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【Meta学习】网状 Meta 分析实用教程

事实上这一门网状Meta分析实用教程课程也是一门值得观看和学习的，当下2020年的趋势告诉我们，多掌握一门技能是完全有必要的，世界和社会都不缺有多种才能工作人员。。学习不在束缚领域，多才多艺才是生活所需。
如果你还在不知所措，不妨看下这个课程资料，知识总是参杂着事情的方法与奥妙。
有很多人就会问了，为什么要去学习这些东西呢，答案很简单，不满于现状的生活，勇于尝试突破自己，企图攀爬更高的山峰云顶。
总会有人苦恼，不知怎么改变自己，不知怎么去掌握技术技能，这时候互联网课程的优势就独道天厚了，只有一套手机，简单的闲暇时间，一颗学习坚持的恒心。就可以了
适用人群
各类研究生，想不做实验就可以发表SCI的人群。
课程概述
本课程主要介绍了频率学及贝叶斯网状Meta分析的数据处理，使用的软件为Stata和OpenBugs。目的为了让大家看了就可以自己操作。
本课程的重点在于Stata和OpenBugs等软件的操作使用，并不在于详细地讲解网状Meta的理论基础。
课程目录：
开课发刊词
课前寄语：不同类型 Meta分析的区别和联系（）
课程内容及亮点介绍（）
提炼现有课题，做有意义的 Meta 分析（）
网状 Meta 分析的概念、优势及适用场景（）
网状 Meta 分析的基本流程和分析步骤（）
网状 Meta 分析的三个基本假定：同质性相似性一致性假定（）
间接比较的基本原理（）
数据的提取、整理和录入（）
相关图形的绘制：STATA 软件实操-1(网状证据图、贡献图)（）
相关图形的绘制：STATA 软件实操-2(不一致性检验图、校正比较漏斗图)（）
相关图形的绘制：STATA 软件实操-3(倒三角图、预测区间图、概率图、两结局排序（）
相关图形的绘制：R 实操-1(软件安装，网状证据图、收敛诊断图、森林图等)（）
相关图形的绘制：R 实操-2(不一致性异质性检验、概率图、累积概率图)（）
相关图形的绘制：R 实操-3(模型比较、Two dimensional plot、热图等)（）
风险偏倚评估工具：ROB 的使用（）
结果的 GRADE 证据分级：应用解析及实例示范（）
软件在网状 Meta 分析中的应用（）
网状 Meta 分析常见误区辨析（）
核心数据提取的常见问题及对策：SD 未报告的 8 种情况（）
网状 Meta 分析经典文献解读（）
核心数据提取的常见问题及对策：基线改变值未报告、多亚组合并及其他特殊情况（）
基于频率学的 NMA 统计分析：基本原理（）
基于频率学的 NMA 统计分析：实操示范（二分类变量-1）（）
基于频率学的 NMA 统计分析：实操示范（二分类变量-2）（）
基于频率学的 NMA 统计分析：实操示范（连续型变量）（）
贝叶斯 meta 分析相关理论基础（）
贝叶斯 NMA 分析：WinBUGS 软件实操（连续型变量二分类变量（）
网状 Meta 分析报告规范（）
网状 Meta 分析实用教程-讲义等辅助资料
课程总目录

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