과 출력 사용자 정의 옵션에 있습니다.
R은 명령 기반 언어로, 명령을 입력하거나 대화 상자를 사용하여 명령을 만든 다음 프로그램에 제출합니다. CMA는 Excel™과 유사한 메뉴 기반 프로그램입니다.
효과 크기 계산
R에서는 메타 분석을 실행하기 전에 각 연구에 대한 효과 크기와 분산을 계산한 다음 이러한 효과의 데이터베이스를 구축해야 합니다. 서로 다른 연구에서 서로 다른 형식으로 데이터를 제공하는 경우 다양한 함수를 사용하여 효과 크기와 분산을 계산해야 합니다. 반면, CMA를 사용하면 100개 이상의 형식으로 데이터를 입력할 수 있으며 이러한 모든 형식에 대한 효과 크기와 분산을 계산할 수 있습니다. CMA를 사용하면 각 스터디에 대한 데이터를 고유한 형식으로 입력할 수 있으며 동일한 분석에서 필요한 만큼 형식을 사용할 수 있습니다.
분석
R은 값을 계산하고 볼 수 있도록 DOS와 유사한 창으로 보냅니다. CMA에서 분석 화면은 대화형이며, 화면을 대화식으로 사용하여 다양한 연구의 영향, 대체 가중치 체계의 효과 등을 탐색할 수 있습니다.
숲 구획
R에서 숲 플롯을 만들려면 매우 직관적이지 않은 코드로 작업해야합니다. 대조적으로, CMA의 삼림 플롯은 광범위하게 사용자 정의할 수 있습니다.
보고서
CMA는 모든 통계를 보고하고 게시를 위한 템플릿으로 사용할 수 있는 두 페이지 텍스트를 만듭니다. 또한 각 통계의 의미, 통계 계산 시 어떤 가정이 이루어지는지, 해당 통계를 올바르게 해석하는 방법에 대한 설명으로 보고서에 주석을 달 수 있는 옵션도 제공합니다. 프로그램이 참조를 삽입하고 한 번의 클릭으로 보고서를 Word로 내보낼 수 있습니다. 샘플 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오 .
예측 구간
모든 소프트웨어는 신뢰 구간을 계산합니다. 이것은 평균 효과 크기를 얼마나 정확하게 추정했는지를 알려주지만 효과 크기가 연구에 따라 얼마나 크게 다른지에 대해서는 아무 것도 알려주지 않습니다. 이것은 예측 구간의 영역이며, 메타 분석을 위한 대부분의 출판 지침은 이제 연구자들이 예측 구간을 보고하도록 권장합니다. CMA를 사용하면 산림도에 예측 구간을 포함할 수 있습니다. 또한 실제 효과의 전체 분포를 표시하는 플롯을 생성하는 유일한 프로그램입니다. 이 플롯은 Word 또는 PowerPoint로 내보낼 수 있습니다.
비디오 자습서
CMA에는 비디오 자습서가 포함되어 있습니다. 이 자습서에서는 처음부터 끝까지 분석을 수행하는 방법과 결과를 보고하는 방법을 보여 주는 사례 연구를 사용합니다. 중요한 것은 비디오가 더 큰 분석의 맥락에서 각 단계의 논리를 설명한다는 것입니다. 비디오를 처음부터 끝까지 시청하여 전체 프로세스에 대해 배울 수 있습니다. 또는 프로그램의 특정 부분과 관련된 비디오 부분으로 이동할 수 있습니다.
흔한 실수 피하기
출판을 위해 제출된 대부분의 메타 분석에는 통계 해석의 실수가 포함되어 있습니다. CMA에는 이러한 일반적인(때로는 심각한) 실수에 대해 자세히 설명하는 PDF 링크가 포함되어 있습니다. 또한 PDF는 분석에서 이러한 실수를 방지하는 방법을 설명합니다.
CMA는 R과 동일한 공식을 제공합니까?
예. CMA는 동일한 계산 공식을 모두 포함하며 R에 대해 유효성을 검사했으며 정확히 동일한 결과를 제공합니다(문서 참조).
CMA가 R에서 데이터를 가져올 수 있습니까?
예. R에서 데이터 시트를 열고 데이터를 Windows 클립보드에 복사한 다음 CMA에 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 CMA에 각 열에 어떤 종류의 데이터가 있는지 알려줍니다. 이 프로세스는 완료하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.
포괄적인 메타 분석
"I have used Comprehensive Meta‐Analysis II for the last 6 years to assist with a number of published meta‐analytic studies in the behavioral sciences. I have found the program to be flexible and powerful. I have also used CMA II in two graduate seminars focused on meta‐analysis. The students are able to learn the program quickly and appreciate how it structures their data sets and prevents some common mistakes made in meta‐analysis."
Alan J. Hawkins, Ph.D. - Professor of Family Life, Brigham Young University, Provo, UT
"Have had a great experience with CMA. Not only an intuitively simple‐to‐use, yet powerful, research tool, but also a great way to teach and introduce students to meta‐analysis."
Charles DiMaggio, PhD - Associate Clinical Professor, Columbia University, Departments of Anesthesiology and Epidemiology, New York, NY
CMA는 Stata와 어떻게 다릅니까?
CMA는 메타 분석을 위해 특별히 개발된 프로그램입니다. 따라서 효과 크기를 자동으로 계산하고, 기본 및 고급 메타 분석을 수행하고, 출판 품질의 그래픽을 만드는 기능이 포함되어 있습니다.
Stata는 범용 통계 패키지입니다. Stata와 CMA의 기능은 비슷합니다. 주요 차이점은 사용 편의성과 출력을 사용자 지정하는 옵션에 있습니다. Stata는 명령 기반 언어로, 명령을 입력하거나 대화 상자를 사용하여 명령을 만든 다음 프로그램에 제출합니다. CMA는 Excel™과 유사한 메뉴 기반 프로그램입니다.
효과 크기 계산
Stata는 사건 및 표본 크기, 평균 및 표준 편차 또는 (경우에 따라) 점 추정치와 신뢰 구간의 세 가지 형식으로만 요약 데이터를 허용합니다. 연구에서 다른 형식의 데이터를 제공하는 경우 효과 크기와 분산을 수동으로 계산하거나 코드를 작성하여 계산해야 합니다. 반면, CMA를 사용하면 100개 이상의 형식으로 데이터를 입력할 수 있으며 이러한 모든 형식에 대한 효과 크기와 분산을 계산할 수 있습니다. 마찬가지로 중요한 것은 Stata는 모든 연구의 데이터를 동일한 형식으로 입력하도록 요구합니다. 반면, CMA를 사용하면 각 스터디에 대한 데이터를 자체 형식으로 입력할 수 있으며 동일한 분석에서 필요한 만큼 형식을 사용할 수 있습니다.
분석
Stata는 값을 계산하여 볼 수 있도록 DOS와 유사한 창으로 보냅니다. CMA에서 분석 화면은 대화형이며, 화면을 대화식으로 사용하여 다양한 연구의 영향, 대체 가중치 체계의 효과 등을 탐색할 수 있습니다.
숲 구획
Stata의 숲 구획은 사용자 지정을 위한 몇 가지 옵션을 제공합니다. 여기에는 스터디 이름에 대한 열과 점 추정치 및 신뢰 구간을 나타내는 기호가 포함됩니다. 대조적으로, CMA의 삼림 플롯은 광범위하게 사용자 정의할 수 있습니다.
보고서
CMA는 모든 통계를 보고하고 게시를 위한 템플릿으로 사용할 수 있는 두 페이지 텍스트를 만듭니다. 또한 각 통계의 의미, 통계 계산 시 어떤 가정이 이루어지는지, 해당 통계를 올바르게 해석하는 방법에 대한 설명으로 보고서에 주석을 달 수 있는 옵션도 제공합니다. 프로그램이 참조를 삽입하고 한 번의 클릭으로 보고서를 Word로 내보낼 수 있습니다. 샘플 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오 .
예측 구간
모든 소프트웨어는 신뢰 구간을 계산합니다. 이것은 평균 효과 크기를 얼마나 정확하게 추정했는지를 알려주지만 효과 크기가 연구에 따라 얼마나 크게 다른지에 대해서는 아무 것도 알려주지 않습니다. 이것은 예측 구간의 영역이며, 메타 분석을 위한 대부분의 출판 지침은 이제 연구자들이 예측 구간을 보고하도록 권장합니다. CMA를 사용하면 산림도에 예측 구간을 포함할 수 있습니다. 또한 실제 효과의 전체 분포를 표시하는 플롯을 생성하는 유일한 프로그램입니다. 이 플롯은 Word 또는 PowerPoint로 내보낼 수 있습니다.
비디오 자습서
CMA에는 비디오 자습서가 포함되어 있습니다. 이 자습서에서는 처음부터 끝까지 분석을 수행하는 방법과 결과를 보고하는 방법을 보여 주는 사례 연구를 사용합니다. 중요한 것은 비디오가 더 큰 분석의 맥락에서 각 단계의 논리를 설명한다는 것입니다. 비디오를 처음부터 끝까지 시청하여 전체 프로세스에 대해 배울 수 있습니다. 또는 프로그램의 특정 부분과 관련된 비디오 부분으로 이동할 수 있습니다.
흔한 실수 피하기
출판을 위해 제출된 대부분의 메타 분석에는 통계 해석의 실수가 포함되어 있습니다. CMA에는 이러한 일반적인(때로는 심각한) 실수에 대해 자세히 설명하는 PDF 링크가 포함되어 있습니다. 또한 PDF는 분석에서 이러한 실수를 방지하는 방법을 설명합니다.
CMA는 Stata와 동일한 공식을 제공합니까?
예. CMA 개발 팀에는 Stata 매크로를 개발한 사람들이 포함되어 있습니다. CMA는 동일한 계산 공식을 모두 포함하고 있으며 Stata에 대해 검증되었으며 정확히 동일한 결과를 제공합니다(문서 참조). CMA는 추가 옵션도 제공하지만 모든 옵션을 Stata와 일치하도록 설정하는 "Stata와 동일한 옵션 사용" 버튼이 포함되어 있습니다.
CMA가 Stata에서 데이터를 가져올 수 있습니까?
예. Stata에서 데이터 시트를 열고 Windows 클립보드에 데이터를 복사한 다음 CMA에 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 CMA에 각 열에 어떤 종류의 데이터가 있는지 알려줍니다. 이 프로세스는 완료하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다.
포괄적인 메타 분석
"Thank you for developing Comprehensive Meta‐Analysis. It is by far the best tool available for today’s meta‐analytic researcher. It provides flexibility for all possible types of data, it produces great colorful graphical displays, and the product support is unmatched! I have used a number of different programs for conducting meta‐analytic research over the last ten years, and CMA is the only product I recommend to my students and colleagues."
Karen Larwin, Ph.D. - Educational Foundations, Research Technology and Leadership, Beeghly College of Education, Youngstown State University, Youngstown, OH
"Our group has recently begun to conduct meta‐analyses within our area of research, i.e. psychooncology and health psychology, and we have found CMA extremely useful. CMA distinguishes itself from other available meta‐analysis software by the various options to explore and adjust for possible publication bias, as well as by providing several options to explore possible moderators, not only categorical but also continuous. We encourage our PhD students to conduct quantitative systematic reviews as a part of their dissertation whenever possible. The clear menu‐driven approach of CMA makes it easy to use for beginners, so that they can focus their energy on the analytical aspects of metaanalysis, rather than on the technical issues of using the software."
Bobby (Robert) Zachariae - Professor, dr.med., Psycho‐oncology Research Unit, Aarhus University Hospital, Denmark
CMA는 SPSS와 어떻게 다릅니까?
CMA는 메타 분석을 위해 특별히 개발된 프로그램입니다. 따라서 효과 크기를 자동으로 계산하고, 기본 및 고급 메타 분석을 수행하고, 출판 품질의 그래픽을 만드는 기능이 포함되어 있습니다.
SPSS는 메타 분석을 기본적으로 지원하지 않는 범용 통계 패키지입니다. 그러나 David Wilson은 SPSS에 통합할 수 있는 매크로를 작성했으며 기본 메타 분석, 분산 분석 및 메타 회귀를 실행합니다.
효과 크기 계산
모든 메타 분석에서는 각 연구에 대해 발표된 요약 데이터로 시작하여 처리 효과(또는 효과 크기)를 계산합니다. 예를 들어, 연구에서 각 그룹의 사건 수를 보고하는 경우 승산비를 계산할 수 있습니다. 또는 연구에서 평균과 표준 편차를 보고하는 경우 표준화 평균 차이를 계산할 수 있습니다. 또한 각 효과 크기에 대한 분산을 계산해야 합니다.
Wilson의 매크로를 사용하려면 사용자가 각 연구에 대한 효과 크기와 분산을 계산한 다음 이러한 값을 프로그램에 제공해야 합니다. 따라서 사용자는 이러한 값을 별도로 계산한 다음 데이터로 입력하거나 SPSS 내에서 이러한 값을 계산하는 코드를 작성해야 합니다.
반면, CMA를 사용하면 거의 모든 형식으로 데이터를 직접 입력할 수 있으며, 프로그램에서 효과 크기와 분산을 자동으로 계산합니다.
분석 및 산림 플롯
Wilson의 매크로는 모든 관련 통계를 보고하지만 삼림 플롯과 같은 그래픽을 생성하지는 않습니다. CMA는 연구자가 데이터를 해석하고 다른 사람에게 전달하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 삼림 플롯을 만들 수 있습니다.
보고서
CMA는 모든 통계를 보고하고 게시를 위한 템플릿으로 사용할 수 있는 두 페이지 텍스트를 만듭니다. 또한 각 통계의 의미, 통계 계산 시 어떤 가정이 이루어지는지, 해당 통계를 올바르게 해석하는 방법에 대한 설명으로 보고서에 주석을 달 수 있는 옵션도 제공합니다. 프로그램이 참조를 삽입하고 한 번의 클릭으로 보고서를 Word로 내보낼 수 있습니다. 샘플 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오 .
예측 구간
모든 소프트웨어는 신뢰 구간을 계산합니다. 이것은 평균 효과 크기를 얼마나 정확하게 추정했는지를 알려주지만 효과 크기가 연구에 따라 얼마나 크게 다른지에 대해서는 아무 것도 알려주지 않습니다. 이것은 예측 구간의 영역이며, 메타 분석을 위한 대부분의 출판 지침은 이제 연구자들이 예측 구간을 보고하도록 권장합니다. CMA를 사용하면 산림도에 예측 구간을 포함할 수 있습니다. 또한 실제 효과의 전체 분포를 표시하는 플롯을 생성하는 유일한 프로그램입니다. 이 플롯은 Word 또는 PowerPoint로 내보낼 수 있습니다.
비디오 자습서
CMA에는 비디오 자습서가 포함되어 있습니다. 이 자습서에서는 처음부터 끝까지 분석을 수행하는 방법과 결과를 보고하는 방법을 보여 주는 사례 연구를 사용합니다. 중요한 것은 비디오가 더 큰 분석의 맥락에서 각 단계의 논리를 설명한다는 것입니다. 비디오를 처음부터 끝까지 시청하여 전체 프로세스에 대해 배울 수 있습니다. 또는 프로그램의 특정 부분과 관련된 비디오 부분으로 이동할 수 있습니다.
흔한 실수 피하기
출판을 위해 제출된 대부분의 메타 분석에는 통계 해석의 실수가 포함되어 있습니다. CMA에는 이러한 일반적인(때로는 심각한) 실수에 대해 자세히 설명하는 PDF 링크가 포함되어 있습니다. 또한 PDF는 분석에서 이러한 실수를 방지하는 방법을 설명합니다.
CMA는 SPSS와 동일한 공식을 제공합니까?
SPSS 자체에는 메타 분석에 대한 지원이 포함되어 있지 않습니다. Wilson의 매크로는 CMA와 동일한 공식을 사용하므로(CMA는 추가 옵션도 제공함) 동일한 결과를 생성합니다. 물론 이것은 사용자가 각 연구에 대한 효과 크기와 분산을 계산하기 위해 동일한 공식을 사용했다고 가정합니다.
CMA가 SPSS에서 데이터를 가져올 수 있나요?
예. SPSS에서 데이터 시트를 열고 데이터를 Windows 클립보드에 복사한 다음 CMA에 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 CMA에 각 열에 어떤 종류의 데이터가 있는지 알려줍니다.
포괄적인 메타 분석
"Comprehensive Meta‐Analysis is, literally speaking, the most comprehensive and user friendly metaanalysis “package” program. It excellently accommodates both advanced and beginning users’ needs at the same time and different levels of needs over time. Among numerous laudable features, this package program provides the most comprehensive and advanced solution for testing publication bias. Using Excel‐like interfaces, moderator analyses are very easy to do! It would be a great loss for any competent researcher and practitioner to overlook this impressive package program."
In‐Sue Oh, PhD - Department of Management, Virginia Commonwealth University
"Comprehensive Meta‐Analysis has been the perfect tool for all of my meta‐analysis needs. From calculating effect sizes to examining moderator effects to testing publication bias to building visually appealing forest plots, this program has it all. Its simplicity and straightforward design makes it easy to use for those just learning this data analysis technique. Additionally, with all that is included, this program is also great for those wishing to run more sophisticated analyses."
Joshua Swift, PhD - University of Alaska, Anchorage
CMA와 SAS의 차이점은 무엇입니까?
CMA는 메타 분석을 위해 특별히 개발된 프로그램입니다. 따라서 효과 크기를 자동으로 계산하고, 기본 및 고급 메타 분석을 수행하고, 출판 품질의 그래픽을 만드는 기능이 포함되어 있습니다.
SAS는 메타 분석을 기본적으로 지원하지 않는 범용 통계 패키지입니다. David Wilson은 SAS에 통합할 수 있는 매크로를 작성했으며 기본 메타 분석, 분산 분석 및 메타 회귀를 실행합니다.
효과 크기 계산
모든 메타 분석에서는 각 연구에 대해 발표된 요약 데이터로 시작하여 처리 효과(또는 효과 크기)를 계산합니다. 예를 들어, 연구에서 각 그룹의 사건 수를 보고하는 경우 승산비를 계산할 수 있습니다. 또는 연구에서 평균과 표준 편차를 보고하는 경우 표준화 평균 차이를 계산할 수 있습니다. 또한 각 효과 크기에 대한 분산을 계산해야 합니다.
Wilson의 매크로를 사용하려면 사용자가 각 연구에 대한 효과 크기와 분산을 계산한 다음 이러한 값을 프로그램에 제공해야 합니다. 따라서 사용자는 이러한 값을 별도로 계산한 다음 데이터로 입력하거나 SAS 내에서 이러한 값을 계산하는 코드를 작성해야 합니다.
반면, CMA를 사용하면 거의 모든 형식으로 데이터를 직접 입력할 수 있으며, 프로그램에서 효과 크기와 분산을 자동으로 계산합니다.
분석 및 산림 플롯
Wilson의 매크로는 모든 관련 통계를 보고하지만 삼림 플롯과 같은 그래픽을 생성하지는 않습니다. CMA는 연구자가 데이터를 해석하고 다른 사람에게 전달하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 삼림 플롯을 만들 수 있습니다.
보고서
CMA는 모든 통계를 보고하고 게시를 위한 템플릿으로 사용할 수 있는 두 페이지 텍스트를 만듭니다. 또한 각 통계의 의미, 통계 계산 시 어떤 가정이 이루어지는지, 해당 통계를 올바르게 해석하는 방법에 대한 설명으로 보고서에 주석을 달 수 있는 옵션도 제공합니다. 프로그램이 참조를 삽입하고 한 번의 클릭으로 보고서를 Word로 내보낼 수 있습니다. 샘플 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오 .
예측 구간
모든 소프트웨어는 신뢰 구간을 계산합니다. 이것은 평균 효과 크기를 얼마나 정확하게 추정했는지를 알려주지만 효과 크기가 연구에 따라 얼마나 크게 다른지에 대해서는 아무 것도 알려주지 않습니다. 이것은 예측 구간의 영역이며, 메타 분석을 위한 대부분의 출판 지침은 이제 연구자들이 예측 구간을 보고하도록 권장합니다. CMA를 사용하면 산림도에 예측 구간을 포함할 수 있습니다. 또한 실제 효과의 전체 분포를 표시하는 플롯을 생성하는 유일한 프로그램입니다. 이 플롯은 Word 또는 PowerPoint로 내보낼 수 있습니다.
비디오 자습서
CMA에는 비디오 자습서가 포함되어 있습니다. 이 자습서에서는 처음부터 끝까지 분석을 수행하는 방법과 결과를 보고하는 방법을 보여 주는 사례 연구를 사용합니다. 중요한 것은 비디오가 더 큰 분석의 맥락에서 각 단계의 논리를 설명한다는 것입니다. 비디오를 처음부터 끝까지 시청하여 전체 프로세스에 대해 배울 수 있습니다. 또는 프로그램의 특정 부분과 관련된 비디오 부분으로 이동할 수 있습니다.
흔한 실수 피하기
출판을 위해 제출된 대부분의 메타 분석에는 통계 해석의 실수가 포함되어 있습니다. CMA에는 이러한 일반적인(때로는 심각한) 실수에 대해 자세히 설명하는 PDF 링크가 포함되어 있습니다. 또한 PDF는 분석에서 이러한 실수를 방지하는 방법을 설명합니다.
CMA는 SAS와 동일한 공식을 제공합니까?
SAS 자체에는 메타 분석에 대한 지원이 포함되어 있지 않습니다. Wilson의 매크로는 CMA와 동일한 공식을 사용하므로(CMA는 추가 옵션도 제공함) 동일한 결과를 생성합니다. 물론 이것은 사용자가 각 연구에 대한 효과 크기와 분산을 계산하기 위해 동일한 공식을 사용했다고 가정합니다.
CMA가 SAS에서 데이터를 가져올 수 있습니까?
예. SAS는 복사 및 붙여넣기를 지원하지 않으므로 단순히 데이터를 CMA에 복사할 수 없습니다. 그러나 SAS는 데이터를 파일로 내보낸 다음 CMA로 가져올 수 있습니다.
포괄적인 메타 분석
"While I was looking for a computer program for meta‐analysis, I did a thorough search and compared all available programs I located. I decided to use CMA because of its versatility and authoritativeness. It allows me to code data of various formats and conduct all kinds of analysis – Q tests, meta‐regression, sensitivity analysis, etc. It also provides results associated with both the fixed‐effects and randomeffects models. Furthermore, the program is developed by a team of leading scholars in meta‐analysis. I feel lucky to be able to find a program through which I can draw on the expertise of so many outstanding experts."
Shaofeng Li, Ph.D. - Candidate in Second Language Studies, Michigan State University, East Lansing, MI
"(1) Working with your staff and the software itself made computer installation and start up incredibly easy. (2) Instructing my students (seniors in a capstone research intensive course) on how to use the software was also remarkably easy. They did far more with the software than I had expected and made some elegant looking figures for their senior presentations. (3) Meta‐analysis was a new technique for our whole department (PUI institution), and the oral presentations by my students using the CMA software and graphics impressed faculty immensely."
Susan B. Chaplin - Department of Biology, University of St. Thomas, St. Paul, MN
CMA는 Excel과 어떻게 비교됩니까?
Excel은 메타 분석을 기본적으로 지원하지 않는 스프레드시트 프로그램입니다. Excel에서 모든 메타 분석 수식을 프로그래밍할 수 있지만 이를 위해서는 수식에 대한 지식과 개발 및 테스트에 상당한 시간을 투자해야 합니다. 또한 Excel에는 삼림 플롯을 만드는 데 사용할 수 있는 메커니즘이 없습니다.
반면 이 모든 기능은 CMA에 내장되어 있습니다.
포괄적인 메타 분석
CMA는 Metawin과 어떻게 비교됩니까?
CMA와 Metawin은 모두 전용 메타 분석 프로그램이지만 CMA는 훨씬 더 광범위하고 완벽하게 개발된 옵션 세트를 통합합니다.
효과 크기 계산
모든 메타 분석에서는 각 연구에 대해 발표된 요약 데이터로 시작하여 처리 효과(또는 효과 크기)를 계산합니다. 예를 들어, 연구에서 각 그룹의 사건 수를 보고하는 경우 승산비를 계산할 수 있습니다. 또는 연구에서 평균과 표준 편차를 보고하는 경우 표준화 평균 차이를 계산할 수 있습니다. 또한 각 효과 크기에 대한 분산을 계산해야 합니다.
Metawin과 CMA 모두 요약 데이터를 입력할 수 있으며 해당 데이터에서 효과 크기를 계산합니다. 그러나 CMA는 훨씬 더 다양한 데이터 형식에서 작동합니다. Metawin은 CMA가 100개 이상을 수용할 수 있는 몇 가지 형식의 데이터를 허용합니다. Metawin에서는 모든 연구가 동일한 형식으로 데이터를 제공해야 하지만 CMA에서는 각 연구에 대한 데이터를 고유한 형식으로 입력할 수 있습니다. Metawin은 CMA가 15 이상을 포함하는 치료 효과(또는 효과 크기)의 몇 가지 지수로 작업할 수 있습니다.
분석
Metawin은 분석을 실행하고 계산된 값을 표시합니다. CMA는 스크롤 가능한 그리드의 일부로 모든 값을 표시하여 분석을 투명하게 하며, 분석에 포함된 연구, 연구에 가중치가 부여된 방법 등을 확인할 수 있습니다. CMA에는 훨씬 더 광범위한 계산 옵션 세트도 포함되어 있습니다.
숲 구획
CMA에서는 플롯을 완전히 사용자 정의하여 각 스터디가 명확하게 눈에 띄도록 하여 플롯이 페이지에서 적절하게 비율을 이루고 모든 관련 열을 포함하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. Metawin에서 플롯은 매우 기본적이며 연구 이름에 대해 하나의 열을 허용하지만 서식에 대한 제어는 거의 없습니다.
보고서
CMA는 모든 통계를 보고하고 게시를 위한 템플릿으로 사용할 수 있는 두 페이지 텍스트를 만듭니다. 또한 각 통계의 의미, 통계 계산 시 어떤 가정이 이루어지는지, 해당 통계를 올바르게 해석하는 방법에 대한 설명으로 보고서에 주석을 달 수 있는 옵션도 제공합니다. 프로그램이 참조를 삽입하고 한 번의 클릭으로 보고서를 Word로 내보낼 수 있습니다. 샘플 보고서를 보려면 여기를 클릭하십시오 .
예측 구간
모든 소프트웨어는 신뢰 구간을 계산합니다. 이것은 평균 효과 크기를 얼마나 정확하게 추정했는지를 알려주지만 효과 크기가 연구에 따라 얼마나 크게 다른지에 대해서는 아무 것도 알려주지 않습니다. 이것은 예측 구간의 영역이며, 메타 분석을 위한 대부분의 출판 지침은 이제 연구자들이 예측 구간을 보고하도록 권장합니다. CMA를 사용하면 산림도에 예측 구간을 포함할 수 있습니다. 또한 실제 효과의 전체 분포를 표시하는 플롯을 생성하는 유일한 프로그램입니다. 이 플롯은 Word 또는 PowerPoint로 내보낼 수 있습니다.
비디오 자습서
CMA에는 비디오 자습서가 포함되어 있습니다. 이 자습서에서는 처음부터 끝까지 분석을 수행하는 방법과 결과를 보고하는 방법을 보여 주는 사례 연구를 사용합니다. 중요한 것은 비디오가 더 큰 분석의 맥락에서 각 단계의 논리를 설명한다는 것입니다. 비디오를 처음부터 끝까지 시청하여 전체 프로세스에 대해 배울 수 있습니다. 또는 프로그램의 특정 부분과 관련된 비디오 부분으로 이동할 수 있습니다.
흔한 실수 피하기
출판을 위해 제출된 대부분의 메타 분석에는 통계 해석의 실수가 포함되어 있습니다. CMA에는 이러한 일반적인(때로는 심각한) 실수에 대해 자세히 설명하는 PDF 링크가 포함되어 있습니다. 또한 PDF는 분석에서 이러한 실수를 방지하는 방법을 설명합니다.
포괄적인 메타 분석
"I have used Comprehensive Meta‐Analysis II for the last 6 years to assist with a number of published meta‐analytic studies in the behavioral sciences. I have found the program to be flexible and powerful. I have also used CMA II in two graduate seminars focused on meta‐analysis. The students are able to learn the program quickly and appreciate how it structures their data sets and prevents some common mistakes made in meta‐analysis."
Alan J. Hawkins, Ph.D. - Professor of Family Life, Brigham Young University, Provo, UT
"Have had a great experience with CMA. Not only an intuitively simple‐to‐use, yet powerful, research tool, but also a great way to teach and introduce students to meta‐analysis."
Charles DiMaggio, PhD - Associate Clinical Professor, Columbia University, Departments of Anesthesiology and Epidemiology, New York, NY
종합 메타 분석
종합 메타 분석(CMA)은 메타 분석을 위한 강력한 컴퓨터 프로그램입니다. 이 프로그램은 사용 편의성과 다양한 계산 옵션 및 정교한 그래픽을 결합합니다.