Depois de formular suas perguntas, você precisa escrever um protocolo que irá (1) especificar formalmente as perguntas que você pretende fazer, (2) especificar uma estratégia de busca objetiva e (3) estabelecer critérios de inclusão no estudo (Davis et al., 2021; Gurevitch et al., 2018; Koricheva et al., 2013).
Especificar as perguntas que você pretende fazer incluirá ser específico sobre potenciais fontes de heterogeneidade em tamanhos de efeito (Côté & Jennions, 2013).
Especificar uma estratégia de pesquisa objetiva implica não enviesar a coleta de dados para artigos relevantes com os quais você já está familiarizado; Caso contrário, isso pode afetar o resultado, pois muitas vezes é mais fácil lembrar artigos com resultados significativos. Trata-se, em primeiro lugar, de fazer uma lista das bases de dados eletrónicas que irá pesquisar e dos termos de pesquisa que irá utilizar. Secundariamente, uma estratégia de busca objetiva envolverá uma decisão sobre quanto esforço despender pesquisando a "literatura cinzenta". Por exemplo, escreverá aos colegas solicitando dados não publicados e, em caso afirmativo, quem e porquê?
Depois de realizar uma pesquisa e compilar uma lista de possíveis artigos, você deve estabelecer critérios de inclusão no estudo. Estes critérios são muitas vezes bastante óbvios e incluem o seguinte:
Vale a pena notar, no entanto, que, como na pesquisa primária, seu protocolo para pesquisar literatura e extrair tamanhos de efeitos quase certamente será modificado à medida que você prossegue. A realidade é, portanto, que, em muitos aspetos, o seu protocolo final acabará por descrever o que fez e não o que idealmente queria fazer. Primeiro, deve dizer ao leitor como recolheu os seus dados. Assim, assim como na pesquisa primária, você fornece ao leitor informações suficientes sobre coleta e análise de dados para permitir que sua revisão seja repetida e atualizada no futuro. Em segundo lugar, você deve ter um protocolo que o force a avaliar continuamente se sua amostragem é tendenciosa. Um protocolo aumenta a objetividade com que você compila dados, mas não deve cego-lo para a realidade de que o processo de meta-análise envolve inúmeras decisões subjetivas; Estes são mais evidentes quando se tenta decifrar os resultados de um determinado artigo e se decide se pode extrair os dados necessários para a sua síntese (Côté & Jennions, 2013). Se mais de uma pessoa estiver coletando os dados, um protocolo bem descrito e testado é muito importante para garantir a uniformidade na extração de dados e decisões de codificação sobre moderadores.