複数の研究において、同じ構成要素を測定するために異なるツールが使われている場合は、連続データを統合するためのメタアナリシスにおいて標準化平均差 （SMD）が用いられることがある。SMDは、もともとの測定単位ではなく、標準偏差（SD）の単位として介入効果を表す。平均差（ベースラインから研究終了までの変化、または研究終了時の値）を当該研究における対照群の標準偏差で割ることによって、平均差を標準化する。次に、メタアナリシスにおいて個々の研究からの標準化平均値を統合して、SMDを計算する。そのため、SMDの値は、効果サイズ (平均値の差) とアウトカムの標準偏差（参加者間の固有のばらつき）によって左右される。
以下の例において使用されたフォレストプロット
SMDの再表示法として、解釈可能性を促進するための３つの選択肢がある。
SMDまたは「効果サイズ」を解釈するための経験則が存在する。この方法でSMDを表示する場合は、SoFテーブルの脚注で経験則について説明する必要がある。また、結果における患者にとっての重要性は状況に依存し、一般的なステートメントに受け入れられないという理由から、このような解釈を問題視する方法論学者もいるので、その点に留意する必要がある。
コーエンによる効果サイズの解釈に従った経験則
- 0.2は、小さい効果を表わす。
- 0.5は、中等度の効果を表わす。
- 0.8は、大きい効果を表わす。
コーエンの解釈にはその他にも、例として次のような解釈方法がある。
- < 0.41は、小さい効果を表わす。
- 0.40〜0.70は、中等度の効果を表わす。
- > 0.70は、大きい効果を表わす。
上述の例により、コーエンの解釈による効果サイズを用いてSMDを表示したGRADEエビデンステーブルの例
| 質の評価（Quality assessment） | 結果要約（Summary of findings） | 重要性 （Importance） |
||||||||||
| 患者数（No of patients） | 効果（Effect） | 質（Quality） | ||||||||||
| 研究数（No of studies） | デザイン（Design） | 限界（Limitations） | 非一貫性（Inconsistency） | 非直接性（Indirectness） | 不精確さ（Imprecision） | その他の検討事項（Other considerations） | グルコサミン （glucosamine） |
無治療（no treatment） | 相対 (95% CI)（Relative） |
絶対（Absolute） | ||
| 痛み (平均３ヶ月の追跡期間。研究間で測定尺度が異なる。スコアが低いほど痛いは小さく、スコアが低いほどよい状態である) | ||||||||||||
| 8 | ランダム化試験 | 深刻 | 深刻1 | 深刻な非直接性なし | 深刻2 | なし |
555 | 556 | - | MD -0.19 (-0.5〜0.11)3 |   LOW |
重大 |
1 説明ができない高い異質性。
2 信頼区間は、“効果なし” または “害” を除外しない。
3 これは、標準偏差の差である。標準偏差 0.2 は、群間の差は小さいことを意味する。
SMDは、オッズ比（OR）への変換が可能である。ただし、この変換を実施するには仮定を立てることが前提となるため、結果は近似値に過ぎない。ORの計算には次の式を用いる。
ln (OR) = |
π |
SMD |
√3 |
ここでは、π/√3 は約1.8138である。
推定されたオッズ比は、２値アウトカムの場合と同様に入力することができる。想定リスク（対照群リスク）とは、連続したアウトカムにおいて、不特定ではあるがある程度の改善がみられた人 (またはイベントがなかった人) の割合のことをさす (「レスポンダー」)。次に、GRADEprofilerでは入力された想定リスクをもとに対応リスクを自動計算し、その結果を２値アウトカムとして表示する。このとき、「標準化平均差 XX （95% CI、YY〜ZZ）を用いた推定値である」 のようなコメントを追加すべきである。このオプションを選択した場合、他の２値アウトカムの場合と同様、複数の想定リスクを選択することができる。
上述の例では、SMDは0.19で、これに 1.8138を乗じると、0.34となる。ln (OR) = 0.34の場合、OR = 1.41となる。想定リスクは0.9である。
注記
以下のSoFテーブルでは、アウトカムは、痛みをほとんどまたは全く感じなかった人の数である（痛みを感じた人の数ではない）。
上述の例により、オッズ比への変換を用いてSMDを表示したGRADEエビデンスプロファイルの例
| 質の評価（Quality assessment） | 結果要約（Summary of findings） | 重要性 （Importance） |
||||||||||
| 患者数（No of patients） | 効果（Effect） | 質（Quality） | ||||||||||
| 研究数（No of studies） | デザイン（Design） | 限界（Limitations） | 非一貫性（Inconsistency） | 非直接性（Indirectness） | 不精確さ（Imprecision） | その他の検討事項（Other considerations） | グルコサミン（glucosamine） | 無治療（no treatment） | 相対 (95% CI)（Relative） |
絶対（Absolute） | ||
| 痛みがほとんど、または全くない (平均３ヶ月の追跡期間。研究間で測定尺度が異なる。) | ||||||||||||
| 8 | ランダム化試験 | 深刻 | 深刻1 | 深刻な非直接性なし | 深刻2 | なし |
0/5553 | 9% | OR 1.41 (0.82〜2.48)4 | 100人あたり 3人多い（1人少ない〜11人多い） | LOW |
重大 |
1 説明できない高い異質性。
2 信頼区間は、“効果なし” または “害” を除外しない。
3 患者は、グルコサミン群に 555人、無治療群に 556人いた。効果は標準化平均差を用いて推定した。
4 標準化平均差 -0.19 (-0.50〜0.11) を用いた推定値である。
SMDは、ある特定の尺度ではなく、組み込まれた研究から得られた標準化された平均値に基づくため、単位がない。そのため、効果の解釈が非常に困難である。効果の解釈をよりわかりやすいものにするために、算出したSMDをもとの研究の１つに適用し直すことによって再表示し、その研究において使用された尺度で表すことができる。次の手順に従ってSMDをよく使う尺度に逆変換する。
- オリジナルのメタアナリシスに組み込まれた研究の中から、集団および介入を代表し、なおかつバイアスのリスクが低い研究を選出する。
- 対照群の標準偏差（研究終了時の平均値、またはベースラインから研究終了にかけての平均値の変化）に統合SMDを乗じる。
こうして算出された数値は平均差（MD）であり、代表的な研究で使用された尺度にて、MD（平均差）の形式でSoFテーブルに表示できる。
注記
効果サイズの逆変換は、たった１件の研究結果に基づいているため、このような結果の解釈の際には注意が必要である。
上述の例により、よく使うツールへの逆変換を用いてSMDを表示したGRADEエビデンスプロファイルの例
| 質の評価（Quality assessment） | 結果要約（Summary of findings） | 重要性（Importance） | ||||||||||
| 患者数（No of patients） | 効果（Effect） | 質（Quality） | ||||||||||
| 研究数（No of studies） | デザイン（Design） | 限界（Limitations） | 非一貫性（Inconsistency） | 非直接性（Indirectness） | 不精確さ（Imprecision） | その他の検討事項（Other considerations） | グルコサミン （glucosamine） |
無治療（no treatment） | 相対 (95% CI)（Relative） |
絶対（Absolute） | ||
| 痛み (平均３ヶ月の追跡期間。測定にはWOMAC1,2を使用。スコアの範囲は0〜20で、スコアが低いほどよい状態である) | ||||||||||||
| 8 | ランダム化試験 | 深刻 | 深刻3 | 深刻な非直接性なし | 深刻4 | なし |
555 | 556 | - | MD -0.8 (-2.1〜0.5)2 | LOW |
重大 |
1 ８件の研究のうち ４件は痛みの尺度としてWOMACを使用していた。
2 標準化平均差 -0.19 (-0.50〜0.11) を用いて推定されたスコアである。
3 説明できない高い異質性。
4 信頼区間は、“効果なし” または “害” を除外しない。