元分析（meta-analysis )统计方法是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的统计显著性等来分析两个变量间真实的相关关系。
元分析要求每个观察到的相关系数经过研究样本的大小的权重处理，从而产生经过权重处理的总体相关性的平均估计值。这个观察值的误差包括总体样本的真实误差，样本误差，以及测量误差。因此为了获得精确的总体相关性及其误差，需要对样本误差和测量误差等进行修正，找出“调节变量”分组研究。另外，元分析对使用的数据进行了一定的限制要求。如“一个变量在不同的研究中有多种衡量指标”出现时，需首先得将这种“异质性”进行处理以保证数据来源及统计方式的一致性。
第一次使用“元分析”这个概念的人是美国学者格拉斯，他在1976年美国教育研究联合会(American Education Research Association)的发言致辞中首次提出元分析概念。格拉斯认为，元分析是一种对分析的分析，具有以下主要特点：(1)元分析是一种定量分析方法，它不是对原始数据的统计，而是对统计结果的再统计；(2)元分析应该包含不同质量的研究；(3)元分析寻求一个综合的结论
元分析的步骤
（一）确定研究目的：确定研究目的也就是组织研究框架。在收集研究之前，首先必须确定研究中想要探索的文献领域及将要包括的题目范围。
（二）彻底的文献搜索：通过包括计算机网络在内的各种手段进
行彻底的文献搜索，也就是研究样本的搜索，这对元分析的有效性非常重要，是综合研究得出结论的基础。
（三）确定适合的研究样本：一般而言，尽可能选择最新的研究。对于未被选中的资料在分析中也要说明，这样就可以清楚明了地表明这些研究曾经发表过，并非经过一段时间将它们遗漏，只是没有作为设计的一部分包括进研究内。同时如果在研究中仅选择了以母语或英语表述的文章，就要说明这样做的理由。
（四）定义变量及对变量编码：在收集、选择了元分析的文献后，必须确定在元分析中要检验何种研究特征，这些特征就是元分析的变量。
（五）识别统计特征的变量：这类变量包括两类统计值，一个是表现平均值差异的效果量d，这需要关注每一个研究中的平均数、标准差和样本大小。另一个是表现关系的相关系数r，这需要关注每一个研究中的相关系数及相关的测量统计值。
（六）研究数据的录入：元分析中搜集来的有关各样本研究特征的数据，需要录入一个相关的统计软件包进行分析。数据录入的形式既可以依据标准码的形式也可以依据SPSS的固定格式。
（七）运用多种统计技术探索、展现数据：对于具体采用哪些元分析技术，要根据研究目的来决定。一般地，需要计算各研究样本的效果量及总效果量的大小，计算对总效果量估计的置信区间以及对各研究样本的同质性检验
