การวิเคราะห์อภิมาน
แรงจูงใจที่จะทำงานศึกษาแบบ meta-analysis ก็เพื่อรวมข้อมูลเพื่อจะเพิ่มกำลังทางสถิติ (statistical power) ของค่าที่สนใจ เมื่อเปรียบเทียบกับเพียงใช้ค่าวัดจากงานศึกษาเดียว ในการทำงานศึกษาเช่นนี้ นักวิจัยต้องเลือกองค์ประกอบหลายอย่างที่อาจมีอิทธิพลต่อผลงาน รวมทั้งวิธีการสืบหางานวิจัย การเลือกงานวิจัยตามกฏเกณฑ์ที่เป็นกลาง การแก้ปัญหาเมื่อมีข้อมูลไม่ครบ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ และการแก้ปัญหาหรือไม่แก้ปัญหาความเอนเอียงในการตีพิมพ์[4]
ความสมเหตุสมผลเชิงสถิติของข้อสรุป
กำลังทางสถิติ (Statistical power) เป็นความน่าจะเป็นที่การทดลองจะสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่าง (คือสมมติฐานว่าตัวแปรอิสระที่ทดลองไม่มีผลต่อตัวแปรตาม) เมื่อมันไม่จริง (คือปฏิเสธความผิดพลาดชนิดที่ 2)
ดังนั้น การทดลองที่มีกำลังทางสถิติต่ำ จะมีโอกาสสูงกว่าที่จะยอมรับสมมติฐานว่างโดยไม่เป็นจริง
ซึ่งเป็นความผิดพลาดชนิดที่ 2 แล้วสรุปว่าไม่มีผลแม้ว่าความจริงจะมี (คือมีความแปรปรวนร่วมเกี่ยวระหว่างเหตุกับผลจริง ๆ)
เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อขนาดตัวอย่าง (sample size) ของงานน้อยเกินไปเทียบกับปัจจัยอย่างอื่น ๆ (เช่นมีผลต่างที่น้อย มีความแตกต่างกันมากในระหว่างกลุ่มประชากร มีการวัดที่เชื่อถือไม่ได้)