AMPİRİK BAYEZ YÖNTEMİ – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
AMPİRİK BAYEZ YÖNTEMİ
Hiper parametreler için REML tahminleri kullanılarak θi için bir tahmin edici hesaplanabilir. Sonsal dağılıma bu tür bir yaklaşım, ampirik Bayes olarak bilinir. τ2’nin REML tahmininde w*2’yi *i wi ile değiştirerek τ2’yi elde etmek için Ampirik Bayes tahminine dayandı ve aşağıdaki formülü sağladı.
Meta-analiz gerçekleştirmek için Bayes yöntemlerinin uygulanması, verilerin Bayesçi olmayan yaklaşımlardan daha bilgilendirici bir özetini sağlar.
İki büyük avantaj, bireysel çalışmalarda gerçek etkilere ilişkin tahminlerimizden belirsizliği dahil etme yeteneğidir. Standart yöntemler, ya çalışmalar arası heterojenliğin olmadığını varsayar (sabit etkiler modelleri) ya da çalışmalar arası varyansın τ2 en olası değerini kullanır (rastgele etkiler modelleri).
Her iki yaklaşım da verilerin τ2 için destekleyebileceğinden daha büyük değerleri yok sayar, bu da farklı çalışmaların ağırlığını önemli ölçüde değiştirebilir. Meta-analiz genellikle ortak çalışma ortalamasını tahmin etmeye odaklansa da, heterojenliğin değerlendirilmesi bir meta-analizin çok önemli bir parçasıdır.
Çalışma etkilerinin sonlu tahminlerinin elde edilmesi, çalışmaların gerçekten heterojen olup olmadığını veya algılanan heterojenliğin küçük örneklem boyutlarının bir eseri olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir. Meta-regresyon veya bireysel hasta regresyonu yoluyla daha fazla araştırma, önemli tedavi etkisi değiştiricilerini ve çalışmalar arası heterojenliğin nedenlerini ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir. Nam, üç Bayes çok değişkenli meta-analiz modeli önermiş ve değerlendirmiştir.
SABİT VE RASTGELE ETKİLER MODELİ ARASINDAKİ FARK
Sabit etki modeli, dahil edilen tüm çalışmalar tarafından paylaşılan tek bir gerçek etki büyüklüğü olduğu varsayımına dayanmaktadır. Rastgele etkiler modeli, gerçek etkinin çalışmadan çalışmaya değişebileceği varsayımına dayanmaktadır.
Sonuç olarak, sabit etkiler modelinde, büyük bir çalışma, ağırlıktaki aslan payını verir ve küçük çalışma büyük ölçüde göz ardı edilebilir. Rastgele etkiler modelinde, daha büyük çalışmaların analize hakim olma olasılığı daha düşüktür ve küçük çalışmaların önemsizleştirilmesi daha az olasıdır.
MODEL SEÇİMİ
Sabit etkili modelle başlama ve ardından Q istatistiksel olarak anlamlıysa rastgele etki modeline geçme pratiğinden vazgeçilmelidir. Analizin mantığı, bir dizi etkiyi tahmin etmeye çalıştığımızı söylüyorsa, o zaman bir hesaplama modelinin seçimi, çalışmaların doğasına ve hedefimize dayanmalıdır. Araştırmacı, başkaları tarafından gerçekleştirilen bir dizi çalışmadan veri toplarken, tüm çalışmaların işlevsel olarak eşdeğer olması pek olası değildir.
Çalışma etki büyüklüklerinin, etki büyüklüklerinin dağılımından örneklendiği görülüyorsa, bu fikri yansıtan rastgele etkiler modelinin kullanılması mantıklıdır. Çalışmalar arası varyans istatistiksel olarak anlamlıysa, sabit etkili model uygun değildir. Ancak, çalışmalar arası varyans istatistiksel anlamlılık kriterini karşılamasa bile, ağırlıkları atarken yine de bu varyansı dikkate almalıyız.
Öte yandan, sabit etki modelini önceden kullanmayı seçmişseniz ancak homojenlik testi istatistiksel olarak anlamlıysa, sabit etki modelinin seçimine yol açan varsayımları tekrar gözden geçirmek önemli olacaktır.
Bayesci olasılık
Bayes formülü
Bayes örnek sorular
Makine Öğrenmesi Bayes
Bayes teoremi hangi durumlarda kullanılır
Bayes theorem örnekleri
Olasılık Teoremleri
Bayes teoreminin kullanıldığı karar verme ortamı
BİREYSEL HASTA VERİLERİ META ANALİZİ
Bireysel hasta verileri meta-analizi (IPD) ile toplu verilere dayalı meta-analiz arasındaki baskın fark, birleşik çalışmanın her çalışmadan elde edilen ham verilerin merkezi bir yeniden analizinden kaynaklanmasıdır. IPD meta-analizleri, araştırmacıların işbirliğini içerir. Analist, deneme verilerini incelemek ve güncellemek ve olaya kadar geçen süre analizi yapmak için IPD’yi kullanabilir.
Belirli hasta grupları için özet istatistikler hesaplanabilmekte ve böylece alt grup analizleri de üretilebilmektedir. IPD kullanılarak meta-analizde ekolojik hatalar sorunu önlenebilir. Ekolojik yanılgı, bir grup için ortalama bir tahminin bireysel hastalar için geçerli olmadığı bir durumu ifade eder. IPD kullanan çok değişkenli regresyon analizi, bireysel hastalarla doğrudan ilgili sonuçlar sağlayabilir. Ancak, bireysel hasta verilerini kullanan meta-analizin yürütülmesi çok daha pahalıdır.
BİREYSEL HASTA VERİLERİ META ANALİZİNİN ÖZELLİKLERİ
Bireysel hasta verileri meta-analizi (IPD) ile toplu verilere dayalı meta-analiz arasındaki baskın fark, birleşik çalışmanın her bir çalışmadan elde edilen ham verilerin merkezi bir yeniden analizinden kaynaklanmasıdır. Gerekli veri öğeleri aranır ve merkezi işlemden sonra herhangi bir tutarsızlık veya sorun tartışılır ve umarız sorumlu araştırmacılarla iletişim kurularak çözülür.
Tedavinin etkisinin genel bir tahminini vermek üzere birleştirilen her çalışma özeti istatistikleri için nihai veriler. Bu şekilde, katılımcılar yalnızca aynı çalışmadaki diğerleriyle doğrudan karşılaştırılır ve tüm veri seti tek bir homojen çalışmadan geliyormuş gibi havuzlanmaz.
IPD meta-analizi, meta-analizin temel yaklaşımlarına ve yöntemlerine dayanmaktadır. IPD meta-analizi, her çalışma için ortak özet tabloları ve istatistikleri hesaplar ve tüm çalışmalar için aynı analiz yöntemi kullanılır.
IPD META-ANALİZİN AVANTAJLARI
ARAŞTIRMACI İLE İLETİŞİM
IPD meta-analizleri, araştırmacıların işbirliğini içerir. Bunlar, çalışmaların daha eksiksiz tanımlanmasını ve anlaşılmasını, eksik verilerin sağlanmasına daha iyi uyulmasını, inceleme sonuçlarının daha dengeli yorumlanmasını, bu sonuçların daha geniş onaylanmasını ve yayılmasını, gelecekteki uygulama ve araştırmalar için çıkarımlar üzerinde daha geniş bir fikir birliğini, ve bu tür araştırmalarda olası işbirliğidir.
Meta-analizde randomizasyonun kalitesi, detaylı veri kontrolü ve araştırmacılarla iletişim kurarak hataların yinelemeli düzeltmesi ile sağlanır. Meta-analizde kullanılan temel veriler, hasta kayıt sistemleri aracılığıyla takip bilgileri ile güncellenmektedir.
OLAY VERİLERİNE GEÇME ZAMANI
Analist, deneme verilerini incelemek ve güncellemek ve olaya kadar geçen süre analizi yapmak için IPD’yi kullanabilir.
ALT GRUP META ANALİZİ
Belirli hasta grupları için özet istatistikler hesaplanabilmekte ve böylece alt grup analizleri de üretilebilmektedir.
EKOLOJİK YANLIŞLIKLARDAN KAÇINMAK
IPD kullanılarak meta-analizde ekolojik hatalar sorunu önlenebilir. Ekolojik yanılgı, bir grup için ortalama bir tahminin bireysel hastalar için geçerli olmadığı bir durumu ifade eder.
ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZ
IPD kullanan çok değişkenli regresyon analizi, bireysel hastalarla doğrudan ilgili sonuçlar sağlayabilir.
Bayes formülü Bayes örnek sorular Bayes teoremi hangi durumlarda kullanılır Bayes teoreminin kullanıldığı karar verme ortamı Bayes theorem örnekleri Bayesci olasılık Makine Öğrenmesi Bayes Olasılık Teoremleri