AI+Meta分析专题课程

Meta分析是一种科学研究方法，它依据明确的搜索策略、文献筛选标准和严格的评价方法，汇集并定量分析不同来源的研究成果。该方法已广泛应用于农林生态、资源环境等领域，并成为Science、Nature等顶级期刊的重要分析工具。随着以ChatGPT为代表的AI大语言模型的发展，Meta分析的效率和理解得到了显著提升。

R语言具备强大的数据处理、统计分析和保存功能，可以直接对数据进行分析和可视化，其命令格式简洁，结果易于解读。此外，R语言中包含了多个专用于Meta分析的软件包，使其成为进行Meta分析整合和评估的理想平台。结合AI大模型的力量，可以从文献计量分析、研究热点追踪、科学问题的识别等多个方面全面提升Meta分析的质量。

专题一：AI+Meta分析的选题与检索、寻找科学问题

1. AI大模型在Meta分析选题与文献检索中的作用
   • 定义Meta分析及其重要性
   • 有效的选题策略
   • 精准的检索技术，确保全面且准确的文献收集
   • 文献的管理与预处理，包括确立文献的纳入与排除标准
   • 文献数据的获取技巧，以及研究主题的探索与科学问题的提出
   • 利用CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix等工具进行文献计量分析和研究热点探讨
   • AI大模型的进展及其工作原理
   • 运用AI大模型进行高级查询设计
   • AI大模型如何辅助发现科学问题

专题二：AI助力Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

2. Meta分析的常用软件及R语言基础
   • R语言在Meta分析中的优势及其在《Nature》、《Science》等期刊中的应用实例
   • AI大模型支持下的R语言基本操作和数据清理
   • 统计学基础知识和常见统计量的计算（如标准差、标准误、置信区间）及三大检验（T检验、卡方检验、F检验）
   • 传统统计学与Meta分析的区别与联系
   • R语言中常用的Meta分析包及其插件介绍
   • 从编写代码到使用Meta包（例如meta、metafor、dmetar、esc、metasens等）进行完整的Meta分析过程，包括计算、诊断、贝叶斯Meta分析、网状Meta分析、亚组分析、Meta回归及图表制作

专题三：AI+R语言Meta效应值计算与图形绘制

3. AI大模型支持下的R语言Meta效应值计算
   • R语言进行Meta分析的基本步骤
   • 不同类型Meta效应值的计算方法，包括自编程序和调用函数的对比
   • 连续变量的自然对数比值比（lnRR）、均值差异（MD）与标准化均值差异（SMD）
   • 分类变量的风险比（RR）和比值比（OR）
   • R语言中meta包和metafor包的应用
   • 使用R基础包和ggplot2绘制高质量的森林图

专题四：AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建

4. AI大模型支持下的R语言Meta分析与混合效应模型构建
   • Meta分析中的权重计算方法
   • 固定效应模型与随机效应模型的区别与应用
   • 如何对Meta模型进行统计检验，并构建嵌套模型和层次模型（即混合效应模型）
   • Meta回归与其他类型回归的对比及结果解析
   • 使用R基础包和ggplot2绘制Meta回归图表

专题五: AI+R语言Meta诊断分析进阶

5. AI大模型支持下的R语言Meta诊断高级技术
   • Meta诊断分析涉及的关键统计量（如t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等）
   • 异质性检验、发表偏倚检测及相应的图形表示（如漏斗图、雷达图）
   • 敏感性分析方法，包括增一法、留一法等
   • 风险评估和失安全系数的计算
   • 不同Meta模型的比较及模型可靠性的评价
   • 使用Bootstrap重抽样技术评估模型的不确定性
   • 处理文献中缺失的标准差、样本量等数据的多种方法
   • 重现Science杂志上最新的Meta分析案例

专题六: AI+R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯Meta分析

6. AI大模型支持下的R语言Meta分析不确定性研究
   • 网状Meta分析的概念和应用
   • 贝叶斯理论及其在Monte Carlo Markov Chain (MCMC)中的应用
   • 如何使用MCMC优化常规回归模型和Meta模型的参数
   • R语言中的贝叶斯工具，如Stan、JAGS和brms
   • 贝叶斯Meta分析及其不确定性分析的方法

专题七: AI+Meta机器学习方法应用

7. AI大模型支持下的机器学习在Meta分析中的应用
   • 机器学习的基础知识及在Meta分析中的独特优势
   • Meta加权随机森林（MetaForest）的使用技巧
   • 利用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据集进行训练与测试
   • 确定Meta机器学习中使用随机效应或固定效应的方法，以及超参数的优化策略
   • 使用Meta机器学习进行驱动因子分析和部分依赖图（PDP）的生成