Anaya przedstawił także test GRIMMER, rozszerzenie tej metody pozwalające na analizę raportowanej w publikacjach wariancji.

Procedura Jak stwierdził jeden z autorów, test GRIM jest tak prosty, że trudno było mu uwierzyć, że nie został dotąd opisany. Dla każdej średniej przedstawionej w analizowanym artykule należy ustalić wielkość próby (N), obliczyć wszystkie możliwe ułamki z licznikiem N, i porównać prezentowane średnie z uzyskanymi listami. Narzędzia stworzone i udostępnione przez autorów tolerują ponadto efekty niekonsekwentnego zaokrąglania: akceptują przedstawienie ułamka 1,125 zarówno jako 1,12 i 1,13. Wyniki nieobecne na listach są wskazywane jako matematycznie niemożliwe.

Interpretacja i ograniczenia Twórcy testu podkreślają, że niespójności wykryte przez test GRIM nie muszą być rezultatem świadomej złej woli badaczy. Błędy tego typu mogą mieć relatywnie niewinne wyjaśnienia, takie jak pomyłki redakcyjne i typograficzne, błędy oprogramowania, lub nadmierne skróty w opisie struktury badania. Mogą jednak być skutkiem nieuczciwych manipulacji danymi i wynikami (tzw. P-hacking). Miejsce wystąpienia problemu może pomóc w jego wstępnej diagnozie: pojedyncza niespójność w nieistotnej dla hipotezy średniej nie sugeruje złej woli;