一、元分析和meta分析区别？

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。

元分析程序输入参数包括：各个观察到的相关系数（已有研究文献中变量间的相关计分析，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。

Meta分析是运用定量方法去概括（总结）多个研究结果的系统评价，是文献评价中，将若干个研究结果合并成一个单独数字估计的统计方法。

以综合已有的发现为目的，对同一个问题的跨研究进行综合的统计分析方法。目前已发展为：综合多个同类研究的结果， 对研究效应进行定量合并的分析研究过程和系统方法

二、meta分析和荟萃分析有什么区别呢？

Meta分析,又称荟萃分析,是一种对同类型的研究结果进行收集、合并及统计分析的方法。这种方法逐渐发展成为一门重要学科——循证医学的主要内容和研究手段。

Meta分析的主要目的是将以往的研究结果更为客观的综合反映出来,研究者并不进行原始的研究,而是将研究已获得的结果进行综合分析,由于不需要大量采集数据,简单易行等优点,循证医学Meta分析成为了目前非常流行的一类医学统计学科。

三、孟德尔分析和meta分析的关系？

meta分析是荟萃分析，主要以已发表的文献为分析对象。生物统计分析可能不太一样。

四、文献分析和综述的区别？

文献分析和文献综述在本质上有一定的区别，文献分析只是把目前已经发表的文献罗列在一起，进行相关的数据统计就可以了，文献综述则是要求把所有的文献集中在一起进行分析，需要加入自己的观点，而且还要以此来引出自己的研究方向。

五、方差分析和回归分析的区别与联系？

方差分析与回归分析是有联系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各变量对结果的影响程度的定性关系，从而剔除对结果影响较小的变量，提高试验的效率和精度。

而回归分析是研究变量与结果的定量关系，得出相应的数学模式。

在回归分析中，需要对各变量对结果影响进行方差分析，以剔除影响不大的变量，提高回归分析的有效性。方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。

造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

回归分析是研究各因素对结果影响的一种模拟经验方程的办法，回归分析（regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。

回归分析中，会用到方差分析来判断各变量对结果的影响程度，从而确定哪些因素是应该纳入到回归方程中，哪些由于对结果影响的方差小而不应该纳入到回归方程中。

六、静态分析和比较静态分析的联系和区别有哪些？

静态分析和比较静态分析都是软件工程领域中常用的技术手段。它们的联系和区别如下：

1.联系：

两者都属于软件测试过程中的静态分析方法，即不依赖于运行时状态。静态分析和比较静态分析都可以检查代码中的潜在问题，找出代码中的错误、缺陷和漏洞，从而提高软件的质量和稳定性。

2.区别：

（1）主要目的不同：静态分析主要是寻找程序中的静态异常，例如死代码、逻辑错误、安全漏洞等；而比较静态分析主要是查找版本间的变化，在软件开发过程中比较两个不同版本之间代码的差异。

（2）实现方式不同：静态分析通常是通过一些工具来扫描代码，自动寻找程序中的问题，例如使用 Pylint、Cppcheck 等；而比较静态分析通常是基于版本管理系 统中几个版本的版本历史，人工查看不同版本之间的代码差异。

（3）应用场景不同：静态分析通常在代码开发及测试阶段使用，通过对源代码进行静态分析排除编码或者设计上的潜在错误；而比较静态分析主要在软件开发的维护阶段使用，对两个不同版本进行对比分析，找出变化情况并决定适当的修 正措施。

总的来说，静态分析和比较静态分析都有其特定的应用场景，可以根据具体需求选择合适的方法。

七、定性分析和定量分析的区别和联系？

定性--用文字语言进行相关描述 定量--用数学语言进行描述定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；; 定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；; 定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论 定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。因此，本章以后几节所做的分析基本上以定性分析为主。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。 不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。 应用: 在证据法学研究中，定性分析方法和定量分析方法各有长处，可以相辅相成。但是由于我国证据法学的研究人员比较熟悉定性分析方法，所以有必要特别强调定量分析方法的功能和重要性。例如，我们不仅要分析某个证据规则是好还是不好，而且要分析其利弊比例……等等 专利分析法分为定量分析和定性分析两种。定量分析即对专利文献的外部特征（专利文献的各种著录项目）按照一定的指标（如专利数量）进行统计，并对有关的数据进行解释和分析。定性分析是以专利的内容为对象，按技术特征归并专利文献，使之有序化的分析过程。通常情况下需要将二者结合才能达到较好的效果。

八、回归分析与相关分析的区别和联系是什么？

一、相关分析与回归分析的区别 ：

1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。

2．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。

3．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量 (如人的身高与体重，商品的价格与需求量)，则有可能存在多个回归方程。

二、相关分析与回归分析的联系：

相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。

九、相关分析与回归分析的区别和联系是什么？

一、相关分析与回归分析的区别：1．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。因此，在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。2．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是唯一确定的，而会表现出一定的随机波动性。3．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是唯一确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量(如人的身高与体重，商品的价格与需求量)，则有可能存在多个回归方程。二、相关分析与回归分析的联系：相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。

十、主成分分析和层次分析法的区别和联系？

主成分分析法和层次分析法异同 1.基于相关性分析的指标筛选原理 两个指标之间的相关系数，反映了两个指标之间的相关性。

相关系数越大，两个指标反映的信息相关性就越高。而为了使评价指标体系简洁有效，就需要避免指标反映信息重复。通过计算同一准则层中各个评价指标之间的相关系数，删除相关系数较大的指标，避免了评价指标所反映的信息重复。通过相关性分析，简化了指标体系，保证了指标体系的简洁有效。2.基于主成分分析的指标筛选原理 （1）因子载荷的原理 通过对剩余多个指标进行主成分分析，得到每个指标的因子载荷。因子载荷的绝对值小于等于1，而绝对值越是趋向于1，指标对评价结果越重要。（2）基于主成分分析的指标筛选原理 因子载荷反映指标对评价结果的影响程度，因子载荷绝对值越大表示指标对评价结果越重要，越应该保留；反之，越应该删除。通过对相关性分析筛选后的指标进行主成分分析，得到每个指标的因子载荷，从而删除因子载荷小的指标，保证筛选出重要的指标。3.相关性分析和主成分分析相同点 一是，基于相关性分析的指标筛选和基于主成分分析的指标筛选，均是在准则层内进行指标的筛选处理，准则层之间不进行筛选。这种做法的原因是，通过人为地划分不同准则层，反映评价事物不同层面的状况，避免误删反应信息不同的重要指标。二是，基于相关性分析的指标筛选和基于主成分分析的指标筛选的思路，均是筛选出少量具有代表性的指标。4.相关性分析和主成分分析不同点 一是，两次筛选的目的不同：基于相关性分析的指标筛选的目的是删除反应信息冗余的评价指标。基于主成分分析的指标筛选的目的是删除对评价结果影响较小的评价指标。二是，两次筛选的作用不同：基于相关性分析的指标筛选的作用是保证蹄选出的评价指标体系简洁明快。基于主成分分析的指标简选的目的是筛选出重要的指标。