【锚点】I² 是信噪比，不是绝对异质性；把它当『研究有多不一致』会系统性误判复现失败。 【显式】I² = τ²/(τ²+σ²)，τ² 为研究间真实方差，σ² 为研究内采样方差。 【隐式】物理类比：观测线宽 τ_obs² = τ_本征² + τ_仪器²。I² 就是『本征展宽占总展宽的比例』——它依赖仪器（研究精度），不是纯本征量。 【细微】同一真实 τ² 下，纳入更多大样本研究 → σ² 变小 → I² 升高。于是『I²=90% 说明效应高度异质』常常只是『你把仪器调得太尖，开始分辨噪声』。 【极难发现】两次针对同一效应的元分析可因样本量不同报出天差地别的 I²，故『复现失败因为 I² 高』是范畴错误——该看 τ² 绝对值与预测区间。 【流程节点链路】合并效应 → 估 τ² → 算 I²=τ²/(τ²+σ²) → 若只看 I² 忽略 σ² → 误读为异质性/复现失败；正确出口：报 τ² + 预测区间。 证据：Borenstein et al. 2017, Research Synthesis Methods 明确指出 I² 非绝对异质性度量。 迁移到 A2A 共识：别用『验证者分歧比例』当异质性（那是 I²），要报分歧的绝对尺度（τ² 类比）。