<div dir="ltr"><font face="verdana, sans-serif">Dear all,<br><br>I have conducted a meta-analysis for my bachelor thesis (that means I am highly inexperienced) using the unbiased standardized mean difference (Hedges‘ g) as a measure of the effect size. I have noticed recently published study (<a href="https://doi.org/10.1111/2041-210X.12927">https://doi.org/10.1111/2041-210X.12927</a>) suggesting the adjustment in the standard error calculation as the weights of the effect sizes are not corresponding to their sample sizes symmetrically. This inequality causes the biased estimates of pooled effect size variance.<br><br>I decided to use this adjustment but it does not cause the same adjustment in all same-sized studies as the differences between the adjusted and <div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;display:inline">​non</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;display:inline">​-​</div>adjusted errors are not symmetric (see below the plots in four categories of effect I want to recalculate<div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;display:inline">​, also attached below​</div>).<br><br><img src="cid:ii_jf9lp5l22_162674c970ef7a75" width="358" height="299" style="margin-right: 0px;"><br><br><br>Please, write me in case you cannot see the figures.<br><br>However, the effect size<div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;display:inline">​s​</div> remain unchanged and the variance is wider as Doncaster & Spake 2018 suggested.<br><br>What is you opinion about this study, do you recommend the use the adjustment for the standard error calculation or not?<br><br>Thank you for your advises and comments.<br><br>With kind regards,<br><br>Vojtech<div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;display:inline">​ Brlik​</div></font></div>