उन्हें करने के मेरे अनुभव में, अगर वे पहले नहीं किए गए हैं, जैसे कि आप एक क्षेत्र पर अपना मोड़ नहीं दे रहे हैं, तो सही पत्रिकाओं में उनके खिलाफ पूर्वाग्रह नहीं है। एक मेटा-विश्लेषण विज्ञान में नहीं मिलेगा, लेकिन आपके क्षेत्र में अच्छी पत्रिकाएं आमतौर पर नए मेटा-विश्लेषणों के साथ ठीक होती हैं।
एक प्रयोग न करने से बचाए गए समय और लागत को अक्सर अन्य चीजें करने के लिए खाया जाता है। Biggies में से एक यह है कि कई लेख विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं देते हैं। आपको इसे पुनर्प्राप्त करने के लिए अक्सर लेखकों से संपर्क करना पड़ता है और वे दुर्भाग्य से सभी को या तो अनुरोधों का अनुपालन नहीं कर सकते हैं या नहीं करेंगे। यह प्रक्रिया का सबसे बड़ा समय सिंक है।
तुम भी उच्च उद्धरण दरों की तरह कुछ पेशेवरों को याद किया। यदि आप पहले और एकमात्र मेटा-विश्लेषण के नए शोधकर्ता हैं, तो अक्सर आपके पेपर का हवाला दिया जाएगा। एक और समर्थक अपेक्षाकृत आसान अनुवर्ती अध्ययन है। एक या दो साल में, अध्ययन के एक गतिशील क्षेत्र में, आपको बस अगले दो वर्षों के अनुसंधान को फॉलोअप मेटा-विश्लेषणों में जोड़ना होगा। यदि आप पहले प्रस्तावक हैं, तो अध्ययन के क्षेत्र में मेटा-विश्लेषणों का सह-चयन करना अपेक्षाकृत आसान है। यह तब अपेक्षाकृत उच्च प्रशस्ति पत्र दर की ओर जाता है।
यदि आप चिंतित हैं कि आप साहित्य से जो परिणाम प्राप्त कर रहे हैं उसका प्रकाशन पूर्वाग्रह है तो सांख्यिकीय तकनीकें हैं जैसे कि फ़नल प्लॉट्स (अध्ययन का आकार (अक्सर -सी), वाई-एक्सिस पर और एक्स पर प्रभाव) जिसका उपयोग किया जा सकता है ऐसे पता लगाएं। किसी विषय पर एक निष्पक्ष साहित्य में ऐसे परिणाम होंगे जो फ़नल प्लॉट में सममित होते हैं, लेकिन प्रकाशन पूर्वाग्रह के कारण एक प्रभाव बहुत अधिक लगेगा जैसे कि यह वितरण का सिर्फ आधा हिस्सा है। और प्रयोगों को करने के विपरीत, यह पता लगाना कि मेटा-विश्लेषण में जाने वाला डेटा पक्षपाती है।