不是医学生，研究的课题要用到meta分析方法，指导的操作视频和操作书籍可以参考医学生学习材料吗？
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:固定效应模型假设所有效应量都来自一个单一的相同总体。它指出所有研究都具有相同的真实效应量。这个真实的效果是我们想要在meta分析中计算的整体效果大小，表示为 θ\thetaθ。
我们可以这样描述这种关系：
θ^k=θ+ϵk \hat\theta_k = \theta + \epsilon_k θ^k=θ+ϵk
虽然不知道研究的真实总体效应大小，但可以利用这种关系来对真实总体效应进行最佳估计 θ^k\hat\theta_kθ^k， 因此，在meta分析中汇集效应时，应该赋予具有更高精度（即更小的标准误差）的效应量更大的权重。
wk=1sk2 w_k = \frac{1}{s^2_k} wk=sk21
想计算固定效应模型下的合并效应大小，只需使用所有研究的加权平均值。一旦我们知道权重，我们就可以计算加权平均值，我们对真实合并效应的估计 :
θ^=∑k=1Kθ^kwk∑k=1Kwk \hat\theta = \frac{\sum^{K}_{k=1} \hat\theta_kw_k}{\sum^{K}_{k=1} w_k} θ^=∑k=1Kwk∑k=1Kθ^kwk
这种方法是在meta分析中计算平均效应的最常用方法。因为我们使用方差的倒数，所以它通常被称为逆方差加权或简称为逆方差荟萃分析✍。
作为非医学生，如果想学习关于meta分析方法的操作，可以参考以下途径：
学习基础统计学知识，包括假设检验、置信区间、方差和标准误等概念。这是入门meta分析的基础，建议学习统计学入门课程或书籍。
学习meta分析的基本概念和步骤，包括数据收集、数据评估、效应量计算、效应量汇总和结果解释等。可以通过阅读meta分析书籍或论文、参加相关培训课程等途径学习。
掌握meta分析的常用软件，例如Metafor、RevMan、Comprehensive Meta-Analysis等。这些软件都提供了演示版或试用版，可以进行基本操作的练习。
学习meta分析的进阶知识，例如异质性检验与解释、子组分析、漏斗图的解释与应用等。这些知识可以通过深入学习统计学、实践应用、参与学术交流等途径获得。
具体学习过程中可能需要用到的代码，可以通过查看软件手册或在线文档来获得。如果遇到具体问题可以参考相关论文或咨询专业人士。