В статистике, мета-анализ объединяет в себе результаты нескольких исследований, которые, связанны одним предположением. Первый в мире мета-анализ был проведен Карлом Пирсоном (Karl Pearson) в 1904 году. Собрав вместе исследования он решил решить проблему уменьшения мощности исследования в малых выборках. Исследуя результаты этих исследований, он выявил, что мета-анализ может помочь выявить более точные данные исследований.
Хотя мета-анализ сейчас повсеместно используется в области эпидемиологии и в медицинских исследованиях. Исследования, в которых применялся мета-анализ не публиковались до 1955 года. В 1970-х годов, более сложные аналитические методы были получены в учебных исследованиях, работами Гласса, Шмидта и Хантера (Gene V. Glass, Frank L. Schmidt and John E. Hunter.
Оксфордский Словарь Английского языка повещает, что первое применения этого термина состоялось в 1976 году Глассом. Теория этого метода была развита такими учеными как: Ражду, Хеджес, Купер, Олкин, Хантер, Коен, Чалмерс и Шмидт (Nambury S. Raju, Larry V. Hedges, Harris Cooper, Ingram Olkin, John E. Hunter, Jacob Cohen, Thomas C. Chalmers, and Frank L. Schmidt).
Потому, что в некоторых исследованиях, результатом статистического исследования являются различные переменные и они измеряются в отличных мерах измерения, общие переменные в мета-анализе стандартизируются к определенной мере измерения. Чтобы описать результаты сравнительных экспериментов часто этой мерой измерения выбирается стандартизированная средняя разница (D), она является стандартизированным баллом, равным разнице между средними, или коэффициент отношения шансов, если результаты экспериментов представлены в виде категоризированной переменной (например положительный и отрицательный исходы).
Мета-анализ аналогично может проводиться на исследованиях, которые описывают свои результаты в коэффициентах корреляции, как, например, изучение корреляции между семейными отношениями и интеллектом. Тогда корреляция сама по себе является стандартизированной мерой измерения.
Результаты исследования, описываются в зависимости от различных подходов. Один подход постоянно используется в мета-анализе в медицинских исследованиях и называется "метод обратной разницы".
Средний размер эффект внесенного исследованием - среднее взвешенное, у которого веса равны обратной разнице оцениваемого исследования. Те исследования, у которых данные имеют менее случайные вариации, получают больший вес по сравнению с другими исследованиями.
