R曲线：“两个或更小的效应大小”

Question

我正在进行元分析，并试图进行p-curve分析，以评估数据中是否存在p-hacking。我进行了多项分析:我所有的数据(认知)之一，以及几个被分解成认知领域的数据。我试着对整个认知模型进行p-曲线分析，但结果却出现了一个错误：

P曲线中的

误差(Meta_cognition)：检测到两个或更小的效应大小，因此不能进行p曲线分析。

我不知道为什么会有这个错误，因为我在分析中有16项研究。当我在我的一个子分析中运行代码时，只是为了看看它是否有效，它确实起作用了(其中只有8项研究)。

我想数据有可能被破坏了，因为总体认知元分析模型的异质性是I2 = 0.0%，但是在子分析模型中，I2 =94%.这是巨大的不同，所以我很难相信这才是真正的效果。

所以我想我要问的是：

1. 为什么我在p曲线分析中会有这个错误？
2. 是否有可能数据被某种方式破坏了，这就是为什么我的p曲线分析有0.0%的异质性和错误？

谢谢!

数据(在数据框架“数据”中)：

Author <- c("a","b","c","d","e","f","g","h","i","j","l","m","n","o","p","r")
N <- c(51,38,32,80,21,30,40,16,18,20,24,40,24,30,20,46)
TE <- c(0.16268,0.1853,-0.0365,0.379890909,0.130025,0.080893077,0.00453,0.3316,0.386,0.1017,0.009,0.322208333,0.336121667,0.822542857,0.14935,0.099075)
seTE <- c(0.28148,0.2299,0.25,0.227827273,0.30915,0.258907692,0.33103,0.36135,0.33785,0.3164,0.2887,0.34905,0.294816667,0.429471429,0.31765,0.208875)

代码：

meta_cognition <- metagen(TE,
                   seTE,
                   data=data,
                   studlab=paste(data$Author),
                   comb.fixed=FALSE,
                   comb.random=TRUE,
                   method.tau="PM",
                   hakn=TRUE,
                   prediction=TRUE,
                   sm="SMD")
pcurve(meta_cognition)

Answer 1

您可以在下面的链接中找到p-曲线的原始编码。https://rdrr.io/github/MathiasHarrer/dmetar/src/R/pcurve2.R

既然我也有同样的问题。当我用#下面的命令阻塞时，错误消息就消失了。但我不知道这项改变是否可以接受。

if (ksig <= 2){
  stop("Two or less effect sizes were detected, so p-curve analysis cannot be conducted.")
}