在进行Meta分析时，异质性检验的目的是A. 增加统计学检验效能B. 分析各项独立研究是否具有异质性C. 评价研究结果的统计学显著性D. 计算合并效应量E. 提高准确度

异质性检验是Meta分析中的关键步骤，其核心目的是评估纳入的研究结果之间是否存在显著的不一致性（即异质性）。若存在异质性，需进一步分析其来源，选择合适的合并模型。本题需明确区分异质性检验与其他统计步骤（如计算合并效应、检验显著性等）的功能差异。

选项分析

A 增加统计学检验效能

错误。检验效能（Power）指检测到真实效应的能力，而异质性检验本身不直接影响检验效能。Meta分析通过整合多个研究结果提高效能，但异质性检验仅用于判断研究间的一致性。

B 分析各项独立研究是否具有异质性

正确。异质性检验的核心目标是识别研究结果的不一致性。例如，卡方检验（如Cochran's Q）或I²统计量常用于此目的。

C 评价研究结果的统计学显著性

错误。统计学显著性（如p值）反映结果是否由随机误差导致，而异质性检验关注的是研究间的真实差异，两者目标不同。

D 计算合并效应量

错误。合并效应量（如均差、比值比）是Meta分析的最终输出，但需在异质性检验后选择模型（固定效应或随机效应）计算，而非检验本身的功能。

E 提高准确度

错误。准确度通常指估计值的接近真实值程度，异质性检验的作用是判断是否需要调整分析策略，而非直接提升准确度。