整合分析軟體CMA：簡介與操作實務(第3版)
活動訊息
內容簡介
⊙CMA 4.0（Comprehensive Meta-Analysis 4.0）軟體是進行整合分析（Meta-analysis）的最佳必備工具，不僅操作簡便、功能強大，且能快速生成符合發表需求的統計報表。
⊙配合CMA 4.0的新功能，本版新增九、十兩章，分別介紹如何結合統計分析與報表之正確解釋，以縮短文章發表的準備時間與提示如何避免整合分析可能遇到的迷思及錯誤。
⊙本書迎合國內研究者需求撰寫，以圖像化操作化繁為簡，幫助快速掌握CMA的操作精髓。
⊙跟著書中〈CMA的首航〉一章中的操作步驟，初學者可輕鬆完成第一次整合分析。
＼操作CMA的必備領航指南／
一、直觀解說，輕鬆上手
以視窗操作圖搭配關鍵指令，快速理解操作流程，有效縮短學習時間。
二、實例教學，強化應用
搭配不同分析圖與實例說明，提升整合分析的實務操作能力。
三、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，本書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。
⊙配合CMA 4.0的新功能，本版新增九、十兩章，分別介紹如何結合統計分析與報表之正確解釋，以縮短文章發表的準備時間與提示如何避免整合分析可能遇到的迷思及錯誤。
⊙本書迎合國內研究者需求撰寫，以圖像化操作化繁為簡，幫助快速掌握CMA的操作精髓。
⊙跟著書中〈CMA的首航〉一章中的操作步驟，初學者可輕鬆完成第一次整合分析。
＼操作CMA的必備領航指南／
一、直觀解說，輕鬆上手
以視窗操作圖搭配關鍵指令，快速理解操作流程，有效縮短學習時間。
二、實例教學，強化應用
搭配不同分析圖與實例說明，提升整合分析的實務操作能力。
三、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，本書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。
目錄
第 1 章 CMA主要功能與特色
一、利用大家熟悉的Excel表單格式進行資料的輸入
二、提供事先建置好的各種檔案格式，輕鬆建檔
三、資料輸入後，自動計算效果值
四、提供各種效果值的計算過程與公式
五、可進行累積式整合分析：分析趨勢與極端值
六、 可進行靈敏度分析：了解研究結果的穩定性與強韌性
七、提供次群體整合分析
八、允許多重資料的輸入格式
九、可評估出版偏差
十、各種效果值指標間可以互換
第 2 章 原始資料的建檔與分析基本步驟
一、設定研究名稱
二、設定效果值的原始資料格式
三、選擇常用資料格式或所有100種格式
四、進行研究類型之設定
五、設定待分析原始資料的研究類型
（一） Comparison of two groups, times-points, or exposures（includes correlations）
（二） Estimate of means, proportions or rates in one group at one time-point
（三）Generic point estimates
（四）Generic point estimates, log scale
六、進行輸入資料型態之選擇
七、設定資料型態
八、設定待輸入統計量型態
九、進行輸入原始資料格式的自動設定
十、設定組別名稱
十一、原始資料的輸入或匯入
（一）自行輸入原始資料
（二）從其他程式匯入原始資料
（三）多重資料格式的輸入方法
十二、效果值正負方向的設定
十三、執行CMA的統計分析
第 3 章 CMA主要統計報表的輸出程序
一、整合分析的基本描述統計量
二、三種統計分析模式的報表
三、CMA出版偏差的操作步驟
四、CMA漏斗圖分析的操作步驟
五、整合分析推論統計量與異質性分析
六、森林圖的製作與編修
七、CMA 2.0之整合迴歸分析
八、類別調節變項之次群體分析
九、選擇研究結果納入整合分析
十、混合效果及隨機效果的設定與使用時機
十一、CMA 3.0的整合迴歸分析
（一）加入待分析的共變項
（二）建立理論模式
（三）執行統計分析
（四）瀏覽分析結果
（五）製作圖表
（六）設定輸出統計量
（七）輸出分析結果
（八）分析結果存檔
第 4 章 CMA資料編輯器之Toolbars簡介
第 5 章 研究內次群體分析
第 6 章 多重結果、多重比較與多時間點的資料分析
一、資料輸入方法
二、資料分析步驟
第 7 章 CMA資料輸入的常用樣板
一、相關係數樣板
二、平均數差異效果值樣板
三、二分類別資料效果值樣板
第 8 章 CMA的首航
一、基本操作流程
二、主要統計分析步驟
第 9 章 CMA 4.0新增功能
一、報表輸出內容的更新與詮釋
二、提供自學影片
三、增列預測區間
四、提示如何避免常犯錯誤
五、計算PI的Excel程式
第 10 章 如何避免整合分析常犯的迷思與錯誤
一、出版偏差解釋的要點提示
二、出版偏差分析的基本條件
三、出版偏差分析統計指標的選用要點
四、次群體分析迷思的要點提示
五、異質性分析迷思的要點提示
六、統計分析模式的迷思與選用要點
附錄一 CMA報表解釋的主要參考書目
附錄二 給CMA初學者的建議
中英文索引
一、利用大家熟悉的Excel表單格式進行資料的輸入
二、提供事先建置好的各種檔案格式，輕鬆建檔
三、資料輸入後，自動計算效果值
四、提供各種效果值的計算過程與公式
五、可進行累積式整合分析：分析趨勢與極端值
六、 可進行靈敏度分析：了解研究結果的穩定性與強韌性
七、提供次群體整合分析
八、允許多重資料的輸入格式
九、可評估出版偏差
十、各種效果值指標間可以互換
第 2 章 原始資料的建檔與分析基本步驟
一、設定研究名稱
二、設定效果值的原始資料格式
三、選擇常用資料格式或所有100種格式
四、進行研究類型之設定
五、設定待分析原始資料的研究類型
（一） Comparison of two groups, times-points, or exposures（includes correlations）
（二） Estimate of means, proportions or rates in one group at one time-point
（三）Generic point estimates
（四）Generic point estimates, log scale
六、進行輸入資料型態之選擇
七、設定資料型態
八、設定待輸入統計量型態
九、進行輸入原始資料格式的自動設定
十、設定組別名稱
十一、原始資料的輸入或匯入
（一）自行輸入原始資料
（二）從其他程式匯入原始資料
（三）多重資料格式的輸入方法
十二、效果值正負方向的設定
十三、執行CMA的統計分析
第 3 章 CMA主要統計報表的輸出程序
一、整合分析的基本描述統計量
二、三種統計分析模式的報表
三、CMA出版偏差的操作步驟
四、CMA漏斗圖分析的操作步驟
五、整合分析推論統計量與異質性分析
六、森林圖的製作與編修
七、CMA 2.0之整合迴歸分析
八、類別調節變項之次群體分析
九、選擇研究結果納入整合分析
十、混合效果及隨機效果的設定與使用時機
十一、CMA 3.0的整合迴歸分析
（一）加入待分析的共變項
（二）建立理論模式
（三）執行統計分析
（四）瀏覽分析結果
（五）製作圖表
（六）設定輸出統計量
（七）輸出分析結果
（八）分析結果存檔
第 4 章 CMA資料編輯器之Toolbars簡介
第 5 章 研究內次群體分析
第 6 章 多重結果、多重比較與多時間點的資料分析
一、資料輸入方法
二、資料分析步驟
第 7 章 CMA資料輸入的常用樣板
一、相關係數樣板
二、平均數差異效果值樣板
三、二分類別資料效果值樣板
第 8 章 CMA的首航
一、基本操作流程
二、主要統計分析步驟
第 9 章 CMA 4.0新增功能
一、報表輸出內容的更新與詮釋
二、提供自學影片
三、增列預測區間
四、提示如何避免常犯錯誤
五、計算PI的Excel程式
第 10 章 如何避免整合分析常犯的迷思與錯誤
一、出版偏差解釋的要點提示
二、出版偏差分析的基本條件
三、出版偏差分析統計指標的選用要點
四、次群體分析迷思的要點提示
五、異質性分析迷思的要點提示
六、統計分析模式的迷思與選用要點
附錄一 CMA報表解釋的主要參考書目
附錄二 給CMA初學者的建議
中英文索引
序／導讀
第三版序言
「證據導向」的整合分析（Meta-analysis）是當代量化研究中的顯學，已成為各領域學者必備的核心技能。Borenstein、Hedges、Higgins與Rothstein等學者乃於2009年出版專書《整合分析導論》（Introduction to Meta-Analysis），詳盡介紹相關理論與技術。同時，他們也推出操作直觀的整合分析軟體Comprehensive Meta-Analysis（CMA），大幅簡化了整合分析的操作流程與時間。透過CMA，研究者能輕鬆套用各種資料輸入格式，並迅速計算所需的統計量數，生成高品質的森林圖，甚至產出符合學術發表要求的統計報表。
俗話說「工欲善其事，必先利其器」，CMA不僅具備強大的統計分析功能，還支持多達上百種的資料輸入格式，使用者無需為格式轉換煩惱。此外，這些格式可直接套用，操作簡單，即便是初學者也能快速上手。在資料顯示介面中，CMA提供多種效果值及其相關公式，對於教學與實務應用均有極大幫助。本手冊以圖示化繁為簡，並藉由實例操作，引導讀者從實作中學習，縮短摸索軟體的時間。對於首次使用CMA的讀者，建議參考書末的「CMA的首航」章節，跟隨實作步驟學習，從中掌握核心操作，就能成功取得整合分析的結果。
CMA持續更新，在3.0版本中新增了「Meta regression 2」副程式，取消了預測變項數量及類別的限制，並允許設定預測變項集，能同時處理類別與連續變項。接著，CMA不僅提供平均效果值的信賴區間，還在最新的4.0版本中加入個別新研究效果值的預測區間，以增強臨床醫療的評估與應用。此外，4.0版CMA特別大幅度強化以下三種統計報表內容的輸出與詮釋功能。
1. 按下「Show report」，取得一份適合文章發表的統計報表，這是新版CMA的最大亮點。換言之，CMA 4.0提供了整合分析一條龍的服務，不僅進行統計分析、統計報表解釋，並能輸出適合期刊文章發表的基礎文件。
2. 按下「Notes On」，可取得統計報表的額外說明與註解，並點出如何避免解釋報表時常犯的錯誤。
3. 按下「Export to Word」，所輸出的Word文字，可作為研究結果的寫作模板（亦可輸出到PowerPoint），在Word中可翻譯成中文。
為因應上述CMA的三種新增功能，本版手冊特別新增第9章，逐一詳述相關內容。此外，本手冊也新增了第10章，摘要Borenstein（2019）專書中所提到的常見錯誤與避免方法，為整合分析研究者必讀之知能。該章內容包括如何正確選擇統計模式（固定效果單數／多數模式與隨機效果模式）、破解次群體分析的迷思、準確評估出版偏差，以及正確解讀與使用異質性指標（如Q、τ2和I2），以協助讀者減少誤解或誤用，提升整合分析結果的內容效度。
CMA試用版軟體的下載網址為：http://www.meta-analysis.com/pages/demo_
download.html，該試用版在森林圖上，會出現試用浮水印戳章之外，其餘的功能與正式版無異，不過僅限試用10次或10天。欲觀看中文版CMA 4.0的主要功能概說，請連結以下網址：https://www.youtube.com/watch?v=kkofHHDv45o。
另外，欲觀看個人的整合分析之部落格網址為：https://mao-neng-fredli.blogspot.com/2024/，可下載免費的本土化ESS整合分析增益集及其線上協助檔。
李茂能
謹識於嘉義 2025
「證據導向」的整合分析（Meta-analysis）是當代量化研究中的顯學，已成為各領域學者必備的核心技能。Borenstein、Hedges、Higgins與Rothstein等學者乃於2009年出版專書《整合分析導論》（Introduction to Meta-Analysis），詳盡介紹相關理論與技術。同時，他們也推出操作直觀的整合分析軟體Comprehensive Meta-Analysis（CMA），大幅簡化了整合分析的操作流程與時間。透過CMA，研究者能輕鬆套用各種資料輸入格式，並迅速計算所需的統計量數，生成高品質的森林圖，甚至產出符合學術發表要求的統計報表。
俗話說「工欲善其事，必先利其器」，CMA不僅具備強大的統計分析功能，還支持多達上百種的資料輸入格式，使用者無需為格式轉換煩惱。此外，這些格式可直接套用，操作簡單，即便是初學者也能快速上手。在資料顯示介面中，CMA提供多種效果值及其相關公式，對於教學與實務應用均有極大幫助。本手冊以圖示化繁為簡，並藉由實例操作，引導讀者從實作中學習，縮短摸索軟體的時間。對於首次使用CMA的讀者，建議參考書末的「CMA的首航」章節，跟隨實作步驟學習，從中掌握核心操作，就能成功取得整合分析的結果。
CMA持續更新，在3.0版本中新增了「Meta regression 2」副程式，取消了預測變項數量及類別的限制，並允許設定預測變項集，能同時處理類別與連續變項。接著，CMA不僅提供平均效果值的信賴區間，還在最新的4.0版本中加入個別新研究效果值的預測區間，以增強臨床醫療的評估與應用。此外，4.0版CMA特別大幅度強化以下三種統計報表內容的輸出與詮釋功能。
1. 按下「Show report」，取得一份適合文章發表的統計報表，這是新版CMA的最大亮點。換言之，CMA 4.0提供了整合分析一條龍的服務，不僅進行統計分析、統計報表解釋，並能輸出適合期刊文章發表的基礎文件。
2. 按下「Notes On」，可取得統計報表的額外說明與註解，並點出如何避免解釋報表時常犯的錯誤。
3. 按下「Export to Word」，所輸出的Word文字，可作為研究結果的寫作模板（亦可輸出到PowerPoint），在Word中可翻譯成中文。
為因應上述CMA的三種新增功能，本版手冊特別新增第9章，逐一詳述相關內容。此外，本手冊也新增了第10章，摘要Borenstein（2019）專書中所提到的常見錯誤與避免方法，為整合分析研究者必讀之知能。該章內容包括如何正確選擇統計模式（固定效果單數／多數模式與隨機效果模式）、破解次群體分析的迷思、準確評估出版偏差，以及正確解讀與使用異質性指標（如Q、τ2和I2），以協助讀者減少誤解或誤用，提升整合分析結果的內容效度。
CMA試用版軟體的下載網址為：http://www.meta-analysis.com/pages/demo_
download.html，該試用版在森林圖上，會出現試用浮水印戳章之外，其餘的功能與正式版無異，不過僅限試用10次或10天。欲觀看中文版CMA 4.0的主要功能概說，請連結以下網址：https://www.youtube.com/watch?v=kkofHHDv45o。
另外，欲觀看個人的整合分析之部落格網址為：https://mao-neng-fredli.blogspot.com/2024/，可下載免費的本土化ESS整合分析增益集及其線上協助檔。
李茂能
謹識於嘉義 2025
試閱
第1章 CMA主要功能與特色
Comprehensive Meta-Analysis（CMA）不僅使用者介面操作容易，統計與製圖功能齊全，而且可以同時輸入不同格式的資料及擁有線上的統計教練，深受整合分析研究者與教學者的青睞。為讓初學者能快速上手，特先將CMA 的主要功能與特色簡介如下。
一、利用大家熟悉的Excel表單格式進行資料的輸入
圖1-1係CMA的資料編輯視窗與效果值的顯示視窗，跟Excel表單輸入格式很類似，當中白色區塊（2∼5欄位）為資料編輯欄位，黃色區塊（6∼8欄位）為效果值的顯示欄位，使用者已熟悉此類資料編輯器，操作起來親和力強，且易學、易用。
二、提供事先建置好的各種檔案格式，輕鬆建檔
圖1-2係CMA的內定輸入格式範例，在空白視窗的上緣會自動呈現研究名稱（Study name）與待輸入資料欄位的名稱（Group A & Group B的平均數、標準差與樣本大小），研究者只要在變項名稱的下緣空白表單中，輸入必備的資料或數據；並設定效果值的方向（Effect direction）即可。因此，研究者可以不用煩惱各類效果值的建檔格式。
三、資料輸入後，自動計算效果值
當資料輸入完整之後，CMA會自動計算效果值，並顯示在黃色區塊內（效果值顯示區，如圖1-3所示），如果輸入不全或不正確時，則不會顯示相關之效果值。
四、提供各種效果值的計算過程與公式
研究者可以利用滑鼠右鍵在黃色區塊點一下，就會出現「Data entry assistant」的選單；亦可直接利用滑鼠左鍵直接雙擊在黃色區塊內出現統計數字的細格，就會出現圖1-4 內部的公式說明視窗。另外，研究者亦可利用滑鼠左鍵點選圖1-4的操作表單下緣「Calculations」，查看整合分析結果的統計過程。由此觀之，CMA不僅是整合分析的資料分析者，也是整合分析的統計教練，隨時在線上為你服務，堪稱研究與教學兩相宜。
五、可進行累積式整合分析：分析趨勢與極端值
CMA允許重複進行資料分析，每次迭代都會添加額外的研究結果，並更新整合效果的估計值，以顯示證據（如實驗處理效果）如何隨時間而轉變或了解有何趨勢存在。有時研究者可以先將研究結果按時間之順序事先排序好，才進行累積式（Cumulative）整合分析。使用者點選圖1-5的CMA選擇按鈕「Cumulative analysis」，即可出現圖1-6之累積式整合分析結果。
由圖1-6的累積式整合分析結果可以發現，當平均效果值累積到Vandiviere研究時為0.349，但加入Madras研究時陡增到0.644，可見Madras研究是一個極端個案，具有重大影響力（極端值）的研究結果。
六、可進行靈敏度分析：了解研究結果的穩定性與強韌性
CMA允許重複進行資料分析，每次迭代都會刪除一個研究，以顯示該研究對組合效果值的影響力。本分析方法常用來找出哪一個研究結果具有顯著影響力（Influential studies），通常為具有極端值（如論文品質不佳）的研究。有時研究者亦會使用不同方法（如固定效果或隨機效果模式、次群體分析）進行整合分析，看看平均效果值是否會有顯著的改變。執行CMA 的靈敏度（Sensitivity）分析，請點選圖1-5下方的CMA選擇按鈕「One study removed」，再檢視圖1-7靈敏度整合分析結果，相信你可以發現刪除Madras研究之後，平均效果值產生顯著的改變，急降為0.451，顯示Madras研究可能是一個具有顯著影響力的極端研究值。
圖1-7中「Summary statistics with one study removed」摘要表，其中Point欄位顯示了移除一筆研究結果之後的點估計值。
Comprehensive Meta-Analysis（CMA）不僅使用者介面操作容易，統計與製圖功能齊全，而且可以同時輸入不同格式的資料及擁有線上的統計教練，深受整合分析研究者與教學者的青睞。為讓初學者能快速上手，特先將CMA 的主要功能與特色簡介如下。
一、利用大家熟悉的Excel表單格式進行資料的輸入
圖1-1係CMA的資料編輯視窗與效果值的顯示視窗，跟Excel表單輸入格式很類似，當中白色區塊（2∼5欄位）為資料編輯欄位，黃色區塊（6∼8欄位）為效果值的顯示欄位，使用者已熟悉此類資料編輯器，操作起來親和力強，且易學、易用。
二、提供事先建置好的各種檔案格式，輕鬆建檔
圖1-2係CMA的內定輸入格式範例，在空白視窗的上緣會自動呈現研究名稱（Study name）與待輸入資料欄位的名稱（Group A & Group B的平均數、標準差與樣本大小），研究者只要在變項名稱的下緣空白表單中，輸入必備的資料或數據；並設定效果值的方向（Effect direction）即可。因此，研究者可以不用煩惱各類效果值的建檔格式。
三、資料輸入後，自動計算效果值
當資料輸入完整之後，CMA會自動計算效果值，並顯示在黃色區塊內（效果值顯示區，如圖1-3所示），如果輸入不全或不正確時，則不會顯示相關之效果值。
四、提供各種效果值的計算過程與公式
研究者可以利用滑鼠右鍵在黃色區塊點一下，就會出現「Data entry assistant」的選單；亦可直接利用滑鼠左鍵直接雙擊在黃色區塊內出現統計數字的細格，就會出現圖1-4 內部的公式說明視窗。另外，研究者亦可利用滑鼠左鍵點選圖1-4的操作表單下緣「Calculations」，查看整合分析結果的統計過程。由此觀之，CMA不僅是整合分析的資料分析者，也是整合分析的統計教練，隨時在線上為你服務，堪稱研究與教學兩相宜。
五、可進行累積式整合分析：分析趨勢與極端值
CMA允許重複進行資料分析，每次迭代都會添加額外的研究結果，並更新整合效果的估計值，以顯示證據（如實驗處理效果）如何隨時間而轉變或了解有何趨勢存在。有時研究者可以先將研究結果按時間之順序事先排序好，才進行累積式（Cumulative）整合分析。使用者點選圖1-5的CMA選擇按鈕「Cumulative analysis」，即可出現圖1-6之累積式整合分析結果。
由圖1-6的累積式整合分析結果可以發現，當平均效果值累積到Vandiviere研究時為0.349，但加入Madras研究時陡增到0.644，可見Madras研究是一個極端個案，具有重大影響力（極端值）的研究結果。
六、可進行靈敏度分析：了解研究結果的穩定性與強韌性
CMA允許重複進行資料分析，每次迭代都會刪除一個研究，以顯示該研究對組合效果值的影響力。本分析方法常用來找出哪一個研究結果具有顯著影響力（Influential studies），通常為具有極端值（如論文品質不佳）的研究。有時研究者亦會使用不同方法（如固定效果或隨機效果模式、次群體分析）進行整合分析，看看平均效果值是否會有顯著的改變。執行CMA 的靈敏度（Sensitivity）分析，請點選圖1-5下方的CMA選擇按鈕「One study removed」，再檢視圖1-7靈敏度整合分析結果，相信你可以發現刪除Madras研究之後，平均效果值產生顯著的改變，急降為0.451，顯示Madras研究可能是一個具有顯著影響力的極端研究值。
圖1-7中「Summary statistics with one study removed」摘要表，其中Point欄位顯示了移除一筆研究結果之後的點估計值。
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- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
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