针对同一临床问题，不同研究常得到方向一致但大小不一的结论，单个研究的样本量有限，结果波动较大。Meta分析把多项符合条件的研究结果按一定规则合并，得到一个合并效应量及其95%置信区间，从而提高估计的精确度和结论的稳健性。它属于系统评价中的定量合并环节，前提是先完成系统的文献检索、严格的纳入排除和质量评价。
Meta分析不是把数字简单平均，而是按每项研究提供信息的多少赋予权重：样本量大、标准误小的研究权重大，样本量小的研究权重小。
一、基本流程与效应量选择
一次完整的Meta分析通常包括：提出明确的临床问题，制定检索策略与纳入排除标准，筛选文献并提取数据，评价纳入研究的偏倚风险，选择效应量并合并，检验异质性，必要时做亚组分析与敏感性分析，最后评估发表偏倚。合并之前必须确认各项研究在研究对象、干预（或暴露）、对照和结局方面具有可比性，即通常所说的可合并性。
效应量的选择取决于结局类型。
- 二分类结局：常用优势比OR、相对危险度RR或危险差RD，分析时先在log尺度上合并再还原。
- 连续型结局：各研究使用同一测量量表时用均值差MD，量表或单位不一致时用标准化均值差SMD。MD保留原始单位，临床意义直观；SMD是无单位的相对量。
- 生存资料：用风险比HR。
- 相关性研究：用相关系数r，或经Fisher z变换后合并。
二、固定效应与随机效应
合并的核心是逆方差加权法。设第i项研究的效应量为θi、标准误为SEi，则权重wi=1/SEi²，合并效应量为各研究效应量按权重加权的平均，其标准误为1除以权重之和的平方根。
固定效应模型假定所有研究估计的是同一个真值，研究间差异仅来自抽样误差，权重完全由SE决定。随机效应模型则认为各研究的真值本身存在分布（均值μ、方差τ²），权重变为wi=1/(SEi²+τ²)，τ²越大，各研究的权重越接近，置信区间也越宽。当研究间存在明显异质性时，随机效应模型更为合适。
三、异质性检验
常用Q检验和I²统计量衡量研究间的差异。Q等于各研究效应量与合并效应量离差平方的加权和，自由度df=k−1（k为研究数），Q大于相应卡方界值时提示存在异质性。I²表示研究间变异占总变异的比例，通常按小于25%、25%～50%、50%～75%、75%以上分别视为低、中、较高和很高。需要特别注意，研究数较少时Q检验的效能较低，容易把真实存在的异质性判为不显著，因此应结合I²和临床判断，而不是只看Q的P值。
四、医学实例
某研究评价一种降压方案对收缩压的降低效果，检索到3项随机对照试验，结局为收缩压较基线的下降值（mmHg），效应量为试验组与对照组的均值差MD，各研究的MD与标准误见表1。
| 研究 | MD(mmHg) | SE | 95%CI | 权重 wi=1/SE² |
| 研究A | 0.80 | 0.20 | 0.41～1.19 | 25.00 |
| 研究B | 0.30 | 0.15 | 0.01～0.59 | 44.44 |
| 研究C | 0.10 | 0.25 | −0.39～0.59 | 16.00 |
按逆方差加权，Σwi=25.00+44.44+16.00=85.44，合并MD=(25.00×0.80+44.44×0.30+16.00×0.10)/85.44=0.41；合并标准误为85.44的平方根取倒数，等于0.108；95%置信区间为0.20～0.62，Z=3.78，P小于0.001。
异质性检验结果：Q=5.88，df=2，P=0.053；I²=(5.88−2)/5.88×100%=66.0%。Q检验在0.05水准上尚不显著，但I²已达66%，提示研究间存在较高异质性，这与研究数只有3项、Q检验效能偏低有关。此时改用随机效应模型更为稳妥。按DerSimonian-Laird法估计τ²约为0.0746，重新加权后合并MD为0.41，标准误0.195，95%置信区间为0.03～0.79，Z=2.11，P=0.035。两种模型的合并结果见表2。
| 模型 | 合并MD | 95%CI | Z | P | I² |
| 固定效应 | 0.41 | 0.20～0.62 | 3.78 | <0.001 | 66.0% |
| 随机效应 | 0.41 | 0.03～0.79 | 2.11 | 0.035 | 66.0% |
五、结果解读
森林图是Meta分析的标准呈现方式：每一行代表一项研究，方块的位置是效应量点估计、面积反映权重，横线是95%置信区间；最下方的菱形是合并结果，菱形的中心是合并点估计，左右顶点是置信区间的上下限。若菱形不与无效线（MD为0，OR、RR为1）相交，提示合并效应有统计学意义。
上例3项研究的点估计均为正值，其中研究C的置信区间跨过0，单独看没有统计学意义；合并后点估计为0.41 mmHg，随机效应模型下95%置信区间为0.03～0.79，未跨越0，提示该方案平均可使收缩压多降低约0.41 mmHg。同时应当看到，随机效应下置信区间下限已接近0，P值为0.035，处于临界水平，结论并不十分稳固。此外，合并效应量只有0.41 mmHg，与临床上有意义的降压幅度相比偏小，即使有统计学意义，也未必具有临床价值。
面对较高的异质性，应进一步查找来源：比较各研究在人群特征、给药方案、随访时间、测量方法上的差异，按这些因素做亚组分析；也可逐一剔除单项研究做敏感性分析，观察合并结果是否稳定。若异质性无法解释，报告时应如实说明，并谨慎解释合并结果。
六、常见错误用法
- 把结局定义或测量方式明显不同的研究强行合并，MD与SMD混用。
- 存在明显异质性却只报告固定效应模型结果；反过来，在无把握时也不应无条件默认随机效应。
- 纳入研究过少（2～3项）就下结论，此时异质性估计和发表偏倚评价都不可靠。
- 不考虑研究数就用漏斗图评价发表偏倚，研究数少于10项时漏斗图基本没有意义。
- 只报告合并后的P值，不报告效应量与置信区间，也不讨论临床意义。
- 忽略纳入研究本身的偏倚风险，把低质量研究与高质量研究等权看待。
七、注意事项
Meta分析的结果依赖于纳入的研究，不能纠正原始研究的设计缺陷，因此常被称为"对研究的研究"。合并前应预先确定分析方案，避免根据结果反复更换模型或剔除研究。报告时应完整给出检索来源、纳入排除流程、各研究的效应量与权重、异质性指标以及所用模型，使读者可以复核每一步计算。