当在进行元分析时，遇到"系统是奇异的"错误，通常表示可能数据存在某些问题，导致无法生成联合相关系数矩阵。这可能是由于以下原因之一：

数据缺失：检查您的数据是否存在缺失值。缺失值可能会导致相关系数矩阵无法计算。您可以使用is.na()函数检查数据中的缺失值，并使用适当的方法进行处理，例如删除含有缺失值的行或使用插补方法填充缺失值。

数据变量之间存在线性相关性：相关系数矩阵要求数据变量之间没有完全的线性相关性。如果存在高度相关的变量，可能会导致矩阵奇异。您可以使用cor()函数计算变量之间的相关系数，并检查是否存在高度相关的变量。如果存在相关性较高的变量，可以考虑删除其中一个或进行变量转换。

样本量不足：样本量较小可能导致无法生成稳定的相关系数矩阵。在进行元分析时，通常需要足够的样本量来保证结果的可靠性。您可以考虑增加样本量或者使用其他统计方法来处理较小的样本量。

当在进行元分析时，遇到"系统是奇异的"错误，通常表示可能数据存在某些问题，导致无法生成联合相关系数矩阵。这可能是由于以下原因之一：

数据缺失：检查您的数据是否存在缺失值。缺失值可能会导致相关系数矩阵无法计算。您可以使用is.na()函数检查数据中的缺失值，并使用适当的方法进行处理，例如删除含有缺失值的行或使用插补方法填充缺失值。

数据变量之间存在线性相关性：相关系数矩阵要求数据变量之间没有完全的线性相关性。如果存在高度相关的变量，可能会导致矩阵奇异。您可以使用cor()函数计算变量之间的相关系数，并检查是否存在高度相关的变量。如果存在相关性较高的变量，可以考虑删除其中一个或进行变量转换。

样本量不足：样本量较小可能导致无法生成稳定的相关系数矩阵。在进行元分析时，通常需要足够的样本量来保证结果的可靠性。您可以考虑增加样本量或者使用其他统计方法来处理较小的样本量。

很抱歉没能及时回复!看到您给的解答受益匪浅，我自己目前认为最可能的原因是1，但我研究的是9个自变量1个中介变量1个结果变量，共11个变量，没有一篇研究能够同时涵盖这些变量，基于此元分析收集的数据本身就有缺失，那这种情况有什么比较好的解决方案呢?