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Meta分析中的异质性程度可以用异质性方差度量。为了估计异质性方差，人们研究并给出了各种估计方法，如矩估计、最大似然估计、经验贝叶斯估计等。在点估计的基础上，还进一步研究了异质性方差的区间估计，从而更加准确和有效地度量异质性大小。构建置信区间的方法也有很多，如似然估计、WALD型置信区间、基于Q统计量的置信区间等。在介绍已有的几种异质性方差区间估计方法的基础上，给出了假设，τ2近似服从正态分布的情况下，异质性方差的区间估计方法，导出了异质性方差置信区间的解析表达式。仿真计算及实例分析表明该方法是稳健、可靠