 आश्माघ stemработ money आश्माघ system आश्माघ system अगर पनाखुत ह manufacturers मेट आनाना�ygusal वी'd अखित तो इसली यह इसके थोड़े से steps different अजो के आप primary data के अपर studies करते हैं उनसे तो आई यह देकते है इसके steps क्या आप basically इसके बी 8 ही steps आप मगर इसका ठोडा सा procedure different है the 1st step इसका है defining the research question ज़ेसे आप जब रीशर्च चड़ी कनडक्त करते हैं, with the primary data तो उश में मी आपके पास एक रीशर्च कुश्टन होना जाएई. इसी तरा जब आप शिकेंड़ी डेटा के साथ चड़ी कनडक्त करते हैं, तो उशके लिए भी ज़ूरी है, इसी तरा जब शिकेंड़ी डेटा के साथ काम करें, तो उश में मी रीशर्च को साथ करते हैं. तरड स्टप इसका दिफ्रन्त हैं, जो है प्रम्री डेटा की स्थड़ीस से जोके है, choice of the effect size महीर, यहनी जो रीशर्च आप ने द्राउ करने हैं, इन फर करने हैं, आप ने मेता अनलेसिस में, उस में effect size आप को सा देखेंगें, choice of the analytical method used, अप का अनलेसिस का मेत्ट क्या होगा, वो भी तीं चार मेत्ट जाएं, वो भी हमागे डेटेल में देखते हैं, choice of software के कोन सा शाफ्टवाल करेंगें, coding of effect sizes, अप effect sizes के लिए coding कैसे करेंगें, analysis and reporting the results. तो यह आप तोटलिच के स्थप से, तो पहला जो स्थप हैं के, defining the research question, तो मेत्टा अनलेसिस में हम दो चीजे लिए, important when we design the research question, जब हम देखते हैं, manageability and relevance. यह आप ने जो research question जब बनाना है, तो उशके लिए जो available studies हैं, वो आप ने देखती हैं, के आप उसको manage भी करपाएंगे, और जो आप studies select करेंगे, वो कितनी relevant हैं, अपके research question के साज, क्योंके Google scholars use करेंगे, या आप कोई और electronic data base use जब करेंगे, तो information overload होगा आपके पाज, आपके पास बेताहाशा studies आजागेंगी, तो उसको आप कैसे manage करेंगे, तो इस क्या ये आपको देखना पड़ेगा, क्या आप उसको manage भी को कैसे अपने आप research में address करेंगे, और relevance, कोंसे study most relevant है, उसको आप कैसे देखनगे, ये बी आपको इस जब आपका भी answer देना पड़ेगा, अपने meta analysis में, literature search के जब हम बात करते हैं, तो literature search में, अपने meta analysis में, तो systematic literature review में, हम grey literature को search करते हैं, तो इस में मी हम grey literature को search करते हैं, हम already published meta analysis studies है, उनके list of studies है, उनको भी use कर सकते है, बसत इसके साजो primary method है, की word search in electronic databases, अपको साज तमस देशाइड कर लेते हैं, उन साज तमस के साज आभ जो है, जो है databases of your electronic, उन में ज़े से pummint है, Google scholar है, और जो databases है, उन में data को search करते हैं, और download करते हैं, उसके बाज आप जब आप data download कर लेते हैं, तो आप अपनी study का inclusion criteria बनाते हैं, के कुन से आप के, जो relevant studies हैं, उन को आप सेट करते हैं, inclusion criteria बेसेज पे, और फिर इसी बेसेज पे आप अपना सामपल कमपोस करते हैं, इस के लिए ज़से हम systematic literature of you में, प्रिस्मा, फलो डायाग्राम, फोलो करते हैं, इसी तराम, मेटा आनलिसस में भी, तरट स्तप हैं, च्वाइस अफ्रक्त साईस में यह, तो जब हम इसकी बात करते हैं, तो इस में दो ताइबस के अफ्रक्त साईस हो सकते हैं, बसेखली आप यह तो, को रोलेशन कोफिष्ट कंपुट करें, यह आप यह आप श्तन्ड़ाईएश में दिफ्रन्सेज देख लें, जो भी आप का युनित अफ अनलिसेज आप उसके लिए, तो यह आज अज अचर्चर आप की प्रविष्ट न होती है, के आप इस में से, कोफिष्ट कोफिष्ट करेंगे, अब समट ताई मिजँ जो अप भाश उस्टडीए असमें लिए, जो अप अप अगर प्यर सनार, कोफिष्ट को खंपौट करने चातें, तो वर आप के जेटा है, उसमें कोगे आसी एक रोग चटडीज है, उसमें यह खंपुट नहीं वावा, तो ये हमने कोवर्व्यू लेलिया है के हम मैता अनलिसिस को कैसे कनडक्त करते हैं। इसके क्या कुन से स्टैप से नवाल होते हैं। जब हम मैता अनलिसिस की बेसिस पे कोई स्टडी अगर रहे हैं।