Azaltma Hatası – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Azaltma ve Örnekleme Hatası: Güven Aralığı
Çalışma hatalarının nedensel yapısı belirli bir sıraya sahiptir. Sistematik artefaktların asli doğası, çalışma popülasyonunun etki büyüklüğünün boyutunda bir azalmaya neden olur. İnsanların örneklenmesindeki ve yanıt süreçlerindeki rastgelelik, daha sonra gözlemlenen çalışma etki büyüklüğünde örnekleme hatası üretir. Hataları çözmek, en kolay şekilde, hataları karşılık gelen bir sırayla ele alarak yapılır. Gözlenen etki büyüklüğünden gerçek etki büyüklüğüne geri gitmek için, önce örnekleme hatasının etkisi için “düzeltiyoruz” ve ardından sistematik artefaktların etkisi için düzeltiyoruz.
İzole bir çalışmada, örnekleme hatasının etkisini düzeltemeyiz. Bunun yerine, gözlenen değer göz önüne alındığında makul olacak bir potansiyel popülasyon değerleri grubu oluşturmak için bir güven aralığı kullanırız. Gözlemlenen çalışma değeri göz önüne alındığında, güven aralığının üst ve alt uçlarını oluşturuyoruz. Bunları sırasıyla d− ve d+ olarak adlandırın. Bu nedenle, çalışma etki büyüklüğü δo için üç tahmin üreterek örnekleme hatasıyla ilgileniyoruz. δo için en olası değer, gözlemlenen do değeridir. δo’nun en düşük makul tahmini d−’dir. δo için en yüksek makul değer d+’dır.
Popülasyon çalışması etki büyüklüğü δo biliniyorsa, o zaman sistematik artefaktın etkilerini cebirsel olarak azaltarak gerçek etki büyüklüğünü hesaplardık. Örnekleme hatası analizi, nüfus çalışması etki büyüklüğünün üç tahminini üretir. Bu tahminlerin her biri aynı yöntem kullanılarak azaltılabilir. Bu daha sonra gerçek tedavi etkisinin karşılık gelen bir örnekleme hatası analizini üretir.
Diğer bir deyişle, do, δo’nun en olası değeri olduğundan, do kullanılarak oluşturulan düzeltilmiş değer, δ için en olası değerdir. δo için en düşük makul değer d− olduğundan, δ için en düşük makul değer, zayıflama için d− düzeltilerek elde edilir. δo için en yüksek makul değer d+ olduğundan, δ için en yüksek makul değer, zayıflama için d+ düzeltilerek elde edilir. Böylece düzeltilmiş üç etki büyüklüğü, gerçek etki büyüklüğü δ için en iyi tahmini ve güven aralığını sağlar.
Çoklu Artefaktlı Meta-Analiz İçin Bir Formül
Sistematik artefaktların etüt etkisi boyutları üzerindeki zayıflatıcı etkisini hesaplamaya yönelik önceki prosedür, izole tekli etüt etkileri için iyi sonuç verir. Ancak meta-analiz için yeterli değildir. Meta-analiz için, örnekleme hatası varyansını hesaplamamızı ve bunu çalışmalar arasındaki etki büyüklüklerindeki varyasyonla ilişkilendirmemizi sağlayan bir formüle ihtiyacımız var.
Yani, örnek çalışma d istatistiğini gerçek etki büyüklüğü δ ile ilişkilendiren bir formüle ihtiyacımız var. Bu formülü elde etmek için, zayıflama çarpanı A ve gerçek tedavi etkisi d’nin bir fonksiyonu olarak zayıflatılmış çalışma etki büyüklüğü için bir formüle ihtiyacımız var. Kesin formül, d ile r arasındaki ilişkinin doğrusal olmaması nedeniyle meta-analiz için anlaşılmazdır. Ancak meta-analiz için kullanılabilecek formüller veren yakın yaklaşımlar olduğunu göstereceğiz.
Bu formülle ilgili sorun, c sayısının çalışmadan çalışmaya doğrusal olmayan bir şekilde değişmesidir. Tipik bir meta-analiz için, çalışmalar arasında c değerindeki değişimi göz ardı ederek yapılan çok az hata olduğunu göstereceğiz. Yani, c’nin bireysel çalışma değerleri, c’nin ortalama değeri ile değiştirilirse meta-analizde çok az hata olur. Bunu göstermek için önce c’nin 1’den biraz farklı olduğunu göstereceğiz. Aslında, yaklaşımı kullanan bir meta-analizde çok fazla hata yoktur.
Oyunlarda işlemci yükünü azaltma
CPU kullanımı azaltma win 10
CPU kullanımı 100
Cpu kullanımı kaç olmalı
Oyunlarda yüksek CPU kullanımı
CPU 100 sorunu Windows 10
SonOyuncu hata kodu 429
Windows 11 CPU sorunu
c’nin Türetilmesi
Zayıflatılmış tedavi etkisi δo için tam formül, dönüşüm yönteminin sembolik olarak izlenmesiyle elde edilir. Bize gerçek tedavi etkisi verildi δ. Bu, ρ ile gerçek tedavi korelasyonuna dönüştürülür.
Sistematik artefaktların tedavi korelasyonu üzerindeki etkisi, bireysel artefakt çarpanlarının ürünü olan bileşik artefakt çarpanı A ile ölçülebilir. Yani, zayıflatılmış çalışma tedavi korelasyonu ρo’dur.
Bu formül δo’yu çalışma korelasyonu ρo cinsinden ifade eder. İhtiyacımız olan şey, zayıflatılmış etki büyüklüğü için onu doğrudan gerçek etki büyüklüğü ile ilişkilendiren bir formül. Bu, adımlarımızı geriye doğru izleyen cebirsel ikameler yaparak yapılabilir. Zayıflatılmış etki büyüklüğü, gerçek tedavi korelasyonu ρ’dan hesaplanabilir. Bu formül, δo denkleminde ρo yerine Aρ kullanılarak elde edilir.
Aδ payı, bağıntı için bileşik artefaktlara uygulanan aynı basit çarpımdır. Bununla birlikte, payda A ve δ’nin oldukça doğrusal olmayan bir fonksiyonudur. Bu nedenle, payda potansiyel bir problemdir. Paydanın etkisi, onu bir çarpana dönüştürürsek daha iyi görülür.
Paydanın potansiyel etkisi, c çarpanının 1’den ne kadar farklı olduğuna bağlıdır. Çağdaş meta-analizlerde c’nin 1.00’e yakın olduğunu göstereceğiz.
Etki boyutunun paydasının basitçe düşürülebileceği birçok meta-analiz vardır. Anahtar sorular aşağıdaki gibidir: (1) Gerçek etki büyüklüğü ne kadardır? (2) Artefakt etkileri ne kadar büyük? Gerçek etki boyutu küçükse veya artefaktlar küçükse, yakın bir yaklaşımla yazabiliriz.
Burada c = (1 – b/2). Yani, Aδ payı c = (1 – b/2) sayısıyla çarpılır. b, 0’dan çok az farklılık gösteriyorsa, (1 – b/2) 1’den çok az farklı olacaktır.
Zayıflatılmış etki büyüklüğü yaklaşık δo = .30 ise, o zaman %3’lük bir hata, etki büyüklüğünün .30 yerine .31 olarak fazla tahmin edilmesi anlamına gelir. Sonunda, bu, hata ters yönde olsa da, tahmini ortalama etki büyüklüğünde benzer büyüklükte bir hataya yol açacaktır.
Örneğin, gerçek ortalama etki büyüklüğü aslında Ort(δ) = .50 olsaydı, Ave(δ) = .50(1 + .03) = .515 tahminini oluşturmak için %3 oranında geri kalırdık. Çalışma sayısı fazla olmadığı sürece bu hata örnekleme hatasından daha küçüktür. Bu nedenle, küçük etki boyutları ve orta düzeyde artefakt etkileri için yaklaşıklık yeterince doğrudur.
Meta-analiz için formül geliştirmede c çarpanının neden olduğu temel sorun, bunun bir çalışmadan diğerine değişmesidir. Bununla birlikte, c çarpanı 1 sayısından çok farklı olmadığı için, bir çalışmadan diğerine çok fazla değişemez.
Bu, bireysel çarpanları, çalışmalar arasında ortalama çarpanla değiştirdiğimizi gösteriyor. Çalışmalar arasında ortalama zayıflama çarpanı A’yı hesaplıyoruz. Çalışmalar arasında ortalama tedavi etkisini hesaplıyoruz. Bunlardan, çalışmalar arasında b’nin ortalama değerinin bir tahminini hesaplıyoruz.
CPU 100 sorunu Windows 10 CPU kullanımı 100 CPU kullanımı azaltma win 10 Cpu kullanımı kaç olmalı Oyunlarda işlemci yükünü azaltma Oyunlarda yüksek CPU kullanımı SonOyuncu hata kodu 429 Windows 11 CPU sorunu