統計效果值的估計與應用(五南，2022): 表6-18 & 表6-20勘誤表

整合分析的優、缺點

面向:.........>優勢.........>缺點/限制

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1、統計考驗力:合併研究可提高統計考驗力，但是研究間必需具可比較性
2、效果值精確度:產生更穩定估計值，若忽略異質性，可能會產生偏差
3、調節變項分析:可探究研究效果不一致的變異源，以解決研究發現的矛盾，但需足夠的研究篇數
4、品質依賴性:垃圾進，垃圾出
5、出版偏差:若未經校正，會高估平均效果值
6、異質性:容許研究的多樣性，但可能降低結果的可詮釋性
7、分析複雜度:估計效果值時，須加以降維，易生誤差。

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Key Advantages and Limits of Meta-Analysis

Effect sizes based on variance decomposition (Level-1 vs Level-2, HLM)

Converting regression coefficients from SEM 、 HLM to Pearson’s r or Cohen's d

HLM/SEM徑路係數與主要效果值間轉換公式的來源

各類統計分析效果值間之橋接關係與轉換公式(Newly revised)

修正自圖12-20， 統計效果值的估計與應用(五南，2022)

無母數統計量與其效果值

Non-parametric test selection and its effect size

整合分析中信賴區間 (CI) 與 (PI)的定義

1. The darker shaded area = 95% confidence interval (CI) for the average true effect.捕捉平均效果值的落入範圍!
2. The orange shaded area = 95% prediction interval (PI) for the true effect of a new study.預測新研究真實效果值的分布範圍!
***前者只考慮到抽樣誤差(假設研究間具有同質性)，後者同時考慮到抽樣誤差與研究間之異質性***

整合分析軟體CMA 4.0 簡介與操作實務 (第三版，2025)

整合分析軟體 CMA 4.0 簡介與操作實務(第3版)，已經上市
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● 精華摘錄，與時俱進 　為強化整合分析的新知與CMA報表的解釋，本手冊特新增以下功能介紹：

1. 提供預測區間，幫助評估未來研究結果的可能範圍。
2. 優化統計報表的輸出內容與解釋能力，提供更直觀的數據解析。
3. 澄清統計模式選擇與次群體分析的常見迷思，確保模型的適當應用。
4. 提示出版偏差的評估方法與正確解讀要點，避免研究結果的偏誤。
5. 釐清異質性指標的意義，防止誤解與誤用。

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統計顯著性考驗與效果值的評估，何者比較重要?

統計顯著性考驗(p-value)，易受樣本大小影響，因此P-value通常並無法做為效果值的指標。

以下係統計顯著性，樣本大小，效果值與研究結論關係的架構圖。