本書翻譯自Michael Borenstein、Larry V. Hedges、Julian P. T. Higgins 與 Hannah R. Rothstein 所撰寫的Introduction to Meta-Analysis 一書，在編排部分，採由淺入深進行討論，第一部分先簡介後設分析，第二部分進行效果值的計算，第三部分則帶出固定效果與隨機效果，第四部分談異質性，第五部分則挑戰較複雜的資料結構，第六部分為其他問題。第七部分討論效果值相關問題，第八部分補充其他方法。第九部分則是將後設分析實際應用到相關領域，最後，第十部分則將分析的資源與軟體進行介紹。循序漸進的編排方式以利讀者更快上手，而且每個單元裡皆有範例可供參考，讓讀者可以真正學習此方法並活用。

本書為讀者理解後設分析的基本思想以及如何正確應用、解釋後設分析結果提供了一個基本的框架，供研究者、臨床工作者或統計工作者參閱。由於後設分析方法涉及較深奧的統計學知識，本書所列的統計學公式，對於初學者來說可能較為艱澀，但澈底詳讀過後，必能在研究結果的解讀上更為精確與全面。

• Part 1 簡介
  Ch 01 如何進行後設分析
  Ch 02 為什麼要進行後設分析
  
• Part 2 效果值和精確度
  Ch 03 概述
  Ch 04 平均數下的效果值
  Ch 05 二元資料的效果值（2×2 列聯表）
  Ch 06 以相關為基礎的效果值
  Ch 07 效應指標間的轉換
  Ch 08 影響精確度的因素
  Ch 09 本部分小結
  
• Part 3 固定效果與隨機效果
  Ch 10 概述
  Ch 11 固定效果模型
  Ch 12 隨機效果模型
  Ch 13 固定效果模型vs. 隨機效果模型
  Ch 14 示例一
  
• Part 4 異質性
  Ch 15 概述
  Ch 16 異質性的識別和定量
  Ch 17 預測區間
  Ch 18 示例二
  Ch 19 次群組分析
  Ch 20 後設迴歸
  Ch 21 再論次群組分析和後設迴歸
  
• Part 5 複雜資料結構
  Ch 22 概述
  Ch 23 研究內獨立次群組
  Ch 24 研究內多個結果或多個時間點
  Ch 25 研究內的多重比較
  Ch 26 關於複雜結構的評論
  
• Part 6 其他問題
  Ch 27 概述
  Ch 28 唱票法—老問題的新名字
  Ch 29 後設分析的檢定力分析
  Ch 30 出版偏誤
  
• Part 7 效果值相關議題
  Ch 31 概述
  Ch 32 為何用效果值而不用p 值
  Ch 33 Simpson 詭論
  Ch 34 變異數倒數方法概論
  
• Part 8 其他方法
  Ch 35 概述
  Ch 36 以方向和p 值為基礎的後設分析方法
  Ch 37 用於二元資料的其他方法
  Ch 38 心理測量後設分析
  
• Part 9 後設分析實際應用中相關議題的討論
  Ch 39 概述
  Ch 40 什麼時候進行後設分析是合適的？
  Ch 41 後設分析結果的呈現
  Ch 42 累積後設分析
  Ch 43 對後設分析的批評
  
• Part 10 資源和軟體
  Ch 44 後設分析應用軟體
  Ch 45 參考書網站和專業組織