Meta-analysis to examine the impact of moderator variables on study effect size using regression-based techniques. 
1 Selection of a meta-regression statistical model: e.g. simple regression, fixed-effect meta-regression or random-effect meta-regression. 2  Meta-regression is a tool used in meta-analysis to examine the impact of moderator variables on study effect size using regression-based techniques. The sensitivity analysis thus shows that the results from this meta-analysis are robust to the choice of the statistical method and to the exclusion of trials of poorer quality or of studies stopped early. 1 Meta-regression is a tool used in meta-analysis to examine the impact of moderator variables on study effect size using regression-based techniques. 2  Meta-regression is more effective at this task than are standard regression The basic tenet of a meta-analysis is that there is a common truth behind all conceptually similar studies, but which has been measured with a certain error within individual studies. 1 In meta-analysis, effect sizes should also be reported with: 2  the number of studies and the number of effects used to create the estimate. 3  confidence intervals to help readers determine the consistency and reliability of the mean estimated effect size. Meta-analysis is the statistical procedure for combining data from multiple studies. When the treatment effect (or effect size) is consistent from one study to the next, meta-analysis can be used to identify this common effect. When the effect varies from one study to the next, meta-analysis may be used to identify the reason for the variation. Meta-analyses are often, but not always, important components of a systematic review procedure. For instance, a meta-analysis may be conducted on several clinical trials of a medical treatment, in an effort to obtain a better understanding of how well the treatment works. The aim in meta-analysis then is to use approaches from statistics to derive a pooled estimate closest to the unknown common truth based on how this error is perceived. 1 The standardised mean effect size is basically computed as the difference score divided by the standard deviation of the scores. 2  In meta-analysis, effect sizes should also be reported with: 3  the number of studies and the number of effects used to create the estimate.
https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis http://www.bmj.com/content/315/7121/1533 https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis http://wilderdom.com/research/meta-analysis.html https://www.meta-analysis.com/pages/why_do.php https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis https://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis http://wilderdom.com/research/meta-analysis.html
A meta-analysis is used when
एक मेटा-विश्लेषण का उपयोग तब किया जाता है जब
प्रतिगमन-आधारित तकनीकों का उपयोग करके अध्ययन प्रभाव आकार पर मॉडरेटर चर के प्रभाव की जांच करने के लिए मेटा-विश्लेषण। 
1 मेटा-रिग्रेशन सांख्यिकीय मॉडल का चयन: जैसे सरल प्रतिगमन, निश्चित-प्रभाव मेटा-प्रतिगमन या यादृच्छिक-प्रभाव मेटा-प्रतिगमन। 2 मेटा-प्रतिगमन एक उपकरण है जिसका उपयोग मेटा-विश्लेषण में प्रतिगमन-आधारित तकनीकों का उपयोग करके अध्ययन प्रभाव आकार पर मॉडरेटर चर के प्रभाव की जांच करने के लिए किया जाता है। संवेदनशीलता विश्लेषण इस प्रकार से पता चलता है कि इस मेटा-विश्लेषण के परिणाम सांख्यिकीय पद्धति की पसंद और खराब गुणवत्ता या अध्ययनों के परीक्षणों के बहिष्कार के लिए मजबूत हैं। 1 मेटा-प्रतिगमन एक उपकरण है जिसका उपयोग मेटा-विश्लेषण में प्रतिगमन-आधारित तकनीकों का उपयोग करके अध्ययन प्रभाव आकार पर मॉडरेटर चर के प्रभाव के प्रभाव की जांच करने के लिए किया जाता है। 2 मेटा-प्रतिगमन मानक प्रतिगमन की तुलना में इस कार्य में अधिक प्रभावी है मेटा-विश्लेषण का मूल सिद्धांत यह है कि सभी वैचारिक रूप से समान अध्ययनों के पीछे एक सामान्य सत्य है, लेकिन जिसे व्यक्तिगत अध्ययनों के भीतर एक निश्चित त्रुटि के साथ मापा गया है। 1 मेटा-विश्लेषण में, प्रभाव के आकार को भी रिपोर्ट किया जाना चाहिए: 2 अध्ययन की संख्या और अनुमान बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रभावों की संख्या। 3 विश्वास अंतराल पाठकों को औसत अनुमानित प्रभाव आकार की स्थिरता और विश्वसनीयता निर्धारित करने में मदद करने के लिए। मेटा-विश्लेषण कई अध्ययनों से डेटा के संयोजन के लिए सांख्यिकीय प्रक्रिया है। जब उपचार प्रभाव (या प्रभाव का आकार) एक अध्ययन से अगले अध्ययन के अनुरूप होता है, तो इस सामान्य प्रभाव की पहचान करने के लिए मेटा-विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है। जब प्रभाव एक अध्ययन से दूसरे अध्ययन में भिन्न होता है, तो भिन्नता के कारण की पहचान करने के लिए मेटा-विश्लेषण का उपयोग किया जा सकता है। मेटा-विश्लेषण अक्सर, लेकिन हमेशा नहीं, एक व्यवस्थित समीक्षा प्रक्रिया के महत्वपूर्ण घटक होते हैं। उदाहरण के लिए, एक चिकित्सा उपचार के कई नैदानिक परीक्षणों पर एक मेटा-विश्लेषण आयोजित किया जा सकता है, ताकि उपचार कितनी अच्छी तरह काम करता है, इसकी बेहतर समझ प्राप्त हो सके। मेटा-विश्लेषण में उद्देश्य तब आंकड़ों से दृष्टिकोण का उपयोग करना है ताकि इस त्रुटि को कैसे माना जाता है, इसके आधार पर अज्ञात सामान्य सत्य के निकटतम एक पूल अनुमान प्राप्त किया जा सके। 1 मानकीकृत माध्य प्रभाव आकार की गणना मूल रूप से अंकों के मानक विचलन से विभाजित अंतर स्कोर के रूप में की जाती है। 2 मेटा-विश्लेषण में, प्रभाव के आकार को भी रिपोर्ट किया जाना चाहिए: 3 अध्ययन की संख्या और अनुमान बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रभावों की संख्या।