Bağımlı Değişkende Ölçüm Hatası – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Bağımlı Değişkende Ölçüm Hatası
Sıradan İngilizce, “ölçüm hatası” ifadesini iki anlama sahip olarak yorumlar: sistematik ve sistematik olmayan hata. Sistematik hata, tam olarak neyin amaçlandığını ölçmekten bir sapmadır. Psikometrik teoride buna “kusurlu yapı geçerliliği” denir. Psikometrik teoride, “ölçüm hatası” ifadesi, “rastgele hata” veya “güvenilmezlik” olarak da adlandırılan sistematik olmayan hata için kullanılır. Burada psikometrik terminolojiyi takip edeceğiz. Bu bölüm, sistematik olmayan veya rastgele ölçüm hatasının etkilerini sunacak ve sonraki bir bölüm, kusurlu yapı geçerliliğini kapsayacaktır.
Psikolojide, sistematik olmayan ölçüm hatalarının çoğu, denek yanıtındaki rastgelelikten kaynaklanır. Bu tür bir hatanın ortalaması genellikle 0’dır, yani pozitif veya negatif olma olasılığı eşittir ve gerçek değerle ilişkisizdir. Bağımlı değişkende gözlenen puanı Y olarak yazarsak, gerçek puanı U, ölçüm hatasını e olarak yazarız.
Ortalama hata 0 olduğundan, hataların ortalaması bir hatanın tipik boyutunu tanımlamaz. Bunun yerine, tipik hataların boyutu, ya hata varyansı (ortalama karesel hata) ya da hata standart sapması ile tanımlanır. σe sayısı psikometrik teoride “standart ölçüm hatası” olarak adlandırılır. Ölçüm hatasının pratik etkisi, insanlar arasındaki farkların boyutuna göredir.
İki kişi bağımlı değişkende 10 puan farklılık gösteriyorsa, -1 veya +1 büyüklüğündeki hataların bu kişilerin karşılaştırması üzerinde çok az etkisi olacaktır. Öte yandan, iki denek arasındaki fark 0,5 olsaydı, o zaman -1 veya +1’lik hatalar karşılaştırmayı tamamen karartacaktı. Göreceli ölçüm hatasının bir ölçüsü, yaygın olarak kullanılmasa da, “gürültüden sinyale” oranıdır, σe /σU. Bunun yerine, göreli hatanın daha kullanışlı ölçüsü, gerçek ve gözlemlenen puan arasındaki korelasyon, yani rUY’dir. Tarihsel gelenekle, bu korelasyonun karesine bağımlı değişkenin “güvenilirliği” denir ve rU2Y ile gösterilir.
Güvenilirliği tahmin etmenin farklı yolları, farklı ölçüm hatası kaynaklarını tanımlar ve değerlendirir. Araştırmacının uygun güvenilirlik tahminini kullanması çok önemlidir. Okuyucuya, sunulan bu konunun genişletilmiş tedavisine atıfta bulunuyoruz. Hata standart sapması ve bağımlı değişkenin güvenilirliği ile ilişkilidir.
Güvenilirliğin boyutu, ölçülen süreçteki ölçüm hatasının boyutuna genellikle psikolojide bir yanıttır – ve nihai yanıtı oluşturmak için kullanılan birincil ölçümlerin sayısına genellikle bir ölçekteki öğelerin sayısına – bağlıdır. Yüksek kaliteli ölçüm genellikle rYY = .81 bölgesinde güvenilirlik sağlar.
Orta kalite genellikle rYY = .64 civarındadır. Tek bir yanıta dayalı ölçüm genellikle rYY = .25’ten yüksek olmayan güvenilirliğe sahiptir. Tek bir yanıtın güvenilirliğinin, o yanıtı elde etmenin maliyetiyle belirlenmediğine dikkat edilmelidir. Örneğin, sosyal psikolojideki eşitlik çalışmalarında denekler, ölçüt hareketinden önce bir saat kadar zaman harcayabilir.
Ancak, bağımlı değişkenin tek ölçümü tek bir yanıttır: ortağa verilen para miktarı. Bu tek yanıtın güvenilirliği, o yanıt ile rastgele seçilmiş başka bir günde verilecek yanıt arasındaki korelasyondur. Tek yanıtların güvenilirliği nadiren rYY = .25’ten daha yüksektir.
Güvenilirliğin boyutu, hem ölçme sürecindeki hatanın boyutuna hem de bağımlı değişken üzerindeki bireysel farklılıkların boyutuna bağlıdır. Örneğin, Nicol ve Hunter (1973), kutuplaşmış “hukuk ve düzen” konusuna yönelik tutumları ölçen .90 güvenirliğe sahip aynı semantik diferansiyel ölçeğin, “kirlilik” konusuna yönelik tutumları ölçen yalnızca .20 güvenilirliğe sahip olduğunu bulmuşlardır. Belirli bir kişi için gözlenen puan p, o kişi için gerçek puan ile ilişkilidir.
1 bağımlı 2 bağımsız değişken örnekleri
Hata terimi formülü
En Küçük Kareler yöntemi varsayımları
Hata terimi hesaplama
En Küçük Kareler Yöntemi ile doğrusal regresyon Modeli oluşturmanın Temel Prensipleri
Hata terimi nedir
Y şapka nasıl bulunur
Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi
Yani, ölçüm hatalarının kişiler arasında ortalaması alınır. Kişiler arasındaki puanların popülasyon ortalaması, bir ∞ (sonsuz) hata boyunca ölçüm hatalarının ortalamasını alır ve bu nedenle 0’dır. Yani, popülasyon düzeyinde, ölçüm hatasının ortalama üzerinde hiçbir etkisi yoktur.
Yani rastgele hata, ham puan işleme etkisini değiştirmez. Deneysel tasarımın işlenmesinde geleneksel istatistiklerin ölçüm hatasını göz ardı etmesinin nedeni budur. Bununla birlikte, istatistikte birincil ilgi konusu ham puan işleme etkisi değil, standart puan işleme etkisidir.
Meta-analiz amaçları için, çalışmalar arasında karşılaştırılabilirliği sağlamak için normal olarak standart puan tedavi etkilerinin kullanılması gereklidir. Bununla birlikte, standart puan işleme etkisi, istatistiksel anlamlılık testi tarafından değerlendirilen standart puan işleme etkisi olduğundan, geleneksel istatistiklerin merkezinde yer alır. Özellikle, geleneksel anlamlılık testinin gücü, standart puan tedavi etkisine bağlıdır.
Ölçüm hatası bağımlı değişkenin ortalamasını etkilemez ancak varyansı etkiler. Gözlenen puanların varyansı, gerçek puanların varyansıyla ilişkilidir.
Yani, ölçüm hatası varyansı ve dolayısıyla bağımlı değişkenin standart sapmasını artırır. O halde, deneysel ve kontrol grubu karşılaştırmasını düşünün. Hata eklemek, ortalamayı değiştirmez, ancak ortalamaya ilişkin puanların yayılmasını arttırır. Bu etki gösterilmiştir.
İki grup arasındaki ayrımın kapsamı, iki dağılım arasındaki örtüşme derecesine bağlıdır. Dağılımlar arasındaki örtüşmenin kapsamı, araçlar hakkındaki yayılma derecesine göre araçlar arasındaki farka bağlıdır. Araçlar arasındaki yayılma ne kadar büyük olursa, iki dağılım arasındaki örtüşme o kadar büyük olur.
Örtüşmenin kapsamının, ölçüm hatası varlığında büyük ölçüde arttığını gösterir. Güvenilirlik ne kadar düşükse, araçlar hakkındaki yayılma o kadar büyük ve dolayısıyla örtüşme o kadar büyük olur. Yani, ölçüm hatası miktarı arttıkça, fark giderek daha belirsiz hale gelir. İstatistiksel güç açısından, ortalamalar arasındaki fark ne kadar belirsizse, bu farkı tespit etmek o kadar zor olur.
Popülasyon ortalamaları ölçüm hatasından etkilenmediği için paylar eşittir. Ancak, ölçüm hatası standart sapmayı artırır ve dolayısıyla paydalar farklıdır. Standart sapmadaki artış ile verilir.
Yani, gözlemlenen puan için standartlaştırılmış etki büyüklüğü, güvenilirliğin karekökü ile çarpılan gerçek puan için standartlaştırılmış etki büyüklüğüdür. Örneğin, güvenirlik rYY = .81 olsaydı, etki büyüklüğü aşağı inerdi.
Etki boyutu ölçüm hatasıyla azaltılırsa, etkinin geleneksel anlamlılık testiyle saptanması daha zordur. Bu, Tablo 6.2’de gösterilmektedir. Ampirik çalışmalar için kabaca tipik bir değer olan N = 100 örneklem büyüklüğündeki çalışmalar için geleneksel anlamlılık testinin gücünü hesaplar.
1 bağımlı 2 bağımsız değişken örnekleri En Küçük Kareler Yöntemi ile doğrusal regresyon Modeli oluşturmanın Temel Prensipleri En Küçük Kareler yöntemi varsayımları Hata terimi formülü Hata terimi hesaplama Hata terimi nedir Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi Y şapka nasıl bulunur