研一入学到现在一年半的时间，断断续续看过好多篇介绍meta-analysis的文章，但绝大多数都是简单浏览一扫而过，直到现在也不太明白这个meta-analysis是用来做什么的，分析完成以后有什么意义。但是据说好像是不用做实验也可以用meta-analysis完成的结果发表论文，这种好事当然要学习一下来啦。以前还有一个困惑是meta-analysis是不是只能用在医学研究领域，因为之前看过的文章基本都是在介绍meta-analysis在医学研究中的应用。以目前的知识得出的结论：不是。因为最近恰巧看到一篇有关于叶绿体基因组的论文 Increasing phylogenetic resolution at low taxonomic levels using massively parallel sequencing of chloroplast genomes；BMC Biology；2009， 其中也有一部分内容做了meta-analysis of published infrageneric studies(生词 infrageneric 属以下的)。又恰巧最近在学习 A Handbook of Statistical Analyses Using R 。 里面有专门的一章用来介绍meta-analysis。代码非常详细，数据包含在HSAUR2包中，非常好的学习素材。简单记录一下自己学习过程。
第一步是熟悉分析过程用到的 rmeta 包，通过 install.packages("rmeta") 命令安装，再通过 help(package="rmeta") 查看帮助文档可以看到 rmeta 包总共有30个函数左右，首先从绘图函数入手，基本上介绍meta-analysis的文章都会有森林图，那么这个图是怎么做出来的以及通过图想要表达什么意思呢？绘图用到的数据集是 rmeta 包内置的 cochrane , Description: Data from randomised trials before 1980 of corticosteroid therapy in premature labour and its effect on neonatal death。（生词 randomised trials 随机试验；corticosteroid therapy 皮质类固醇治疗法； premature labour 早产儿； neonatal death 新生儿死亡)，数据集共5列，分别是 name(identifier for the study); ev.trt(number of deaths in the treated group); n.trt(number in the treated group); ev.ctrl(number of deaths in the control group); n.ctrl(number in the control group)。运行数据集中的实例代码
library(rmeta)；data(cochrane)；steroid<-meta.MH(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl，names=name,data=cochrane)；plot(steroid,col=meta.colors("RoyalBlue"))
得到结果
这个包还有一个forestplot()函数用来专门画森林图，不过示例代码比较长，另抽时间专门探索。
PS：A Handbook of Statistical Analyses Using R 应该是一本很好的R学习参考资料，附上PDF版本百度云链接百度网盘 请输入提取密码mksa
