메타분석을 활용하여 소규모 연구 영향을 확인하고자 할 경우 연구 대상수가 소규모인 연구와 대규모인 연구로 나누어 하위그룹 분석을 수행해 볼 수 있다. Nüesch et al. (2010)은 이를 확장한 메타분석을 제시한 바 있는데 이 소개하면 다음과 같다. 먼저 연구에 포함된 대상군의 수를 100명 미만인 연구와 100명 이상인 연구로 구분한 뒤 각각을 소규모 연구, 대규모 연구로 정의한다. 둘째, 개별 소규모 연구와 대규모 연구에서 치료 효과추정치를 추출하고 통합 추정치를 산출한 뒤 그 차이를 구한다. 셋째, 이 차이를 표준편차로 나눈 후 메타분석을 수행한다. 즉 이 값이 음수인 경우에는 소규모 연구가 대규모 연구에 비해 치료효과 추정치가 더 크고(소규모 연구가 대규모 연구보다 좋은 효과방향을 나타냄), 양수인 경우에는 소규모 연구가 대규모 연구에 비해 치료효과 추정치가 더 작음을 의미하므로 소규모 연구 영향을 탐색할 수 있게 된다. Nüesch 연구의 경우 메타분석에서 교호작용을 확인하기 위한 통계분석도 병행하였는데 여기에서 교호작용은 대규모 연구와 소규모 연구 간(strata) 효과추정치의 차이를 차이에 대한 표준오차로 나누었을 때의 z값으로 정의하였다. Nüesch는 역분산(inverse variance) 변량효과 모형을 활용하여 골관절염에서 적용되는 다양한 개별 치료 방법들에 대해 소규모 연구 영향 연구를 통해 메타분석의 결과가 왜곡될 수도 있다는 가능성을 제시하였으며, 이는 치료법의 표준화 혹은 통제가 비교적 어려운 보완대체요법에서 더 크게 나타남을 제시하였다(Nüesch et al, 2010).
메타분석을 통해 소규모 연구 영향을 확인하기 위해 연구 대상수에 따라 하위그룹 분석을 수행할 수 있다.  Nüesch은 이를 확장한 메타분석을 제시하였다. 도출된 값이 음수인 경우 소규모 연구가 치료효과 추정치가 더 크고, 양수인 경우 소규모 연구 영향을 탐색하게 된다. Nüesch은 메타분석에서 교호작용을 확인하기 위해 통계분석도 하였다. 그는 소규모 연구 영향 연구를 통해 메타분석의 결과가 왜곡될 가능성을 제시했다.