1976年美国教育心理学家格拉斯（Glass）首次提出元分析一词。
元分析的英文单词是meta-analysis。元分析是关于分析的分析，即将以往实证研究中的数据分析结果抽取出来进行二次分析处理的方法。17世纪法国数学家帕斯卡（Pascal）率先用数学方法计算赌局概率，开创了定量处理不同观测数据的先河。
1861年英国天文学家、数学家艾里（Airy）撰写了《观测误差和整合观测结果的代数与数值理论》，为元分析奠定了良好的理论基础。但是这一时期人们对观测数据的比较还不太严谨和精确，统计学上的P值和显著性水平概念还未成形。
1904年英国的统计学家皮尔逊（Pearson）发表了《血清接种预防肠热病的统计报告》，首次使用元分析的思想对数篇肠热病接种研究的数据进行了汇总。
1920年英国统计学家费雪（Fisher）提出了‘合并P值’的思想，建议科学家对已有研究进行整合。
1940年五位心理学家对1882-1939期间的145篇关于超感官知觉的实验研究进行了定量分析，并提出和估计了‘发表偏差’（未发表论文对总体效应的影响）。
1955年临床医学领域的第一篇元分析论文问世，当时采用的称呼是systematic review，而不是meta analysis。
1976年美国教育心理学家格拉斯（Glass）首次提出元分析一词。
至此，元分析方法开始广泛应用于教育学、心理学和管理学等社会科学领域，以及流行病学和循证医学等自然科学领域。
元分析方法：
异质性检验：元分析有两种效应模型可以选择，随机效应模型（Random Effect Model）和固定效应模型（Fixed Effect Model），当效应值显著时应采用随机效应模型，反之则选用固定效应模型。
所以为了进一步从实证角度检验每一个研究结果是否可以代表总体效应量的样本估计，需要进行异质性检验。如果各个研究之间不同质，则选择随机效应模型进行元分析会更加合适。
发表偏差检验：发表偏差是指在收集文献的过程中，研究者可能只收集了已经出版的文献，而遗漏了未出版的文献，这样会导致元分析的效应值高于真实值。
因此，发表偏差检验主要是用于探测研究者所选取的文献是否具有全面性和代表性，纳入文献10篇以上就需要做发表偏差检验。可以采用漏斗图（Funnel Plot）、失安全系数（fail-safe N）、剪贴法（Trim and Fill）来评估出版偏差。