meta-analysis
Statistical methods for combining results across multiple studies. Use when aggregating cross-study or cross-experiment results.
Informations de source
- Dépôt
- aiming-lab/AutoResearchClaw
- Dernière activité de la source
- 23 mars 2026 à 01:46
- Langue détectée de SKILL.md
- anglais
- Étoiles
- 14 619
- Forks
- 1 706
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Instructions source · Aperçu en lecture seule- name
- meta-analysis
- description
- Statistical methods for combining results across multiple studies. Use when aggregating cross-study or cross-experiment results.
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## Meta-Analysis Best Practice
When comparing results across studies or experiments:
1. Report effect sizes, not just p-values
2. Use standardized metrics for cross-study comparison
3. Account for heterogeneity (different setups, datasets, seeds)
4. Report confidence intervals alongside point estimates
5. Use forest plots to visualize cross-study comparisons
6. Identify and discuss outliers or inconsistent results
7. Consider publication bias when interpreting aggregate results
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