Meta分析的目的是通过综合和统计分析多个独立研究的结果，以得出更具有可靠性和普遍性的结论。具体而言，Meta分析的目的包括：

1、综合证据：Meta分析可以将多个独立研究的结果进行综合，从而得到一个更完整和全面的结论。通过结合多个研究的样本量和效应大小，可以提供比单个研究更可靠的证据。

2、量化效应：Meta分析可以将多个研究的数据进行汇总和分析，计算出特定因素或干预措施对特定效应的整体效果大小，即所谓的效应量。这有助于评估和量化特定因素在整个研究领域的影响程度。

3、评估一致性：Meta分析可以检验多个研究之间的一致性和异质性。通过观察研究结果的一致性，可以确定该领域的研究是否具有一致性的结论，或者是否存在异质性，即不同研究结果之间的差异。这有助于理解研究结果的可靠性和稳定性。

4、发现潜在模式和效应的变化：Meta分析可以帮助发现不同研究结果之间可能存在的模式和效应的变化。通过对不同研究结果中的异质性进行分析，可能揭示出各种因素对效应大小的潜在影响，或者特定子群体在效应上的差异。

5、提供决策支持：Meta分析的结果可以为决策制定者、政策制定者、临床实践者和研究者提供重要的决策支持。综合和量化的研究结果可以帮助制定更可靠和可行的决策，推动实践和政策的改进。

Meta分析的作用

1、提供更可靠的证据：Meta分析通过综合多个独立研究的结果，可以得到更可靠的证据。单个研究可能存在样本量小、方法不准确或偏倚的问题，而Meta分析能够整合多个研究的结果，减少随机误差和个别研究的影响，从而得出更具有可靠性和权威性的结论。

2、提高统计功效：通过Meta分析，可以增加研究的样本量和统计功效。单个研究可能由于样本量有限而难以检测到真实的效应，而Meta分析的综合样本量更大，可以提升统计功效，增加对真实效应的检测能力。

3、检验效应的稳定性和一致性：Meta分析可以评估不同研究结果之间的一致性和异质性。通过观察研究结果的一致性，可以确定特定因素或干预措施对效应的整体影响，从而判断效应的稳定性和普遍性。

4、量化效应大小：Meta分析能够计算出特定因素或干预措施对特定效应的整体效果大小，即效应量。效应量的计算可以帮助研究者评估特定因素的实际影响程度，进而指导实践和决策