为何不采用常规不对称检验来检测漏斗图不对称性？

在Meta分析场景下，漏斗图的不对称检验，核心逻辑其实很好理解，我给你梳理下关键点：

• 检验的常见锚定关联：这类检验一般基于两种关联关系开展：
  • 效应量与其标准误（或是方差，在秩检验中这二者是一致的）的关联
  • 效应量与样本量的关联——样本量和标准误本身高度相关，但选择样本量作为锚点，可以避开效应估计值与标准误直接关联带来的潜在问题
• 检验的本质目标：本质上，这类检验的核心目的就是验证「样本量与效应估计值是否存在关联」——我们要搞清楚的核心问题是：较小样本量的研究，是不是会得出和大样本研究不一样的效应估计值（我们通常会怀疑这类小样本研究存在偏倚，导致效应估计偏离真实值）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Federico Tedeschi