Saat mengeksplorasi sebuah situs penelitian, terkadang akan terasa menggelitik, untuk mengetahui hal-hal yang telah diperoleh darinya.

Sungguh sangat beruntung dan menyenangkan sekali bila dapat melihatnya dari berbagai pengamatan yang telah dilakukan pada obyek yang sama

Penghitungan Suara dalam PEMILU

Dalam banyak kajian, hasil pengamatan dikelompokkan sebagai signifikan positif, signifikan negatif dan tidak signifikan.
 
Sebuah hasil pengamatan  yang memiliki banyak data dinilai sebagai riset dengan keterwakilan terbaik di dalam kategori tertentu. Sebuah pendekatan yang tak dapat dipastikan untuk menyatukan seluruh kegiatan riset.
Penghitungan hasil PEMILU kadang membingungkan dalam mengamati efek perlakuan dan ukuran sampel karena signifikansi secara statistik merupakan fungsi dari keduanya - efek perlakuan dan ukuran sampel -

Walau menggunakan metode riset yang paling sering dipakai untuk mengetahui efek yang paling benar, diketahui sebagai signifikan secara statistik, kesimpulan-kesimpulan dari proses penghitungan suara ini dapat keliru diperoleh.

Meta-Analysis Klasik/Glassian
 
Dalam pemahaman klasik, langkah konvensionalnya adalah : menetapkan pertanyaan-pertanyaan yang harus diuji, mengumpulkan pengamatan, meng-kode-kan hasil keluaran dan meng-analisa kaitan-kaitan antar hasil.

Dalam pemahaman kini, langkahnya terbagi tiga.
Pertama, metode klasik meta-analysis menggunakan kriteria inklusif bebas. Glass berpendapat, hasil pengamatan yang lain tidak bisa dipandang terpisah, bila kaitan kualitas pengamatan yang dijalankan berupa variansi dari topik yang sama.

Kedua, bagian-bagian analisa adalah hasil temuan pengamatan. Sebuah pengamatan dapat menyajikan berbagai perbandingan yang sedang diamati, dalam berbagai kriteria. Ukuran-ukurannya pun dihitung dalam setiap perbandingan itu.

Ketiga, meta-analysis memanfaatkan pendekatan yang me'rata-ratakan' akibat dari berbagai variabel dependen, walau saat diperoleh hasil berbeda jika perlakuannya beda.  

Dan metode klasik ini menjadi makin baik saat digunakan sebagai alat analisa ulang yang kritis. Hal ini karena memanfaatkan alat-uji statistik konvensional.

Pemanfaatan hasil pengamatan sebagai bagian dari prosedur analisis yang tidak berdiri sendiri, dan memperkayanya dengan berbagai perbandingan.
Kehati-hatian metode memang sangat diperlukan, agar tingkat realibitasnya dapat diperoleh dengan baik.
 
Study Effect Meta-Analysis, membagi konsep Glassian dalam dua cara

Pertama, cara pengambilan data lebih selektif. Pengamatan-pengamatan dengan metode serius/khusus dipisahkan

Kedua, pengamatan adalah unit analisis. Satu ukuran efek dihitung untuk setiap bentuk pengamatan. Sehingga independensi masing-masing data terjaga dan memiliki bobot yang sama pada semua pengamatan yang dimasukkan. Sayangnya, disaat bersamaan, jumlah data yang diperoleh akan juga berkurang, dan akan dapat menimbulkan bias karena adanya data yang tidak turut diamati.

Tes Homogenitas

Ada beberapa pendapat yang menyatakan bahwa pengujian-pengujian statistik konvensional tidaklah sesuai untuk meta-analysis.

Beberapa bentuk pengujian homogenitas dikembangkan untuk menentukan likelihood yang mencakup variansi ukuran efek agar  sampling error terkendali.
Jika homogenitas statistik adalah signifikan untuk kelompok pengamatan, sebuah prosedur analog dapat dipakai untuk lakukan analisis varians.

Banyak faktor mampu sebabkan variasi dalam ukuran efek, misalnya pengukuran tidak reliabel, batasan pengukuran, kemunculan error, penyesuaian nilai statistik, dan lain-lain. Uji homogenitas cenderung menunjukkan heterogenitas diantara ukuran efek walau variasinya tidak terlalu berpengaruh.

Pembagian menjadi kelompok berukuran lebih kecil, agar uji-statistik dapat dilakukan, memiliki kemungkinan akan akibatkan kekeliruan pengamatan.

Psikometrika Meta-Analysis

Dalam pendekatan ke psychometric, meta-analysis mengkombinasikan beberapa hal. Semua pengamatan yang terkait pada topik tertentu dikumpulkan tanpa memperdulikan kualitasnya.
Distribusi ukuran efek terkoreksi untuk mengendalikan sampling error, kesalahan pengukuran, batasan pengukuran dan sistematika kendali lainnya.

Jika variansi dinilai masih besar, maka ukuran efek dipecah menjadi kelompok lebih kecil, dan dianggap sebagai amatan meta-analisis terpisah.

Kelengkapan informasi sangat dibutuhkan pada pendekatan ini, karena berharap akurasi yang tinggi, karena itu terkadang membagi menjadi kelompok-kelompok amatan yang berukuran lebih kecil tidaklah dapat membantu.