R pcurve: «два или менее размера эффекта»

Question

Я выполняю мета-анализ и пытаюсь провести p-curve анализ, чтобы оценить наличие p-hacking в моих данных. Я провел несколько анализов: один из всех моих данных (познание) и несколько данных разбиты на области познания. Я попытался запустить анализ p-кривой для всей модели познания, но он выдал ошибку:

Ошибка в изгибе (meta_cognition): обнаружено два или менее размера эффекта, поэтому p-кривая анализ не может быть проведен.

Я не уверен, почему я получаю эту ошибку, так как у меня 16 исследований в этом анализе. Когда я запустил код в одном из моих субанализов, просто чтобы посмотреть, сработал ли он, он сработал (и у этого было только 8 исследований).

Я думал, что может быть шанс, что данные были каким-то образом поврежденным, поскольку неоднородность в этой общей модели метаанализа познания составляла I2 = 0,0%, но в модели субанализа I2 = 94% ... это сильно отличается, поэтому мне трудно поверить, что это действительно настоящий эффект.

Итак, я полагаю, что я спрашиваю:

1. Есть ли причина, по которой я могу получить эту ошибку при моем анализе p-кривой?

2. Возможно ли, что данные каким-то образом повреждены, и поэтому я получаю 0,0% неоднородность и ошибку с моим анализом p-кривой?

Спасибо!

ДАННЫЕ (во фрейме данных «данные»):

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)

КОД:

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

Вы можете найти оригинальную кодировку для p-кривой по ссылке ниже. https://rdrr.io/github/MathiasHarrer/dmetar/src/R/pcurve2.R

Так как у меня та же проблема ... когда я заблокировал с помощью # команды ниже, сообщение об ошибке исчезло .. Но я не уверен, если это изменение приемлемо.

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