现在随着孟德尔随机化的快速发展，人们对孟德尔随机化的结果要求越来越严格，力求得出更加可靠的结论。我们在做孟德尔随机化的时候，有些暴露与结局会存在多套数据的情况，为了得出更加可靠的结论，只分析一套数据并不是可靠，有些作者会把所有数据都分析一遍。
在分析多套数据的时候，可能得到的孟德尔随机化统计结果不一致，例如出现下面的情况：
第一套数据结果:阳性
第二套数据结果:阳性
第三套数据结果:阴性
第四套数据结果:阴性
第五套数据结果：阳性
…
这样的话，我们就没有办法下结论了，面对上面的情况，该怎么办？这个不用担心，我们可以将多套数据的结果进行meta分析，这样就会得到一个合并后的结果，我们根据合并后的结果进行下结论：
你们以前学习的meta分析还是有用的，现在做孟德尔随机化就可以用得上，帮你解决孟德尔随机化多套数据结果不一致的问题，从而作出更加可靠的结论。如果你在做孟德尔随机化的时候，存在多套数据结果不一致的问题，可以考虑用meta分析进行合并处理。
