Meta分析是一種統計方法，用於總結和合併多個研究的結果，以提供更全面的結論。其分析步驟主要包括：
確認選題。選擇一個具有明確研究問題，且現有研究中存在足夠的研究對象和數據以供分析的領域。
檢索文章。在相關資料庫中使用關鍵字進行搜尋，下載相關文章，並進行重複文章的篩選。
篩選文章。這一步驟非常耗時，包括粗篩和細篩兩個階段。粗篩主要關注文章的標題和摘要是否與主題符合；細篩則更深入地分析文章內容。
風險偏倚測試。評估所選研究的質量和科學性，確保其可靠性和適用性。
數據提取。從入選文章中提取所需數據，包括效應量（如比值比、均數差等）和相關統計數據。
統計分析。使用Meta分析軟體（如Revman、Stata、CMA等）進行數據合併和分析。這包括異質性分析（檢驗研究間的異質性）、發表偏倚檢測（評估研究的發表偏倚）、以及選擇合適的效應模型（固定效應模型或隨機效應模型）。
結果解釋和討論。根據分析結果得出結論，討論研究的意義、局限性以及未來研究方向。
此外，在Meta分析中，還需要注意對原始研究的選取標準、數據提取的準確性、統計分析方法的適用性等方面。