การวิเคราะห์อภิมาน
แรงจูงใจที่จะทำงานศึกษาแบบ meta-analysis ก็เพื่อรวมข้อมูลเพื่อจะเพิ่มกำลังทางสถิติ (statistical power) ของค่าที่สนใจ เมื่อเปรียบเทียบกับเพียงใช้ค่าวัดจากงานศึกษาเดียว ในการทำงานศึกษาเช่นนี้ นักวิจัยต้องเลือกองค์ประกอบหลายอย่างที่อาจมีอิทธิพลต่อผลงาน รวมทั้งวิธีการสืบหางานวิจัย การเลือกงานวิจัยตามกฏเกณฑ์ที่เป็นกลาง การแก้ปัญหาเมื่อมีข้อมูลไม่ครบ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ และการแก้ปัญหาหรือไม่แก้ปัญหาความเอนเอียงในการตีพิมพ์[4]
ความเอนเอียงเพื่อยืนยัน
เคลย์แมนและฮาใช้ความน่าจะเป็นแบบเบส์ (Bayesian probability) และทฤษฎีสารสนเทศ (information theory) เป็นมาตรฐานในการทดสอบสมมติฐาน
แทนที่หลัก falsificationism ซึ่งต้องพยายามพิสูจน์ว่าสมมติฐานนั้นผิดตามที่วาสันใช้ แต่ว่าตามเคลย์แมนและฮา คำตอบของแต่ละคำถามให้ข้อมูลมากน้อยต่างกัน
ขึ้นอยู่กับความคิดความเชื่อที่มีอยู่ก่อนดังนั้น การทดสอบสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์จึงเป็นวิธีการทดสอบที่หวังว่าจะได้ข้อมูลมากที่สุดและการทดสอบเชิงบวกอาจจะให้ความรู้มากหรือน้อยขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นเบื้องต้นเคลย์แมนและฮาเสนอว่า เมื่อบุคคลกำลังขบปัญหาจริง ๆ ในโลก นั่นเป็นการหาคำตอบเฉพาะที่มีความน่าจะเป็นเบื้องต้นต่ำ (คือกฎธรรมชาติหรือคำอธิบายของธรรมชาติเป็นกฎเกณฑ์เฉพาะที่ไม่ได้เป็นกฎเกณฑ์แบบกว้าง ๆ) และในกรณีเช่นนี้ การทดสอบเชิงบวกจะให้ความรู้มากกว่าการทดสอบเชิงลบ (ดูแผนภาพเวนน์ภาพที่ 2 และ 3) 