壹 · 缘起
五年前，我的第一篇meta分析，
花了整整四个半月
其中接近两个月的时间，我几乎都在做三件事：学统计，找对应代码，运行调报错。
一段代码本质服从什么函数、为什么突然崩了，我不知道。
那整整四个半月，真的是痛苦又经常崩溃的经历。
如果从第一性原理出发，meta分析的本质，不过是一个既定的公式。无论是固定效应模型，还是随机效应模型，基本数学公式早已固定。
既然公式固定，本质上，代码应该就是一致的。
没有必要，把时间花在寻找代码以及按照编程语言的规则调报错上，
这本质上，是一种时间的浪费。
贰 · 奥卡姆剃刀原则
非必要，勿增多余实体
按照剃刀原则，完成meta分析只需要三个动作：
- 1上传数据
- 2点击分析按钮
- 3导出结果
其余操作，都是基于这三个动作的引申。
但是，在现实世界中，为什么当导师或审稿告诉你要增减一篇文章重做的时候，会这么让人崩溃呢？
原因就在于：绘图工具分布零散，软件代码界面很不友好，
而且生成的初始图很普通，需要重新经历繁琐的美化过程。
这个痛苦本质上是可以避免的。
叁 · 破局
这个念头，
再没有离开过我
不是偷工减料，也不是牺牲专业性和严谨性——而是让那些固定的代码不再存在报错的可能，让重复性动作尽可能压缩到极限。
而且图要好看。大多数统计软件的默认图片，样式偏素，离直接发表的水准还差一截。过去想调色美化，就要导出、进Adobe PS或者PDF编辑器、逐一调整——往往比跑分析本身还要费时间。为什么就不能一开始，就是好看的呢？当然，为了尊重每个人的审美偏好，我特地留了调色按钮，想自己调色的小伙伴可以随意发挥。
毕竟好看，本来也是体现专业的一部分。
肆 · 初心
把我们从机械劳动里解放出来，
把精力留给真正重要的事
三十分钟做完meta分析一套图，已经变成可能。
未来meta分析的竞争，注定是判断力的竞争——选题判断力、统计学判断力，以及审美的竞争。这些，工具替代不了。
但那些重复的、机械的、消耗时间却不消耗智识的部分——写模型、调参数、画图、改颜色——这些，应该交给工具去做。
我想让每一个认真做科研的人，把时间花在值得花的地方。
做这个网站的初衷只有一个：
把我们从机械劳动里解放出来，
把精力留给真正重要的事。
这个平台还在持续迭代。那个"要是点一个按钮就好了"的念头，最终长成了10种meta分析——每扩展一种，背后都是一个真实的临床场景。希望它，能持续帮到你。