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।
मेटा-विश्लेषण वापरले जाते जेव्हा
1 मेटा-रिग्रेशन सांख्यिकीय मॉडेलची निवड: उदा. साधे प्रतिगमन, निश्चित-प्रभाव मेटा-रिग्रेशन किंवा यादृच्छिक-प्रभाव मेटा-रिग्रेशन. 2 मेटा-रिग्रेशन हे रिग्रेशन-आधारित तंत्रांचा वापर करून अभ्यास प्रभाव आकारावर मॉडरेटर व्हेरिएबल्सचा प्रभाव तपासण्यासाठी मेटा-विश्लेषणात वापरले जाणारे साधन आहे. अशा प्रकारे संवेदनशीलता विश्लेषण दर्शविते की या मेटा-विश्लेषणाचे परिणाम सांख्यिकीय पद्धतीच्या निवडीसाठी आणि खराब गुणवत्तेच्या चाचण्या किंवा लवकर थांबलेल्या अभ्यासाच्या वगळण्यासाठी मजबूत आहेत. 1 मेटा-रिग्रेशन हे रिग्रेशन-आधारित तंत्रांचा वापर करून अभ्यास प्रभाव आकारावर मॉडरेटर व्हेरिएबल्सचा प्रभाव तपासण्यासाठी मेटा-विश्लेषणात वापरले जाणारे साधन आहे. 2 मानक प्रतिगमनपेक्षा मेटा-रिग्रेशन या कार्यात अधिक प्रभावी आहे मेटा-विश्लेषणाचे मूळ तत्त्व असे आहे की सर्व वैचारिकदृष्ट्या समान अभ्यासांमागे एक सामान्य सत्य आहे, परंतु जे वैयक्तिक अभ्यासांमध्ये एका विशिष्ट त्रुटीसह मोजले गेले आहे. 1 मेटा-विश्लेषणात, प्रभाव आकार देखील नोंदविला पाहिजे: 2 अभ्यासाची संख्या आणि अंदाज तयार करण्यासाठी वापरल्या जाणार्या प्रभावांची संख्या. सरासरी अंदाजित प्रभाव आकाराची सुसंगतता आणि विश्वासार्हता निश्चित करण्यात वाचकांना मदत करण्यासाठी 3 आत्मविश्वास अंतराल. मेटा-विश्लेषण ही एकाधिक अभ्यासातील डेटा एकत्रित करण्याची सांख्यिकीय प्रक्रिया आहे. जेव्हा उपचार प्रभाव (किंवा प्रभाव आकार) एका अभ्यासापासून दुसर्या अभ्यासापर्यंत सुसंगत असतो, तेव्हा हा सामान्य प्रभाव ओळखण्यासाठी मेटा-विश्लेषणाचा वापर केला जाऊ शकतो. जेव्हा परिणाम एका अभ्यासातून दुसर्या अभ्यासात बदलतो, तेव्हा भिन्नतेचे कारण ओळखण्यासाठी मेटा-विश्लेषण ाचा वापर केला जाऊ शकतो. मेटा-विश्लेषण बर्याचदा, परंतु नेहमीच पद्धतशीर पुनरावलोकन प्रक्रियेचे महत्त्वपूर्ण घटक असतात. उदाहरणार्थ, उपचार किती चांगले कार्य करतात याची अधिक चांगली समज मिळविण्याच्या प्रयत्नात वैद्यकीय उपचारांच्या अनेक क्लिनिकल चाचण्यांवर मेटा-विश्लेषण केले जाऊ शकते. मग मेटा-विश्लेषणाचा हेतू हा आहे की ही त्रुटी कशी समजली जाते यावर आधारित अज्ञात सामान्य सत्याच्या सर्वात जवळचा एकत्रित अंदाज काढण्यासाठी सांख्यिकीतील दृष्टीकोन ांचा वापर करणे. १ प्रमाणीकृत सरासरी प्रभाव आकार ाची गणना मुळात गुणांच्या मानक विचलनाने विभागलेला फरक स्कोअर म्हणून केली जाते. 2 मेटा-विश्लेषणात, प्रभाव आकार देखील नोंदविला पाहिजे: 3 अभ्यासाची संख्या आणि अंदाज तयार करण्यासाठी वापरल्या जाणार्या प्रभावांची संख्या.
रिग्रेशन-आधारित तंत्रांचा वापर करून अभ्यास प्रभाव आकारावर मॉडरेटर व्हेरिएबल्सचा प्रभाव तपासण्यासाठी मेटा-विश्लेषण. 