Meta分析是大量匯總同一選題的單個(gè)研究，對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行二次分析，得到新的單一估計(jì)值及95%CI的定量分析方法。Meta分析可以解決研究間的不一致性，得到更為客觀、準(zhǔn)確的結(jié)果。

在閱讀文獻(xiàn)時(shí)，Meta分析森林圖里的原始研究，大多都表現(xiàn)出不一致的結(jié)果：部分研究有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，部分研究則沒有（如下圖所示）。

然而，有時(shí)候我們也能看到一些特殊的森林圖，不少人可能會(huì)覺得奇怪，也不知道怎么解釋結(jié)果。

全部納入研究都是陽性結(jié)果，合并結(jié)果卻是陰性

這種情況難得一見，但并非不可能，下方的森林圖是個(gè)很好的例子。

兩個(gè)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的研究，經(jīng)過meta分析合并后，結(jié)果變成意義不顯著，這是什么鬼？

究其原因，涉及到隨機(jī)效應(yīng)模型的統(tǒng)計(jì)原理，簡(jiǎn)單地說，隨機(jī)效應(yīng)模型的置信區(qū)間往往比較寬。以上面的森林圖為例，兩個(gè)陽性結(jié)果研究的異質(zhì)性比較大（P = 0.05，I2 = 73%），合并后的RR值取值在兩個(gè)研究的RR值之間（0.34-0.59），但置信區(qū)間變得更寬，恰好包括了1，于是得到了陰性結(jié)果（P = 0.07）。

還有一種情況會(huì)出現(xiàn)類似的結(jié)果：兩個(gè)（或多個(gè)）研究的結(jié)果都為陽性，但方向不一致（部分研究為正相關(guān)，部分則為負(fù)相關(guān)）。正、負(fù)兩方的效應(yīng)值相互影響，使得合并結(jié)果向無效線接近。