上海卡贝信息技术有限公司

 

 

Comprehensive Meta-Analysis(CMA)

 

当前版本:4.0 | 最新更新

 

是一套操作界面友好,然而又非常强大的足以满足您所有研究需要的元分析软件包。

CMA 4版本更新

  • 点击式报告生成
  • 详尽的视频教程
  • 森林图带有预测区间显示
  • 新书-《元分析中的常见错误以及如何避免它们》

CMA 3版本更新

3版包含一个新的用于meta回归的模块:

  • 允许您包含任意数量的协变量(covariates)
  • 允许您定义协变量集
  • 允许您在模型中包含分类和连续协变量
  • 将自动创建哑元(dummy)变量用于分类协变量
  • 允许您在Z-distribution 或 Knapp-Hartung中选择
  • 允许您画出回归,以及置信和预测区间
  • 自动画出R平方模拟
  • 允许单击导出数据到Excel
  • 允许单击导出图形到PowerPoint和Word

 

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集群随机(cluster-randomized)研究的效应量

  • 随CMA授权,我们提供一个另外程序授权,以允许您计算集群随机和其它多层研究的效应量(effect-size)和变异。

其它特征

  • 一些使软件可以在Windows 7和8上工作的更好的更新

新的授权计划

  • 我们将不再提供永久授权,从3版本开始,您可以购买程序1年或2年的租期。

从2版本升级

  • 如果您从2版本升级,并且订购2年的租期,我们将免费提供您第3年的授权(限期供应)。

CMA 2版本更新:

数据输入

使用电子表格式界面输入数据
以超过100种不同的格式输入效应量(effect size)或治疗效应(treatment effect )数据
以每个研究自己的格式输入数据。例如,一个研究输入事件数和样本量数据,另外一个输入比值比(odds ratio)和置信区间等。
在同一个分析中包含多种研究设计。从使用独立组,配对/匹配设计,或交叉试验的研究输入数据。程序将为每个设计计算标准误,允许您在同一个分析中合并不同设计。
在同一个分析中包括前瞻性(prospective )和回顾性(retrospective)研究中得到的数据
回顾性(retrospective)包括连续,二元和相关数据。程序在比值比,标准化均值差(standardized mean differences,SMD)和相关间转换。

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数据结构

研究间的独立子组
研究间多个结果
结果间的多个时间点
研究间的多重比较(Placebo vs A 和Placebo vs B)

计算选项

固定效应(fixed effect)和/或随机效应(random effects)模型
逆方差(Inverse variance),Mantel Haenszel或Peto加权
使用和其他程序比如RevMan或Stata同样计算算法的选项

数据导入

从其他程序中导入数据,包括Stata,RevMan,Excel和SPSS

累积分析(Cumulative analyses)

重复运行分析,每次迭代添加额外的研究,显示证据如何随时间转变

敏感性分析(Sensitivity analysis)

重复运行分析,每次迭代删除一个研究,显示研究对组合效应的影响

方差分析

使用方差分析(ANOVA)评估分类缓和变量(moderators)的影响
选择固定效应,混合效应,完全随机效应

Meta回归

使用Meta回归评估连续预测变量的影响
自动创建散点图
选择固定效应,混合模型

高分辨率图形

为研究,子组和组合效应指定符号。设置符号为常量大小或根据研究加权成比例
修改全局或图形中的每个元素的颜色。设置格式和颜色方案模板
直接导出到Word或PowerPoint或保存为文件

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发表偏倚(Publication bias)

采用精确性或标准误的漏斗图(Funnel plots)
经典Fail-Safe N
Orwin Fail-Safe N
截取和填充
秩相关检验
回归检验
程序生成统计量,图形,和详细的文字报告

效应大小测量

对于那些关注治疗效应或其他效应大小的研究,程序将计算比值比(odds ratio),风险率(risk ratio),风险差(risk difference),标准化均值差(standardized mean difference,d),偏差校正标准差(bias-corrected standard difference ,Hedges’s g),原始均值差,相关性,风险比,速率比,等等。
进行研究,在事件或方法寻找一组的程序将计算风险,利率,或平均。
对于(如回归系数)其他措施,计划将与通用的指标。这是可用既为原始值和日志值

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程序特征包括...

对于研究者

CMA极其容易学习和使用,有着清楚而且交互式的操作界面。交互式指导将带领您穿越分析中的所有步骤,让新用户在几分钟内就可以入门分析过程。

对于统计学家

CMA是由多名公认的在元分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的,他们都在US和UK。软件包含了大量的用于数据输入,分析和显示的高级选项。

对于学校老师

通过CMA,元分析的逻辑变得栩栩如生。使用程序可以帮助解释复杂问题,比如研究权重对于组合效应的影响,异质性(heterogeneity)的含义,或者固定效应和随机效应之间的差异。

由专家团队开发

CMA是由在美国和英国的多名公认的在Meta分析(meta-analysis)领域的专家共同开发的。

相关链接

 

 

相关文档

CMA 3.0版手册

发表偏倚(CMA)功能介绍

在Meta分析中的回归功能

 

 


 

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