Artefakt Dağılımı Meta Analizi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Dolaylı Menzil Kısıtlaması için Artefakt Dağılımı Meta Analizi
Daha önce sunulan zayıflama denklemleri, dolaylı menzil kısıtlaması bağlamında yapay dağılım meta-analizi için bir model görevi görür. Bu model, literatüre hakim olan doğrudan menzil kısıtlaması modelinden çok farklıdır.
Çıplak bir meta-analizin yapıldığını varsayalım. Çıplak temel meta-analiz, örnekleme hatasını düzelterek örnek korelasyonlarının (rXYi ) ortalama ve standart sapmasını popülasyon zayıflatılmış korelasyonlar (ρXYi ) için bir ortalama ve standart sapmaya dönüştürür. Bu nedenle, çalışma popülasyonu korelasyonlarının ortalama ve standart sapması, yani bu kitabın gösteriminde ρXYi’nin ortalama ve standart sapması için tahmini değerlere sahibiz. Yani, çıplak kemik meta-analizi, zayıflatılmış popülasyon korelasyonlarının (mevcut popülasyonlar için ρXY) ortalama ve standart sapmasını sağlar.
Meta-analizdeki sonraki adımların amacı, üç artefaktın etkilerini ortadan kaldırmaktır: aralık kısıtlaması, ölçüt (bağımlı) değişkende ölçüm hatası ve öngörücü (bağımsız) değişkende ölçüm hatasıdır.
Artefakt dağılımı meta analizi için formüller karmaşık olabilir. Denklemleri anlaşılır kılmak adına, denklemleri olabildiğince basit hale getirmek önemlidir. Bu, güvenilirliklerden niteliklere geçişte önemli bir kazanç olduğu anlamına gelir. Araştırmacı için bu, güvenilirlikten ziyade kalite üzerine veri derlemek anlamına gelir. Yani literatürde bir güvenirlik tahmini bulunduğunda karekök alınarak karşılık gelen kaliteye dönüştürülmesi gerekir. Bu hem tahmin edici hem de ölçüt ölçütleri için de yapılmalıdır.
Dolaylı menzil kısıtlaması için, tahmin edici güvenilirlik bilgisinin başvuru sahibi verilerinden olması en kolayıdır. Öte yandan, ölçüt güvenirlik verileri, yerleşik güvenilirlik verileri ise, kullanımı en kolay olanıdır. Bu sözleşmelerin her ikisi de eğitim ve istihdam seçimi için olağan veri toplama durumuna uyar. Diğer bir deyişle, bağımsız değişken için sınırsız popülasyon için ve kısıtlı popülasyondaki bağımlı değişken için tipik olarak güvenilirlik bilgisi de mevcuttur.
uX’in ampirik tahmini, başvuru sahibi gruptaki sınırsız tahmin edici güvenilirliğinin karşılık gelen tahmini ile birlikte verilirse, o kaynak için karşılık gelen uT tahmini, Denklem (5.31) kullanılarak hesaplanabilir. (uX değerleri, tahmin edici güvenilirliği için değerlerden bağımsız olarak verilirse, uT’nin yaklaşık tahminleri, uX’in her değerini uT için tahmini bir değere dönüştürmek için ortalama öngörücü güvenilirliği kullanılarak elde edilebilir.)
Çarpımsal meta-analiz yöntemi için girdi yapay verisi, üç grup ortalama ve standart sapmadır: başvuru sahibi tahmin edici kalitesinin ortalamaları ve standart sapmaları, yerleşik kriter kalitesi ve aralık kısıtlaması (uT). Bağlamımız için şu anda baskın olan gösterim, Callender-Osburn (1980) ürün de gösterimidir:
- ρ0 = abcρTPa
burada a, tahmin edici ölçüm hatası için bir çarpan, b, ölçüt ölçüm hatası için bir çarpan ve c, aralık kısıtlaması için bir çarpandır. Bu sembolizm, doğrudan menzil kısıtlama modeli için önerilmiştir, ancak dolaylı menzil kısıtlaması modeli için de kullanılabilir.
Beyinde artefakt nedir
Mr artefakt Nedir
Artefakt neden oluşur
Paramanyetik artefakt nedir
Ekg de artefakt Nedir
Metalik artefakt nedir
Bt artefakt nedir
BT artefaktları
Ancak çarpanlar oldukça farklıdır. Doğrudan menzil kısıtlaması modelinde a ve b basitken c karmaşıktır. Bu gösterimi dolaylı menzil kısıtlaması için kullandığımızda, b hala basit ama a, c kadar karmaşıktır. Gerçekten de, bu daha fazla karmaşıklık, Callender-Osburn çarpımsal analiz yöntemini o kadar yanlış kılıyor ki, daha sonra açıklanacağı gibi, terk edilmesi de gerekiyor.
Doğrudan aralık kısıtlaması için, b çarpanı, ölçüt değişkeninin (ρPYa) başvuru kalitesidir. Bu basit bir matematiktir ancak ölçüt değişkenindeki veriler genellikle yerleşik veriler olduğundan uygulamada sorunlara neden olur. Dolaylı aralık kısıtlaması için b, kriter değişkeninin (ρPYi ) yerleşik kalitesidir. Böylece, yerleşik veriler, b için ortalama ve standart sapmayı tahmin etmek için doğrudan da kullanılabilir.
Doğrudan menzil kısıtlaması için, çarpan, tahmin ölçüsünün (ρTXa) başvuru kalitesidir. Dolaylı aralık kısıtlaması için a, tahmin edici ölçünün (ρTXi ) yerleşik kalitesidir. Menzil kısıtlaması bağlamında bu basit bir kayma değildir. Başvuru sahibi kalitesini yerleşik kaliteye dönüştüren formül, etki büyüklüğü için kullanılanla aynı aralık kısıtlama denklemidir. Özellikle a, başvuru sahibinin kalitesi kadar uX’e de bağlıdır. Bu, a’yı c kadar karmaşık hale de getirir.
Doğrudan menzil kısıtlaması için, c çarpanı, doğrudan menzil kısıtlamasıyla ilgili önceki bölümde tartışıldığı gibi iki şekilde karmaşıktır. İlk olarak, aralık kısıtlama formülü doğrusal değildir, bu da hesaplama ortalamalarında ve standart sapmalarda (ρ ̄ ve SDρ ) sorunlara neden olur. İkinci olarak, menzil kısıtlama çarpanı, ölçüm zayıflamasından sonra hesaplanır ve böylece çarpan sadece etki büyüklüğünden değil, aynı zamanda yordayıcı ve kriter değişkenlerinin niteliklerinden de etkilenir.
Dolaylı menzil kısıtlaması için, çarpan c daha az karmaşıktır, ancak yine de doğrusal değildir ve bu nedenle matematiksel olarak zordur. Aslında, uX yerine ilgiliaralıkkısıtlamaparametresisuT olduğundan,doğrusallık daha büyüktür. Ancak, aralık kısıtlaması ilk yapı olduğundan, çarpan c, ölçüm hatasından etkilenmez. Dolaylı menzil kısıtlaması için, çarpan c sadece menzil kısıtlaması (uT ) ve gerçek etki büyüklüğü ile belirlenir. Bununla birlikte, c’nin zayıflatılmış etki büyüklüğünden ziyade gerçek etki büyüklüğü tarafından belirlenmesi, aralık kısıtlama denkleminin doğrusal olmama durumunun yine daha aşırı olduğu anlamına da gelir.
abc notasyonu için büyük sorun, a ve c çarpanları arasındaki ilişkide yatmaktadır. Doğrudan menzil kısıtlaması için a, basit başvuru sahibi tahmin kalitesidir (ρTXa) ve a ile c arasında yalnızca küçük bir korelasyon vardır. Dolaylı menzil kısıtlaması için, a formülü, c ile aynı menzil kısıtlama formülüdür ve a ile c arasında neredeyse mükemmel bir korelasyon vardır. a ve c arasındaki bu yüksek korelasyon, Callender-Osburn çarpımsal analiz yönteminin kullanımını dışlar çünkü bu yöntem a, b ve c’nin bağımsızlığını varsayar. Şimdi bu yüksek korelasyonu da gösteriyoruz.
Artefakt neden oluşur artefakt nedir Beyinde artefakt nedir Bt artefakt nedir BT artefaktları Ekg de Artefakt Nedir Metalik Mr artefakt nedir Paramanyetik artefakt nedir