如果样本量的分布具有很大的异质性，可以考虑将研究分为几个层次，每个层次根据样本量的不同进行分析。此外，可以使用元回归（meta-regression）方法，在元分析模型中加入样本量作为一个预测变量。
元回归是在标准的元分析模型中增加一个或多个预测变量的过程，它允许你考察这些预测变量（例如样本量）与效应量之间的关系。
实现步骤：- [color=var(--tw-prose-bold)]数据准备：和上面一样，你需要一个数据集，包含效应量、其标准误、样本量以及可能的其他协变量。
- [color=var(--tw-prose-bold)]模型选择：决定使用固定效应模型还是随机效应模型。
- [color=var(--tw-prose-bold)]回归分析：在元回归模型中包括样本量作为预测变量。
- [color=var(--tw-prose-bold)]模型评估：检查模型拟合度和预测变量的统计显著性。
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