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  收集主題相同的研究,再將每個研究的結果運算為統一的效果量,再將不同研究的效果量以統計方法結合。由於每個研究的本質都有所不同,可引致結果出現異質性。具有異質性後設分析,可用隨機效果模型分析資料。 後設分析的結果,除了整合的效果量數值,也常用森林圖表現。

  後設分析的統計方法並不在乎收集到研究的品質;若以品質差的研究進行後設分析,只會合計出差勁的結果,即所謂「垃圾進,垃圾出(garbage in garbage out)」。所以在進行統計分析之前會先評價收集研究的品質,排除不良的研究後再就剩下可用的研究進行結合。  後設分析的另一個缺點,是收集的研究多數以搜查文獻資料庫(如PubMed、Web of Knowledge)獲得,但這些資料庫只會收錄已經發表的研究,因此,後設分析很少整合未發表的研究。有證據證明未發表的研究不能被期刊接受的原因,是該研究發現研究結果不顯著;而發現研究結果不顯著的研究卻能發表及收錄在元分析,這會令後設分析結果出現統計上的偏誤(bias)。然而這個缺點也正是後設分析的優點:在後設分析的標準步驟中,包含了已發表研究之偏誤的分析(publication bias analysis)。相反地,在傳統敘事式的文獻回顧中,缺乏系統化的方法以檢視已發表研究之偏誤。
統計學上來說,元分析(meta-analysis,或譯作後設分析、整合分析、綜合分析、統合分析、薈萃分析)是指將多個研究結果整合在一起的統計方法。就用途而言,它是文獻回顧的新方法。