为避免 Meta 分析是因为没有收集到足够的 “ 阴性 ” 结果而出现假阳性错误，需要对可能遗漏的 “ 阴性 ” 结果文献数量做一个估计，即（ ）。
举一反三
- 阳性结果预测值的计算公式为（）。 A: B: 假阴性例数÷(真阳性例数+假阴性例数) C: D: 真阳性例数÷(真阳性例数+假阴性例数) E: F: 真阴性例数÷(真阴性例数+假阳性例数) G: H: 真阳性例数÷(真阳性例数+假阳性例数) I: J: 假阳性例数÷(真阴性例数+假阳性例数)
- 阳性结果预测值的计算公式是（） A: 真阳性例数÷（真阳性例数+假阴性例数） B: 真阳性例数÷（真阳性例数+假阳性例数） C: 真阴性例数÷（真阴性例数+假阳性例数） D: （真阳性例数+真阴性例数）÷（真阳性例数+假阴性例数+假阳性例数+真阴性例数） E: （真阳性例数+真阴性例数）÷（假阳性例数+假阴性例数）
- 抑酸不充分可造成PPI试验（）结果。 A: 假阳性 B: 假阴性 C: 真阴性 D: 真阳性
- 在药物评价实验中,同时同地同条件设立平行对照组的意义不包括 A: 设立阴性对照组可消除实验系统误差，避免假阳性结果的出现 B: 设立阳性对照组可检验实验模型的可靠性，避免假阴性结果的出现 C: 受试药可与阳性对照药进行优劣比较 D: 由于阴性对照组没有药效，因此可为实验者提供练手的机会
- 核酸检测结果（正确为阴性，错误为阳性）