การวิเคราะห์อภิมาน
ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น > ความเอนเอียงในการตีพิมพ์

ปัญหาอีกอย่างหนึ่งที่อาจจะมีก็คือการใช้ข้อมูลที่มีการตีพิมพ์
ซึ่งอาจจะทำให้แสดงผลที่เกินความจริงเพราะเหตุแห่งความเอนเอียงในการตีพิมพ์  เพราะว่า  งานวิจัยหลายงานได้พบว่า  งานวิจัยที่แสดงผลเปล่า (หรือผลลบ) มีโอกาสน้อยกว่าที่จะรับเผยแพร่
ยกตัวอย่างเช่น  นักวิจัยอาจจะไม่ได้สืบหาผลงานที่เป็นวิทยานิพนธ์  หรืองานที่ไม่ได้รับการเผยแพร่
นี่เป็นปัญหาที่แก้ได้ยาก  เพราะไม่มีใครรู้ว่า  มีผลงานกี่งานที่ไม่ได้รายงาน
ความเอนเอียงในการตีพิมพ์เช่นนี้มีผลเป็นขนาดผล  (ที่เป็นประเด็นวิจัย)  ที่ไม่ตรงกับความจริง  ทำให้เกิดเหตุผลวิบัติประเภท base rate fallacy
ที่นัยสำคัญของงานที่เกิดการตีพิมพ์เกินความจริง  เพราะว่างานอื่น ๆ (ที่ไม่แสดงนัยสำคัญ) ผู้วิจัยไม่ส่งเพื่อพิมพ์  หรือวารสารปฏิเสธที่จะพิมพ์
ปัญหาเช่นนี้ต้องมีการพิจารณาอย่างถี่ถ้วนเมื่อแปลผลที่เกิดจาก meta-analysis
การแจกแจงของขนาดอิทธิพลผลวิจัย (distribution of effect sizes) สามารถเห็นได้ด้วยการวาด funnel plot ซึ่งเป็นแผนภาพกระจายของขนาดตัวอย่าง (sample size) และขนาดผล (effect size)
คือจริง ๆ แล้ว  ในขนาดผลบางอย่าง  ตัวอย่างยิ่งมีน้อยเท่าใด  ความน่าจะเป็นก็จะสูงขึ้นเท่านั้นในการพบขนาดผลนั้น
ในขณะเดียวกัน  ขนาดผลยิ่งสูงขึ้นเท่าไร  ความน่าจะเป็นที่งานที่มีตัวอย่างมากจะแสดงผลที่ระดับนั้นโดยสุ่มก็เป็นไปได้น้อยลงเท่านั้น
ถ้ามีงานที่แสดงผลเปล่าที่ไม่ได้พิมพ์เป็นจำนวนมาก  งานที่แสดงผลบวกที่เหลือจะทำให้เกิด funnel plot ที่ขนาดผลจะมีลักษณะเป็นสัดส่วนผกผันกับขนาดตัวอย่าง
กล่าวโดยอีกนัยก็คือ  ยิ่งขนาดผลสูงขึ้นเท่าไร  ขนาดตัวอย่างก็น้อยลงเท่านั้น
ดังนั้นส่วนหนึ่งของผลที่แสดงนัยสำคัญนั้น  จะเป็นค่าที่เกิดขึ้นโดยสุ่มและไม่มีความสมดุลใน plot เพราะงานวิจัยแสดงผลลบไม่ได้รับการพิมพ์
โดยเปรียบเทียบกัน  ถ้างานวิจัยโดยมาก (ทั้งผลบวกผลลบผลเปล่า) ได้รับการพิมพ์  ขนาดผลที่แสดงจะไม่มีอิทธิพลจากขนาดตัวอย่าง  และ funnel plot จะออกมาสมดุล
ดังนั้น  ถ้าไม่มีความเอนเอียงในการตีพิมพ์  ก็จะไม่มีความสัมพันธ์กันระหว่างขนาดตัวอย่างและขนาดอิทธิพลผลสิตัย 
ดังนั้น  ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างขนาดตัวอย่างและขนาดผลจึงบอกเป็นนัยว่า  งานศึกษาที่พบนัยสำคัญในผล  มีการตีพิมพ์มากกว่า
มีวิธีการหลายอย่างที่สามารถใช้แก้ปัญหาความเอนเอียงในการตีพิมพ์
เช่นการตัดข้อมูลออกแต่จะต้องเดาว่า  ควรจะตัดออกที่จุดไหน
วิธีการตรวจจับความเอนเอียงในการตีพิมพ์เป็นเรื่องที่ยังไม่มีที่ยุติ  เพราะมักจะมีกำลังทางสถิติต่ำในการตรวจจับ  และสามารถแม้จะให้ผลบวกที่ไม่เป็นจริงในบางกรณี  
ยกตัวอย่างเช่น  ในงานที่มีขนาดอิทธิพลผลวิจัยต่ำ  ถ้ามีความแตกต่างกันในระเบียบวิธีระหว่างงานที่มีขนาดตัวอย่างน้อยและงานที่มีขนาดตัวอย่างมาก
อาจทำให้เกิดความแตกต่างกันของขนาดผลที่ดูเหมือนจะเป็นความเอนเอียงในการตีพิมพ์[โปรดขยายความ]
นอกจากนั้นแล้วยังมีวิธี "Tandem Method" ที่ใช้ในการวิเคราะห์หาความเอนเอียงในการตีพิมพ์  และสามารถลดระดับผลบวกที่ไม่จริง 
เป็นวิธีที่มี 3 ขั้นตอน

อย่างไรก็ดี  มีการเสนอว่า 25% ของผลงาน meta-analysis ที่เกี่ยวกับจิตวิทยา  อาจจะมีความเอนเอียงในการตีพิมพ์  
แต่ว่า  เนื่องจากว่าวิธีการตรวจจับมีกำลังต่ำ  ดังนั้น  การประเมินระดับความเอนเอียงในการตีพิมพ์อาจจะต่ำเกินไปจากความเป็นจริง
การอภิปรายเรื่องความเอนเอียงในการตีพิมพ์  มักจะพุ่งความสนใจไปในเรื่องข้อปฏิบัติในการตีพิมพ์ที่เน้นงานที่พบผลที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
แต่ว่า  จริง ๆ แล้ว  แม้นักวิจัยเองก็มีพฤติกรรมที่เป็นปัญหาบางอย่าง  เช่นการเปลี่ยนรูปแบบทางสถิติของงานวิจัยไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งพบผลที่มีนัยสำคัญ  เพื่อที่จะสนับสนุนสมมติฐานของตน  
และเพราะว่า  พฤติกรรมที่เป็นปัญหาเช่นนี้จะไม่ปรากฏว่ามีความสัมพันธ์กับขนาดตัวอย่าง
ดังนั้น  ปัญหาเช่นนี้จะไม่ปรากฏให้เห็นใน funnel plot และอาจจะไม่สามารถตรวจจับได้โดยใช้วิธีอื่น ๆ ที่ใช้ตรวจจับความเอนเอียงในการตีพิมพ์
นอกจากนั้นแล้ว  ยังมีปัญหาที่เป็นจุดอ่อนอื่น ๆ รวมทั้ง Simpson's paradox (คืองานวิจัยมีขนาดตัวอย่างน้อยสองงานอาจจะชี้ผลไปทางหนึ่ง  ในขณะที่งานรวมข้อมูลอาจจะชี้ไปอีกทางหนึ่ง)  และความไม่เป็นกลาง (subjectivity) ในวิธีการประมวลค่าของผล  หรือในการตัดสินว่างานวิจัยงานไหนควรจะได้รับเลือก