實(shí)用數(shù)據(jù)再分析法

內(nèi)容概要

可以把再分析理解為一種形式的調(diào)查研究，不過在這種研究中，調(diào)查對象是一些研究報(bào)告而不是人。這需要提出一種編碼表，需要收集到由多項(xiàng)研究報(bào)告構(gòu)成的一個樣本或總體，其中的每一項(xiàng)研究都要被認(rèn)真地閱讀它的編碼員“訪談”，并對有關(guān)其特征和定量結(jié)果的信息進(jìn)行編碼。然后依據(jù)對常規(guī)統(tǒng)計(jì)技術(shù)的特定修正技術(shù)來分析出現(xiàn)的結(jié)果，以便探究、描述在所選擇的一系列研究的各項(xiàng)結(jié)果中出現(xiàn)的模式。

作者簡介

馬克.W.利普西（Mark W.Lipsey），1972年獲得約翰霍普金斯大學(xué)（Johns Hopkins Univesity）心理學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)任范德比爾特（Vanderbih）大學(xué)公共政策系教授。他的研究領(lǐng)域：青少年犯罪的風(fēng)險(xiǎn)和干預(yù)問題以及項(xiàng)目評估研究中的方法論質(zhì)量問題。其著作有《評估：方法與技術(shù)》（第6版）等。利普西教授是《評估動態(tài)》（New Directins for Evaluation）的前主編，同時(shí)也是《美國評估雜志》（American Journal of Evaluation）等多家著名刊物的編委會成員。獲美國評估協(xié)會保羅。拉扎斯菲爾德（Paul Lazarsfeld）獎。

書籍目錄

第1章　導(dǎo)論　再分析的應(yīng)用情境　效應(yīng)值——一個關(guān)鍵概念　再分析的優(yōu)勢所在　再分析的缺點(diǎn)　再分析法的近期歷史與當(dāng)代應(yīng)用　本書概要第2章　問題指定和研究回溯　辨別需要進(jìn)行再分析的諸項(xiàng)研究結(jié)果的形式　研究的合格標(biāo)準(zhǔn)  　再論方法論質(zhì)量　區(qū)分、鎖定并回溯研究報(bào)告  　搜索參考文獻(xiàn)　  回溯研究報(bào)告第3章　效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量的選擇、計(jì)算和編碼　效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量及其方差　關(guān)于符號的注解　研究結(jié)果的類型和可利用的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量　  單變量關(guān)系（集中趨勢描述）　  雙變量關(guān)系  　變量之間的相關(guān)　  多變量關(guān)系　效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量：小結(jié)第4章　提出編碼框架，對研究報(bào)告實(shí)施編碼  編碼計(jì)劃書的提出  　分析單位和編碼的等級層次　  效應(yīng)值的編碼　  研究描述項(xiàng)　關(guān)于編碼過程本身的編碼信息　培訓(xùn)編碼員第5章　數(shù)據(jù)管理  再分析數(shù)據(jù)文件的生成  在計(jì)算機(jī)中直接編碼  用計(jì)算機(jī)維護(hù)文獻(xiàn)目錄  再分析數(shù)據(jù)文件的結(jié)構(gòu)  　創(chuàng)建一個用于分析的單個平面文件　  合并多重文件用于分析第6章　分析的問題與策略　分析的各個階段  　效應(yīng)值的修正　  分析效應(yīng)值均值與分布  　效應(yīng)值異質(zhì)分布的分析　  統(tǒng)計(jì)上相依的效應(yīng)值的分析　  額外的分析問題第7章　再分析數(shù)據(jù)的計(jì)算技術(shù)　均值、置信區(qū)間和同質(zhì)性檢驗(yàn)  　對效應(yīng)值異質(zhì)性分布的分析　  加權(quán)回歸分析　制圖技術(shù)第8章　再分析結(jié)果的解釋與使用　解釋效應(yīng)值　　關(guān)于效應(yīng)值大小的經(jīng)驗(yàn)方法　　把效應(yīng)值轉(zhuǎn)換成其他量綱　　臨床意義和實(shí)踐意義　解釋再分析結(jié)果時(shí)的注意事項(xiàng)　  研究基礎(chǔ)在方法論上的適當(dāng)性  　實(shí)質(zhì)性特征與方法論特征的混淆  　方差的重要性　  研究之間的差與可推廣性  　抽樣偏差　再分析對于實(shí)踐和政策的含義附錄A　以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的文獻(xiàn)目錄服務(wù)部門與相關(guān)數(shù)據(jù)庫實(shí)例附錄B　根據(jù)合格的研究報(bào)告計(jì)算效應(yīng)值的步驟　標(biāo)準(zhǔn)化的均值差效應(yīng)值  　ESsm的直接計(jì)算　  與ESsm在代數(shù)上等價(jià)的公式　  t值或F比率的精確概率水平  　根據(jù)一個頻次分布計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差　  基于連續(xù)數(shù)據(jù)的近似值——點(diǎn)二列相關(guān)系數(shù)  　估計(jì)(X1-X2)和Spoled　  二分化的數(shù)據(jù)　相關(guān)系數(shù)效應(yīng)值  　ESr在定義上的公式　  離散數(shù)據(jù)或分組連續(xù)數(shù)據(jù)的聯(lián)合頻次分布　  一個二分測量和一個連續(xù)測量  　兩個二分測量　  近似值與概率值　機(jī)率比效應(yīng)值  　基于單元頻次的計(jì)算　  基于行比例的計(jì)算　  基于單元比例的計(jì)算　  從相關(guān)系數(shù)和邊緣比例導(dǎo)出2×2列聯(lián)表　  根據(jù)卡方和邊緣比例導(dǎo)出2×2列聯(lián)表　  從連續(xù)性數(shù)據(jù)中導(dǎo)出機(jī)率比附錄C　微軟Excel效應(yīng)值計(jì)算程序附錄D　進(jìn)行再分析的SPSS宏指令附錄E  少年犯挑戰(zhàn)項(xiàng)目再分析實(shí)例的編碼手冊和編碼表　研究層次的編碼手冊　　樣本描述項(xiàng)　　研究設(shè)計(jì)描述項(xiàng)　　治療描述項(xiàng)的性質(zhì)　效應(yīng)值層次的編碼手冊  　因變項(xiàng)測量描述項(xiàng)　  效應(yīng)值數(shù)據(jù)　研究層次的編碼表　　樣本描述項(xiàng)　　研究設(shè)計(jì)描述項(xiàng)　　治療描述項(xiàng)的性質(zhì)　效應(yīng)值層次的編碼表　　因變項(xiàng)測量描述項(xiàng)　　效應(yīng)值數(shù)據(jù)　推薦閱讀　參考文獻(xiàn)索引

章節(jié)摘錄

　　第1章　導(dǎo)論　　1952年，漢斯·艾森克（Hans Eysenck）論證了精神療法對病人沒有什么有益的影響（Eysenck，1952），從而在臨床心理學(xué)領(lǐng)域發(fā)起了一場激烈的爭論。20世紀(jì)70年代中期出現(xiàn)了數(shù)以百計(jì)有關(guān)精神療法的研究，所產(chǎn)生的結(jié)果既有積極的、無效的，又有消極的，對這些令人困惑的結(jié)果的述評已經(jīng)無法解決這場爭論。為了評價(jià)艾森克的觀點(diǎn)，吉恩·V·格拉斯（Gene V.Glass）對375項(xiàng)有關(guān)精神療法的研究中的治療組一控制組之間的差異（treatment—control difference）在統(tǒng)計(jì)上進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化和平均化處理，稱自己的方法為“再分析”（meta—analysis）。他和同事瑪莉·李·史密斯（Mary Lee Smith）在現(xiàn)已成為經(jīng)典的論文中闡述了他們的研究成果，結(jié)論認(rèn)為精神療法確實(shí)有效（Smith and Glass，1977）。艾森克不相信這種方法，稱之為“超級愚蠢的操練”（an exercise in mega—silliness）（Eyesenck，1978），并進(jìn)而試圖質(zhì)疑該方法。盡管艾森克和其他學(xué)者都持批判態(tài)度，但再分析法如今已被廣泛接受，并成為行為科學(xué)、社會科學(xué)和健康科學(xué)領(lǐng)域中用來對經(jīng)驗(yàn)研究結(jié)果進(jìn)行匯總的一種方法?！　〈蠹s在格拉斯研發(fā)他的再分析法的同時(shí)，羅森塔爾和羅賓（Rosenthal andRobin，1978）在人際關(guān)系的預(yù)期效果領(lǐng)域、施密特和亨特（Schmidt and Hunter，1977）在職業(yè)測試（employment tests）的效度推廣領(lǐng)域也分別開發(fā)著與這種綜合性研究類似的一些統(tǒng)計(jì)方法。再分析這個專有名詞開始包含由以上這些以及其他學(xué)者提出的所有綜合性的定量研究方法和技術(shù)。自20世紀(jì)70年代的開創(chuàng)性研究以來，學(xué)術(shù)界又出現(xiàn)了數(shù)以千計(jì)的再分析研究，并且在再分析的方法論方面也有諸多重大進(jìn)展?！　≡俜治龅膽?yīng)用情境　　可以把再分析理解為一種形式的調(diào)查研究，不過在這種研究中，調(diào)查對象是一些研究報(bào)告而不是人。這需要提出一種編碼表（調(diào)查計(jì)劃書，survey pro—tocol），需要收集到由多項(xiàng)研究報(bào)告構(gòu)成的一個樣本或總體，其中的每一項(xiàng)研究都要被認(rèn)真地閱讀它的編碼員“訪談”，并對有關(guān)其特征和定量結(jié)果的信息進(jìn)行編碼。然后依據(jù)對常規(guī)統(tǒng)計(jì)技術(shù)的特定修正技術(shù)來分析出現(xiàn)的結(jié)果，以便探究、描述在所選擇的一系列研究的各項(xiàng)結(jié)果中出現(xiàn)的模式。　　在從各個學(xué)科中選擇出來的多種學(xué)術(shù)研究中，有多種方法可用來匯總、整合和解釋學(xué)術(shù)成果，再分析不過是其中的一種，并且它有一種重要的，但在某種程度上是限定性的應(yīng)用領(lǐng)域。第一，再分析僅適用于經(jīng)驗(yàn)研究；不能用它來匯總一些理論性的論文、常規(guī)性的研究綜述以及政策建議等。第二，它僅適用于產(chǎn)生了定量結(jié)果的經(jīng)驗(yàn)研究，也就是說，這些研究利用了變量的定量測量，匯報(bào)了諸多用來匯總最終數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量或推斷統(tǒng)計(jì)量。上述規(guī)定就排除了個案研究、民族志研究和“自然主義的”研究。第三，再分析是一種對匯總相關(guān)的研究結(jié)果的諸多統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行編碼和分析的技術(shù)，這些統(tǒng)計(jì)量典型地出現(xiàn)在一些研究報(bào)告中。如果能夠得到我們感興趣的研究的全部數(shù)據(jù)集合，那么通常情況下直接采用常規(guī)的步驟來分析它們即可，這是比較合適的，并且此方法能夠提供豐富的信息，用不著對一些匯總性統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行再分析?！　×硗?，由于再分析關(guān)注的是不同研究結(jié)果的聚集和比較，因而有必要保證那些研究結(jié)果具有一種有意義的可比性。這意味著這些結(jié)果必須：（a）在概念上具有可比性，即處理的是相同的構(gòu)項(xiàng)和關(guān)系，（b）以相似的統(tǒng)計(jì)形式呈現(xiàn)。例如，在有關(guān)抑郁癥治療效果的一系列研究中，如果能夠判斷各種治療手段之間可進(jìn)行有意義的比較，并且治療結(jié)果采用相同的基本形式——例如都是對治療組和控制組中抑郁的對比進(jìn)行測量，那么在這些情形下，可以對這些研究進(jìn)行再分析。在同一種再分析中一般不包括具有顯著差異的主題，例如把對抑郁癥的治療手段的研究和有關(guān)空間可視化方面的性別差異的研究放在一起進(jìn)行再分析，這就是不恰當(dāng)?shù)摹Ｔ谠俜治鲋羞@一點(diǎn)經(jīng)常被指稱為“蘋果和橙子”問題，即試圖對那些實(shí)際上處理的是不同的構(gòu)項(xiàng)和關(guān)系的研究進(jìn)行匯總和整合?！　∨c之類似，把來自不同研究設(shè)計(jì)并以不同的統(tǒng)計(jì)量形式出現(xiàn)的諸多研究結(jié)果組合起來，即便這些研究處理的是相同的課題，一般來講這也是不適宜的。例如，利用治療組和控制組之間的比較而進(jìn)行的有關(guān)治療抑郁癥的實(shí)驗(yàn)研究通常不會與觀察研究結(jié)合在一起，后者探討的是抑郁水平與所接收的服務(wù)水平之間的關(guān)系。雖然這兩類研究在某種形式上都涉及抑郁癥與治療方式之間的關(guān)系，但是它們在研究設(shè)計(jì)、構(gòu)成這些研究結(jié)果的那些定量關(guān)系的實(shí)質(zhì)，以及那些結(jié)果的含義等方面的差異是如此之大，以至于很難將它們整合在同一項(xiàng)再分析中。當(dāng)然，有學(xué)者可能針對每類結(jié)果分別采取適當(dāng)?shù)牟襟E，進(jìn)而對實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果和相關(guān)研究結(jié)果分別進(jìn)行再分析，并且圍繞這兩種再分析得出一些結(jié)論。這樣做是合理的?！　≡谝豁?xiàng)再分析中包含的系列研究結(jié)果必須來源于實(shí)踐前提和概念前提方面具有可比性的研究設(shè)計(jì)，再分析用各種“效應(yīng)值”（effect sizes）的形式來代表每項(xiàng)研究的結(jié)果。一個效應(yīng)值就是一個統(tǒng)計(jì)量，它對來源于每個相關(guān)研究結(jié)果的關(guān)鍵定量信息進(jìn)行編碼。不同類型的研究結(jié)果通常要求不同的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量。例如，相對于那些對多組對象在因變量的均值上進(jìn)行的比較研究來說，那些生成雙變量關(guān)系的研究更能夠利用不同的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行再分析。與之類似，有些研究結(jié)果針對單個對象樣本匯報(bào)出前一后均值差，這些結(jié)果仍然要使用一個不同的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量，并且還有另外一些更專業(yè)的統(tǒng)計(jì)量。　　在已知各種統(tǒng)計(jì)形式具有可比性的情況下，下一步需要界定哪些研究結(jié)果出于再分析的目的而在概念上具有可比性，而這種界定在關(guān)注者的心里經(jīng)常是固定的。在概念上不同的多項(xiàng)結(jié)果在一個分析者看來卻可能相似。例如，格拉斯對心理治療的有效性的再分析（Smith and Glass，1977）就受到批評，因?yàn)樗褋碜杂谛再|(zhì)完全不同的領(lǐng)域，如認(rèn)知行為學(xué)、心理動力學(xué)、格式塔心理學(xué)等的諸多結(jié)果混合在一起。格拉斯聲稱，他的興趣在于考察類型廣泛的各種心理療法的全面有效性，并對不同的類型進(jìn)行比較，因此在再分析中要表述出所有類型的結(jié)果。另外一位分析者的興趣范圍可能稍小一些，例如他可能僅針對恐蛇癥的脫敏療法的研究結(jié)果進(jìn)行再分析。然而，無論哪種情況，分析者都必須對興趣的范圍有一個界定，并且闡明是把諸項(xiàng)研究包含在再分析之內(nèi)，還是排除在外。其他人可能批評這種界定和闡述，但是只要這些界定和闡述是明確的，那么每位評論者都會自行判斷這些做法是否有意義?！　⌒?yīng)值——一個關(guān)鍵概念　　假定一系列定量研究的結(jié)果處理的是同一個課題，并且包含的研究設(shè)計(jì)可相互比較，那么對于想把這些結(jié)果編碼成為一個數(shù)據(jù)庫，從而能夠進(jìn)行有意義的分析的學(xué)者來說，還存在一個重要問題。除了個別的例外，這種研究的一些關(guān)鍵變量將不會使用相同的操作化（測量步驟）。例如，假設(shè)我們選擇了針對抑郁癥治療的有效性的群體對比研究。有一些研究可能使用貝克抑郁量表（Beck depression inventory）作為輸出變量，某些可能使用漢密爾頓抑郁自評量表（Hamilton rating scale for depression），一些可能使用治療者對抑郁的評估，還有一些研究可能采取有關(guān)這種構(gòu)項(xiàng)的其他特殊但合理的測量。這些差異很大的測量產(chǎn)生諸多不同的數(shù)值，這些值僅僅相對于所使用的特定操作化和量表來說是有意義的，那么以什么方式對它們的定量結(jié)果進(jìn)行編碼，從而允許對結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上進(jìn)行組合和比較呢？　　答案與再分析的本質(zhì)特征有關(guān)，實(shí)際上，這種特征使再分析成為可能，并且展現(xiàn)了整個再分析過程據(jù)以圍繞的軸心。在再分析中，用來對不同形式的定量研究結(jié)果進(jìn)行編碼的各種效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量是以“標(biāo)準(zhǔn)化”這個概念為基礎(chǔ)的。效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量對諸多研究結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化，從而使得到的數(shù)值在涉及的全部變量和測量中保持一致，具有可解釋性。這種情境下的標(biāo)準(zhǔn)化與我們在測驗(yàn)和測量中談到的標(biāo)準(zhǔn)分具有同樣的意義。例如，我們可能把數(shù)學(xué)測驗(yàn)的分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換成百分?jǐn)?shù)，或在一個樣本值的標(biāo)準(zhǔn)差基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的Z值，從而能夠與另一類變量，如閱讀成績進(jìn)行有意義的對比。約翰尼（Johnny）的數(shù)學(xué)成績可能處在第85個百分位上，而在閱讀方面則僅僅在60個百分位上?！　∨c這種方式類似，在再分析中，最常用的一些效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量要對所關(guān)注的測度值的樣本分布的變化進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。因而，與治療者的平均評價(jià)值以及所有其他關(guān)于抑郁癥的此類定量測量一樣，在貝克抑郁量表中治療組和控制組之間的均值差也可以用標(biāo)準(zhǔn)差單位來代表。在標(biāo)準(zhǔn)差單位的量綱中，我們可能對來自不同的測度和操作化的結(jié)果進(jìn)行組合和比較。利用貝克抑郁量表的一項(xiàng)研究可能表明，治療組和控制組之間的差是0.3個標(biāo)準(zhǔn)差，而對于采用治療者自己的評價(jià)值的一項(xiàng)研究來說，該差值也許是0.42個標(biāo)準(zhǔn)差。假定對應(yīng)的各個樣本據(jù)以抽取的總體是相同的，我們就可以比較這些數(shù)字，在統(tǒng)計(jì)分析中用它們來計(jì)算均數(shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等值，并通常把它們看成是代表同一事件的有意義的指標(biāo)，就本案例來說，在治療小組中回應(yīng)者體驗(yàn)到一定的抑郁量，相對于估計(jì)到的總體抑郁變動量而言，在控制組中也有一定的抑郁量，二者之差就是上述的有意義的指標(biāo)。　　因此，再分析的關(guān)鍵在于定義一個效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量，它能以標(biāo)準(zhǔn)化的形式代表一系列研究得到的諸多定量結(jié)果，從而允許在各項(xiàng)研究之間進(jìn)行有意義的數(shù)字比較和分析。這里存在許多種可能性。把研究結(jié)果進(jìn)行二分處理，找到在統(tǒng)計(jì)上顯著的結(jié)果和不顯著的結(jié)果，這種二分就是一種基本形式的效應(yīng)值。稍有不同的另外一類便是針對每一種統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)得到的P值（如P=0.03，P=0.50）（Becker，1994）。然而，這些都不是非常好的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量值。較好的值應(yīng)該既表征關(guān)系的大小，又表明其方向，而不僅僅是統(tǒng)計(jì)上的顯著性。另外，它們是被明確界定的，從而相對來講很少與其他問題如樣本量等混淆在一起，盡管樣本量在顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果中是舉足輕重的?！　榱私o有待考察的一系列研究中特定的研究設(shè)計(jì)、定量結(jié)果的形式、變量和操作化等提供恰當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)化，再分析者應(yīng)該利用一種效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量。在某種情境下，可利用多種效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量，但是在實(shí)踐中，只有少數(shù)能夠被廣泛應(yīng)用。經(jīng)驗(yàn)結(jié)果可歸為許多類，大多數(shù)結(jié)果都落入其中的一類，可針對此類提出多種特定的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量和相關(guān)的統(tǒng)計(jì)程序并得到廣泛認(rèn)可。第3章將定義一系列有用的效應(yīng)值統(tǒng)計(jì)量，同時(shí)也給出最適用于使用這些統(tǒng)計(jì)量的研究條件?！　≡俜治龅膬?yōu)勢所在　　為什么人們應(yīng)該考慮利用再分析法來總結(jié)并分析一批研究成果，而不用常規(guī)的研究綜述技術(shù)？總的來說，如下四個原因構(gòu)成了再分析的主要優(yōu)勢。　　第一，再分析程序在對研究結(jié)果進(jìn)行匯總的過程方面施行一種有用的準(zhǔn)則。好的再分析本身被實(shí)施成為一種結(jié)構(gòu)化的研究技術(shù)，因此要求對各步都要進(jìn)行記錄并接受審查。它涉及制定一種標(biāo)準(zhǔn)的詳細(xì)說明，由它來界定所討論的研究結(jié)果的總體，進(jìn)而區(qū)分并回溯合格的、有條理的研究策略，對諸多研究特征和結(jié)果進(jìn)行正式的編碼，以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以便支持得到的結(jié)論。通過這種明確并系統(tǒng)的研究總結(jié)過程，研究者就能評估作者的假定、程序、證據(jù)和結(jié)論，而不是無條件地相信結(jié)論的正確性。　　第二，再分析法表征著一些重要的研究結(jié)果，相對于依賴定性總結(jié)的常規(guī)研究綜述過程或者依賴統(tǒng)計(jì)顯著性的“唱票法”（vote—counting）而言，再分析法的表征方式更為獨(dú)特和復(fù)雜。對于一系列研究中的每種相關(guān)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來說，通過對其大小和方向進(jìn)行編碼，各個再分析的效應(yīng)值便構(gòu)成一個變量，該變量易受到各項(xiàng)研究中不同質(zhì)量的結(jié)果的影響。相比之下，那種使用統(tǒng)計(jì)顯著性來區(qū)分那些發(fā)現(xiàn)了效應(yīng)的研究和未發(fā)現(xiàn)效應(yīng)的研究的做法容易引起誤解。統(tǒng)計(jì)顯著性既反映了所估計(jì)的效應(yīng)的大小，也反映了圍繞該估計(jì)值的抽樣誤差，而后者幾乎是關(guān)于樣本量的一個函數(shù)。因而，由于低統(tǒng)計(jì)功效的存在，小樣本研究可能發(fā)現(xiàn)一定數(shù)量雖在統(tǒng)計(jì)上不顯著但有意義的效應(yīng)或者關(guān)系（Lipsey，1990；Schmidt，1992，1996）?！　〉谌?，再分析法還能夠發(fā)現(xiàn)一些隱藏在其他匯總性研究中的效應(yīng)或關(guān)系。對多項(xiàng)結(jié)果進(jìn)行定性的、敘事性的總結(jié)盡管包含豐富的信息，但它本身卻不能對各項(xiàng)研究之間的差別和在各項(xiàng)研究結(jié)果中的差異進(jìn)行細(xì)致的審查。然而，在再分析中，具體做法是對各種典型的研究特征進(jìn)行系統(tǒng)編碼，這允許對諸多研究結(jié)果和諸如回答者的特征、治療的性質(zhì)、研究設(shè)計(jì)、測量步驟這樣的特征之間的關(guān)系進(jìn)行一種解析性的精確考察。進(jìn)而言之，通過估計(jì)每一項(xiàng)研究中的效應(yīng)值，匯總各項(xiàng)研究中的估計(jì)值（對較大的研究給予較大的權(quán)重），再分析會比個體研究產(chǎn)生擁有更大統(tǒng)計(jì)功效的綜合性的效應(yīng)估計(jì)值。因此，在諸多研究之間達(dá)成共識的一些有意義的效應(yīng)和關(guān)系，以及關(guān)系到各項(xiàng)研究之間的差異的差分效應(yīng)（differential effects）都更容易被再分析法而不是不太系統(tǒng)的、解析性的方法所發(fā)現(xiàn)?！　〉谒?，針對來自有待匯總的研究結(jié)果的大量信息，再分析用有序的方式來處理這些信息。當(dāng)研究的項(xiàng)數(shù)或者從每一項(xiàng)研究中提取出來的信息量超過某個相當(dāng)?shù)偷呐R界值的時(shí)候，那么記筆記或索引卡片編碼等方法就無法有效地記錄全部細(xì)節(jié)。相比之下，再分析法的系統(tǒng)編碼程序，以及為了記錄結(jié)論信息而構(gòu)建的電腦化數(shù)據(jù)庫就幾乎擁有無限的容量記錄來自每一項(xiàng)研究的詳細(xì)信息，并且能夠包含大量的研究。例如，由本書作者之一所進(jìn)行的一項(xiàng)再分析就生成了一個數(shù)據(jù)庫，它包含了大約500項(xiàng)研究，每項(xiàng)研究都用150多項(xiàng)信息來記錄（Lipsey，1992）。然而，我們馬上就補(bǔ)充的是，再分析不要求有多項(xiàng)研究，它在某些情況下可有效地應(yīng)用于少至二項(xiàng)或三項(xiàng)研究結(jié)果的分析之中。

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