基于定量集成的元分析研究方法特点评述

孙安

摘   要：目前元分析方法在图情档界尚处于初始研究阶段。该文首先详细论述元分析方法的涵义、步骤和特点。在此基础上，探究关于元分析方法的几个争议性问题：偏倚问题、异质性问题、评价问题。最后论述元分析方法与图书情报档案学关系，并推断未来该方法在图书情报学的应用趋势。结论：随着图情档领域中定量分析研究的数据格式规范性、标准性得到重视，元分析方法将逐步受到重视和发展。

关键词：元分析    定量分析    集成研究    图书情报档案

中图分类号：G250           文献标识码：A           文章編号：1672-3791（2022）07（b）-0000-00

Review on the Characteristics of Meta-analysis Research Methods Based on Quantitative Integration

SUN An

（Library of Henan University of Science and Technology， Luoyang， Henan Province， 471003 China）

Abstract：At present， the meta-analysis method is still in the initial research stage in the field of map and information files. Firstly， the meaning， steps and characteristics of meta-analysis method are discussed in detail. On this basis， this paper explores several controversial issues about meta-analysis methods： bias， heterogeneity and evaluation. Finally， it discusses the relationship between meta-analysis method and library， information and archives， and infers the application trend of this method in Library and Information Science in the future. Conclusion： with the attention paid to the standardization and standardization of data format in the field of quantitative analysis in the field of map and information files， the meta-analysis method will be gradually valued and developed.

Key Words： Meta-analysis; Quantitative-analysis; Synthesis-analysis; Library-information-archive

绝大多数科学研究成果都是建立在前人研究的基础之上，因此，总结前人的研究是一项重要的科研工作。总结前人研究，最常见的方法是收集、整合以往发表的研究成果，将过去每个独立的研究成果进行汇总、比较、分析给予定性或定量的评价，得出新结论，找出新问题、新的研究方向。现代社会发展迅速，尤其进入大数据时代，科研文献成果发表数量较以往呈现显著增长态势，据中国科技信息技术研究所统计：中国卓越科技论文数量2018年为31.59万篇比2017年增长12.4%，2019年为38.73万篇较2018年增长22.6%，2020年为49.38万篇较2019年增长27.4%[1，2]。总结前人经验，这一研究范式在当今社会背景下显得越发重要，一种新的研究方法：元分析研究法（Meta-analysis）也开始受到人们关注。

元分析是一种将定性分析与定量分析相结合的文献综合分析方法。元分析方法最早于1976年由美国教育心理学家Glass提出，早期该方法应用于心理学、教育学，目前国外社会科学研究中也得到了广泛应用，出现了一些介绍元分析方法的书籍和一些应用软件[3]。元分析分析方法进入我国后，首先被医学、心理学界专家广泛采用，发表了许多科研成果，而在社会科学研究领域则相对较少，近几年我国社会科学研究领域也开始关注这一方法。基于此，该文拟介绍元分析方法、注意问题以及展望该方法在图书情报档案学界的应用前景。

1  元分析方法介绍

1.1 方法涵义

Glass对元分析的定义是：以综合已有的发现为目的，对单个研究结果进行综合的统计学分析方法[4]。参照元数据概念，元分析可以理解为：关于“分析○”的“分析”，“分析○”是围绕某一命题的过往研究成果进行汇总，然后再次定量分析，得出综合评价。这里的过往单个研究成果是基于定量分析得出的，包含统计数据。早期统计学家仅把元分析方法看作是定量整合分析方法[5]。但随着元分析方法应用范围的扩大，专家们发现元分析中应该既包含定量分析也包含定性分析，例如Ellenberg和Sacks等人将其定义为：对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量合并分析，剖析研究差异特征，综合评价研究结果;和对以往的研究结果进行统计学的合并和嚴谨的系统综述方法[6-7]。

1.2 元分析操作步骤

元分析方法的操作步骤主要包括：（1）提出问题;（2）收集筛选文献;（3）编码信息提取;（4）依照统计学处理;（5）分析总结[8]。如图1所示：

“提出问题”是科学研究中最重要的一个环节，“提出问题”的好坏、优劣，决定着此次研究的结论意义是否明确、是否意义显著。且围绕“提出问题”关键词的提炼关系到第二步收集文献的准确度、查全度。

“收集筛选文献”环节中着重强调文献的查全率。若遗漏文献，则将影响元分析分析结果，甚至得出错误结论。为了说明研究不存在收集偏倚或者发生较少收集偏倚，研究者在此环节会清晰描述其检索式、选择的文献数据库、甚至联系相关作者寻访未发表或者为找到的“零次文献”或“一次文献”。收集完文献，则依据研究内容是否相关、是否依据定量分析、是否具有统计数据等标准筛选出符合该本次元分析方法研究的基础文献。

“编码信息提取”：按照统一编码，筛选保留的文献进行信息提取。社会学研究领域中，文献编码与信息提取有时具有二义性和模型性，为保证此环节的编码科学性，往往安排2人进行，当存在文献信息提取不一致时，进行协商，当协商无果时，征询第3人仲裁。

“依据统计学处理”包括：计算单个效应量，异质性检验，构建效应模型，计算平均效应量，计算结果稳定性。由于收集到的每个研究结果的效果量所采用不同的方式或者工具来检验所要考察的相关变量。所以需要将这些独立的研究的效果大小从新标准化，常见采用皮尔逊相关系数作为标准化效果量的估计[9]。然后通过异质性检验判断单个研究之间是否存在异质性，如果存在则构建随机效应模型，反之则构建固定效应模型[10-11]。之后对待每个研究质量设计合理权值，计算整体平均效应量，得出定量结论。最后利用敏感性分析、漏斗图或失效安全系数法计算是否存在发表偏倚，即该次研究的定量结论是否稳定。

“分析总结”，前面依据统计学处理视作定量分析，分析总结为定性分析。它不是简单地解释计算的定量结果值，而是根据结果值开展进一步深入探究。例如：异质性分析中，计算结果值只能发现是否存在异质性，不能得出异质性原因。异质性原因需要凭借专业领域知识和专家经验对单个独立的研究结果之间进行定性分析。

1.3 元分析方法特点

元分析作为一种定量的综合文献的方法和传统的文献综述研究方法有很大不同的。首先目的本质不同，元分析方法主要目的是对过往研究进行定性与定量的汇总后进行综合分析，并得出新结论的一种研究方法。传统文献综述法，是过往文献进行综述评价，其主观新创造部分为“过往研究评价”，一般不产生新结论。另一方面，传统文献综述一般只有定性分析，缺乏定量分析，研究者参考了那些文章不得而知，且研究者往往无法穷尽所有文献，综述结论受研究者主观态度明显。而元分析是较高一级逻辑形式上的文献综述，其主要是基于定量分析基础上的定性分析，且研究过程可重复性，设计严谨，科学性强，强调对有关研究进行全面的文献检索，有明确的文献纳入和排除的标准，系统地考虑了研究的对象、方法、测量指标等对分析结果的影响，对纳入文献进行了严格评价，并在此基础上对结果进行定量的合并。所以，与传统的文献综述相比，元分析能最大限度地减少各种偏倚，确保结论的科学性、客观性和真实性。

具体地说，元分析具有以下作用：（1）汇聚大样本，提高统计分析的功效。将同一性质实验的不同研究中的样本数据汇总，样本数量将远远大于每个独立研究个案的样本数量，其统计功效更加明显，更具有统计分析意义。（2）揭示和分析多个同类研究的分歧，找出新的研究方向。通过异质性检验等方法考察研究间异质性的原因，揭示文献异质性的来源，发现过去未注意的调节变量，回答单个研究中尚未提及或不能回答的问题，揭示单个研究中存在的不确定性，并据此提出新的研究假说、课题和方向。（3）具有处理大量文献的能力，不受研究数目的限制。在当今知识爆炸的时代，当需要系统总结、分析以往的工作，为科学决策提供依据时，元分析是合并现有信息的最好方法之一，有助于研究者和实践工作者对文献进行分析与评价，从而在较少的时间、人力和物力的投入下获取更多的信息。

2  元分析方法应注意的问题

元分析方法虽然已经在社会科学领域广泛应用，但仍有许多专家对该方法的有效性提出质疑，甚至质疑元分析方法研究问题时得出的结论不仅会有偏倚，甚至可能得出错误的结论。针对这些质疑，我们应该冷静对待，不应元分析方法存在的局限性而轻易否定元分析研究方法，而应在元分析方法的操作步骤中注意存在的问题，加以规避或者减小其对结果的误差。下面来注意分析应对元分析方法存在的问题。

2.1各种偏倚与其规避

“偏倚”（bias）是指与真实情况的误差。元分析方法的操作步骤确实存在可能发生的各种偏倚，如：收集偏倚、选择偏倚、研究偏倚、发表偏倚。

收集偏倚是指，元分析方法在初始收集研究结果时难以做到全面性，即难以收集到关于某一主题所有已存在的研究成果。该偏倚是一个无法证明问题，任何一次基于元分析的研究都无法证明其不存在收集偏倚。所以收集文献时，研究者一般除了需要明确给出其检索词，检索资源库，还应强调其采取了额外途径，如走访、电话、E-mail该研究主题的知名专家，咨询他们是否还存在此次研究未收集到的文献。通过上述工作试图说明研究中不存在收集偏移，或收集偏移量较小。

选择偏倚是发生在元分析方法收集完文献后，以一定的纳入标准剔除不属于该次研究所需的初始文献。纳入标准存在一定的主观性，存在一定概率把需要納入研究的初始文献剔除在外。

研究偏倚是对已保留的初始文献进行编码，提取信息。由于各个初始文献所采用的研究方法、工具、指标项不尽相同，所以在信息提取时由于提取方法和标准存在主观性，所以容易发生研究偏移，或者叫内容提取偏移，导致提取信息不准确。

针对选择偏移和研究偏移，元分析方法研究者往往采用2人以上人数完成，对待剔除文献和提取内容有异议时进行协商，协商之后不一致的交由第三人仲裁。通过多人完成选择文献、内容提取最大限度减少选择偏倚与研究偏倚的发生。

发表偏移也是对元分析方法争议最大的偏移，即杂志编辑部对阴性结果的采用率明显低于阳性结果，编辑的喜好及作者声望，此外还有文件抽屉（filed drawer）问题 [5]。针对发表偏移，元分析方法一般采用漏斗图、失效安全系数、敏感性分析进行定量的估计[12-13]。估计值可以说明其所检索的文献是否存在发表偏移。例如失效安全系数，如计算值为500，那么其含义是如果因为发表偏移而导致元分析定量结果失效需要找到500未发表的阴性文献，即失效安全系数越大，元分析得出的结论越稳定。

综上是元分析存在的各种偏移，但我们应该理性看待他们。这些偏移并非元分析方法所特有的偏移，即采用传统文献分析法，这类偏移依然存在，只是在元分析应用过程中，被大家所重视。采取合理应对措施，元分析方法所得结论依然有其信服之处。这也是元分析方法从产生到现在被广泛应用不被抛弃的原因。

2.2 “桔子”与“苹果”问题

对元分析的最尖锐的批评之一就是“桔子”和“苹果”问题，认为元分析方法不应该将研究对象、结果测量指标、实验设计以及测量方式等不同的各项研究所得的结果结合在一起，因为这就好比将桔子与苹果拿来比较，是很难得出正确结论的。但也正是因为“桔子”和“苹果”问题，让元分析方法有了新的课题研究意义。因为元分析方法可以通过进行异质性检验来判断其所收集的文献是否存在异质性，一般通过Q检验，检验值可以定量给出异质性程度[14-15]。当发现异质性明显时，并不意味着该次元分析方法的失效终结，而是促使研究者通过专业领域知识以及经验判断所收集的文献存在异质性的原因到底何在。通过定性分析，找出异质性原因，给课题研究带来了新的活力和明确未来研究方向。例如，关于收集到某一问题的同一研究发生异质性，这些独立的研究的调查对象：1/3是仅在男性中完成，1/3仅在女性中完成，1/3是在男性与女性共同完成。可以得出该研究结果对性别是要做区分的，这一发现可能是过去研究中未发现的情况。所以桔子和苹果问题并不是元分析方法的弊端，只要带入异质性分析，相反可以发现过去研究中的遗漏，发现创造新的研究成果。

2.3 元分析总体质量评价

虽然有学者提出了一些元分析的质量评价标准，但应该说目前对元分析本身的质量还缺乏一个公认的和科学的评价标准，这在一定程度上也导致了元分析方法的误用和滥用。就目前来说，要保证元分析的质量必须注意以下几个问题：（1）要有合理的研究设计和文献检索策略，保证文献的查全率和查准率。（2）没有严格的文献筛选剔除标准，主观性强。为了不遗漏真实需要的文献，此处工作建议让2人独立完成，对筛选结果进行协商评价。（3）进行异质性检验，选择恰当的统计学方法进行分析;如果资料之间异质性明显，则建议采用随机效应模型，否则建议采用固定效应模型。（4）注意控制各种偏倚，尤其发表偏倚，分析结果的可靠性。

已存在的基于元分析方法发表的学术论文对上述注意事项有或多或少的缺失，通过对元分析方法特点的梳理和元分析方法的进一步应用，相信元分析方法还会在未来得到进一步的发展，其关于偏移问题和异质性检验等方法还会有所创新，到那时元分析方法将更加完善，更加受到各类研究者所喜爱。

3  元分析方法与图书情报档案学关系

3.1 元分析方法与文献学

图书情报档案学其研究对象之一是文献，随着信息时代到来，文献概念逐步被信息取代，信息组织、信息利用、信息情报、信息分析、知识挖掘、信息预测等领域在图书情报档案界涌现出一批优秀科研成果。信息是个强势概念，而文献是个包容性强概念。百度百科中将文献定义为：通过一定的方法和手段、运用一定的意义表达和记录体系记录在一定载体的有历史价值和研究价值的知识[16]。实验记录、调查研究、统计数据以及各类科研成果其最终最好最常用的传承保留方式是用文献来记载。元分析方法是围绕某一研究命题，对已有的科研成果进行汇总，采用定量分析法二次分析，并对结果进行定性研究得出结论。可见元分析方法本质属于文献学研究的一个分支，其虽然包含大量数理统计方法和具体的实验步骤，但整个过程是围绕已有文献进行汇总，并进行二次分析，已有文献是元分析方法基础与素材。元分析方法不需要再次实验，但却能获得统计量的大样本空间，研究结论更加信服有力，这正是对已有文献分析利用的好处，其可以让研究者在开展实际研究之前对已往研究进行更精确的定量评价，为下一步研究指明方向。

3.2元分析方法与元数据分析的区别

图书情报档案学研究领域目前盛行对元数据展开深度分析、深度挖掘，进而分析研究热点，预测趋势。其研究成果集中在文献计量、知识图谱、信息可视化等。即对已有文献发表数量、文献属性（题名、关键词、主题词、发表年代）、作者情况、发表机构等数据汇总分析，给出定量结论，并利用知识图谱、信息可视化等手段对研究结论进行可视化表示。其研究方法与元分析方法相似，但有着本质上的不同。图书情报档案学中关于文献计量、知识图谱、信息可视化所研究的对象是元数据即文献的外部信息。而元分析方法的研究对象是文献的内部信息，即文献本身的研究内容。二者在后期利用的数理统计公式方法、编码过程、研究结论、研究意义有着明显的不一样。利用元分析方法研究问题时研究者还应具备对该问题有着长期研究与专业知识的功底，否则难以得出令人信服的元分析研究结论。所以元分析与元数据分析二者不能混淆，也不能相似对待。

3.3 元分析方法在图书情报界未得到广泛应用的原因

元分析方法研究本质符合文献学研究范畴，但其最早在心理学、医学、教育学广泛应用，而后逐步拓展至社会科学，但在我国的图书情报学还未得到充分利用与重视。其原因有多，但最主要原因还是元分析方法研究所收集的初始研究成果需要具有严格的统计定量数据。我国图书情报界近年来也强调实证研究，需要有调研、问卷、统计数据。但图情领域中的研究常以案例研究、调查性研究，其问卷形式、统计数据格式相对心理学、医学中的统计数据缺乏规范性和一致性，这给元分析后期的编码、信息提取、定量整合造成了不少障碍。目前元分析方法在我国图书情报档案领域研究还处于初始阶段，多以探讨元分析方法的步骤和特点，但在国外的图情领域已经涌现了一批利用元分析方法开展的实际问题研究，研究效果显著。随着我国图书情报档案学研究与国际接轨，可以预期未来元分析方法在该领域势必将得到应用，届时将促进我国图书情报档案学领域的理论与方法发展。

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