В статистических исследованиях, мета-анализ суммирует в себе результаты нескольких исследований, которые, связанны одним предположением. Первый на свете мета-анализ был предложен Карлом Пирсоном (Karl Pearson) в 1904 году. Объединив исследования он решил побороть проблему уменьшения мощности исследования в небольших выборках. Исследуя результаты многих исследований, он выявил, что мета-анализ может помочь получить более точные данные исследований.
Несмотря на то, что мета-анализ сейчас широко применяется в области эпидемиологии и в медицинских исследованиях. Работы, в которых применялся мета-анализ не выходили свет 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 говорит, что первое применения этого термина состоялось в 1976 году Глассом. Статистическая 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 многих исследованиях, результатом статистического исследования являются различные переменные и они измеряются в разных мерах измерения, общие переменные в мета-анализе стандартизируются к определенной мере измерения. Чтобы описать результаты сравнительных экспериментов обычно этой мерой измерения выбирается стандартизированная средняя разница (D), она является стандартизированным баллом, который равен разнице между средними, или коэффициент отношения шансов, если результаты экспериментов представлены в виде качественной 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. В этих случаях корреляция сама по себе является стандартизированной мерой измерения.
Результаты исследования, описываются в зависимости от различных подходов. Один подход наиболее часто 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.
