Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于"循证医学"，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台
一、Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用
1、Meta分析的选题与文献检索
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什么是Meta分析
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Meta分析的选题策略
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文献检索数据库
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精确检索策略，如何检索全、检索准
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文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准
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文献数据获取技巧
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文献计量分析CiteSpace及研究热点分析
二、Meta分析与R语言数据清洗及相关应用
2、Meta分析的常用方法与R语言应用
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R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用
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R语言基本操作
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R语言数据清洗方法
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R语言Meta分析常用包及相关插件讲解与实践
从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。
三、R语言Meta分析与精美作图.
3、R语言Meta分析
1） R语言Meta分析的流程
2） 各类meta效应值和累计效应值计算
连续资料的RR、MD与SMD
分类资料的RR和OR
3） Meta亚组分析
4） R语言图形可视化方法
5） 如何用ggplot2绘制漂亮的森林图
四、R语言Meta回归分析
4 、R语言Meta回归分析
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Meta回归统计分析理论及应用
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Meta回归和普通回归分析的异同
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固定效应与随机效应分析
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泡泡图（bubble）的绘制
五、R语言Meta诊断分析与进阶
5、R语言Meta诊断进阶
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Meta诊断分析（t2、I2、H2、Q等统计量）
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异质性检验
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敏感性分析
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偏倚分析
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风险分析
六、R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用
6、R语言Meta分析的不确定性
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网状Meta分析
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贝叶斯理论
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R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms
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贝叶斯Meta分析及不确定性分析
七、深度拓展机器学习在Meta分析中的应用
7 机器学习在Meta分析中的应用
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机器学习基础以及Meta机器学习的优势
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Meta加权随机森林（MetaForest）的使用
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使用Meta机器学习对文献中的大数据进行整合
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使用机器学习进行驱动因子分析
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