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Consequences of effect size heterogeneity for meta-analysis: a Monte Carlo study

机译：荟萃分析的效应量异质性的后果：蒙特卡洛研究

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In this article we use Monte Carlo analysis to assess the small sample behaviour of the OLS, the weighted least squares (WLS) and the mixed effects meta-estimators under several types of effect size heterogeneity, using the bias, the mean squared error and the size and power of the statistical tests as performance indicators. Specifically, we analyse the consequences of heterogeneity in effect size precision (heteroskedasticity) and of two types of random effect size variation, one where the variation holds for the entire sample, and one where only a subset of the sample of studies is affected. Our results show that the mixed effects estimator is to be preferred to the other two estimators in the first two situations, but that WLS outperforms OLS and mixed effects in the third situation. Our findings therefore show that, under circumstances that are quite common in practice, using the mixed effects estimator may be suboptimal and that the use of WLS is preferable.
机译：在本文中，我们使用蒙特卡洛分析来评估OLS的小样本行为，加权最小二乘（WLS）和在几种类型的效应量异质性下的混合效应元估计量，使用偏差，均方误差和统计测试的大小和功效作为性能指标。具体来说，我们分析了效应大小精度（异方差）和两种随机效应大小变化的异质性，一种影响整个样本，而另一种仅影响研究样本的一部分。我们的结果表明，在前两种情况下，混合效果估计量比其他两个估计量要好，但是在第三种情况下，WLS优于OLS和混合效果。因此，我们的发现表明，在实践中非常普遍的情况下，使用混合效果估计量可能不是最佳选择，并且使用WLS是更可取的。

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