什么是异质性？
广义：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究中内在真实性的变异。
狭义：统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也用于表明除仅可预见的偶然机会外研究间存在的差异。
异质性分析怎么做？
（1）异质性检验
可以使用异质性检验进行异质性分析，结论更加客观，其中包括：Q检验，I2值判断，H值判断等。通常情况下Q检验时p 值>0.1，即说明无异质性（即同质性）；I2指标衡量组间异质性的占比情况，通常I2大于50%时认为异质性较高，I2大于75%时认为异质性过高；通常H值大于1.5则说明存在异质性，H值小于1.2说明不存在异质性问题，如果H介于1.2 ~ 1.5之间时，如果95%区间包括1说明没有异质性，反之说明具有异质性。
（2）可视化图形
也可以用图形进行分析，比如森林图、Galbraith 图法、L’Abbe 图等。比如森林图举例如下：
森林图左侧为研究Study名称及异质性检验和合并效应统计检验等信息；森林图中间部分展示效应量及置信区间，方块矩形为权重大小其表示该Study的贡献情况，中间虚线为参照对比线其对应着合并效应值，菱形表示合并效应量结果；森林图右侧展示效应及其置信区间具体数据，并且展示各Study权重信息等；如果有亚组Subgroup，则会展示各亚组效应量及检验信息等。
异质性一般指meta分析中，纳入文献之间的存在的异质性。
其广义定义为：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。狭义定义为：专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也表明除可预见的偶然机会外研究间存在的差异性。
异质性检验方法又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。应用Q及I²统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测异质性的程度；适当应用图示法，找到引起异质性的异常点（某个或某几个研究）