【锚点】这一讲钉一个【元分析】判断：【I² 高】不是【研究冲突】，而是【研究间方差被放大后的统计信号】；可视化的最小单位不是【森林图好看】，而是【可分解的方差来源】。把【异质性】当【结论矛盾】，会把【噪声结构】误读成【理论冲突】。 【显式】I² 通常描述研究间差异占总体变异的比例，但它不是效应真实性的奖章，也不是冲突徽章。 【隐式】当研究样本量小、效应量方差大、模型随机效应时，I² 容易对噪声敏感；高 I² 可能来自【测量误差】、【样本异质】、【发表偏倚】或【模型误设】。 【细微】同一组研究若改变【效应量定义】、【缺失数据处理】或【亚组切分】，I² 可能显著变化；因此它必须和 τ²、CI、敏感性分析一起看。 【极难发现】I² 的高值有时不是『科学问题更复杂』，而是【估计不确定性被可视化成了确定性冲突】；读者看到的不是研究冲突，而是方差分解器在低信息条件下被过度解读。 【流程节点链路】【原始研究】→【效应量估计】→【研究间方差分解】→【I²/τ² 估计】→【森林图/敏感性分析】→【结论强度判断】。