Bağımsız Grup Verileri – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Bağımsız Grup Verileri
Formüldeki iki farklı standart sapma arasındaki farka dikkat edin: σTG, değişim puanlarının standart sapmasıdır, σT ise seviye puanlarının standart sapmasıdır. Tedavi etkisi herkes için aynı olsaydı, değişim puanlarının standart sapması, etkileşimde olduğu gibi 0 olurdu. Yani bağımlı değişkenin seviye puanı standart sapması ne kadar büyük olursa olsun etkileşim 0 olabilir.
Kazanç puanlarının ham puan standart sapması σTG, özne etkileşimi ile ham puan tedavisini ölçer. Bu etkileşim, karşılık gelen iki ana etkiden biri ile karşılaştırılabilir. Ham puan formunda, konu ana etkisi, seviye puanı standart sapması (“grup içi” standart sapma) σT ile ölçülür. Bu nedenle, ham puan etkileşiminin ham puan konusu ana etkisi ile karşılaştırılması, standartlaştırılmış etkileşim olan σTG/σT oranıdır. Diğer bir deyişle, standartlaştırılmış etkileşim, deneklerin etkileşim etkisinin, öznenin ana etkisine oranıdır.
Etkileşim ayrıca tedavinin ana etkisi ile de karşılaştırılabilir. Ham puanlar için bu, daha önce homojen ve heterojen etkileşimlerin tanımlanmasını tartışırken kullanılan E(TG)/σTG oranıdır. Ayrıca standartlaştırılmış ortalama ve standart sapmanın, ham puan ortalaması ve standart sapma ile aynı orana sahip olduğuna dikkat edin.
Bu nedenle, tedavi ana etkisinin denek etkileşimine göre tedaviye oranı, standart puanlar için ham puanlarla aynıdır. Varyansın Homojenliği. Ön test ve son test standart sapmalarını karşılaştırmak önemlidir. Eşitlerse, o zaman “varyans homojenliği”ne sahibiz; aksi takdirde, “heterojenlik varyansı”na sahibiz. Tedavi etkisi herkes için aynıysa, son test puanı ön test puanı ile ilişkilidir.
Yani, denek etkileşimi tarafından herhangi bir tedavi yoksa, varyansın homojenliği garanti edilir. Ayrıca, tedavi etkisi olmasaydı, tüm denekler için T2 = T1 olduğundan, varyanslar da eşit olurdu.
Bağımsız bir grup tasarımının kullanıldığını varsayalım. O zaman araştırmacı hiçbir etkileşim olmadığını varsayıyor. Araştırmacı haklıysa, veriler varyansın homojenliğini karşılayacaktır. Araştırmacı varyansın heterojenliğini bulursa, denek etkileşimi tarafından bir tedavi olmalıdır. Bu nedenle, varyans heterojenliği bulgusu, asli nedenlerle çok önemli bir bulgudur. Özellikle, varyansın heterojenliği varsa, ortalama fark sadece ortalama tedavi etkisidir ve farklı bireyler için tedavi etkileri oldukça farklı olabilir. Bu, etkileşimler bölümünde daha ayrıntılı olarak tartışılacaktır.
Bağımlı bağımsız grup nedir
Bağımsız t testi yorumlama
Bağımsız gruplar t testi
T testi yorumlama
Bağımsız gruplar t Testi örnekleri
Paired Sample t-test nedir
Tek örneklem t testi örnekleri
T testi tablosu
Bağımsız gruplar tasarımı kullanılıyorsa, varyansın heterojenliği için istatistiksel bir test, denek etkileşimine göre bir tedavi için bir ön testtir. Ön test ve son test varyansları farklı ise mutlaka bir etkileşim vardır. Varyans homojenliği varsa, etkileşim olmadığı sonucuna varabilirsek iyi olur. Bununla birlikte, büyük bir etkileşimin olduğu ancak varyanslar arasında hiçbir farkın olmadığı varsayımsal veriler oluşturmak kolaydır.
Ortalama fark 7 − 7 = 0’dır, bu da tedavi etkisinin olmadığını gösterir. Son test standart sapma ve ön test standart sapma, varyansın homojenliğini gösteren 2.6’dır. Bu nedenle, bağımsız grup verilerinde bir etkileşim olduğunu ve ortalama farkın yanıltıcı olduğunu gösteren hiçbir şey yoktur. Ancak bireysel kazanım puanlarını düşünürsek farklı bir örüntü ortaya çıkıyor.
Ortalama tedavi etkisi 0’dır, bu da tedavi etkisinin olmadığını gösterir. Ancak “tedavi etkisi yok” bulgusu sadece Ellen için geçerlidir. Peter 4 birim arttı (standart sapmadan fazla) ve Henry 4 birim azaldı (standart sapmadan fazla). Bu nedenle, tedavinin 3 denekten 2’sinde büyük etkileri oldu; etkileri tam tersi yöndeydi.
Bağımsız grup verilerinin analizindeki ilk adım, varyansın homojenliği için bir kontrol olmalıdır. Varyanslar farklıysa, denek etkileşimine göre bir tedavi vardır ve ortalama tedavi etkisi, bireysel denekler için tipik tedavi etkisinin çok yanıltıcı bir resmi olabilir. Varyanslar farklı değilse, bir etkileşim olabilir veya olmayabilir. Söylemek mümkün değil. Kilit sonuç, bağımsız gruplar tasarımıyla, denek etkileşimi yoluyla bir tedavi olasılığını dışlamanın asla mümkün olmadığıdır.
Ölçüm Hatası
Geleneksel varyans analizi, ölçüm hatasını göz ardı etmiştir. Gözlenen puan istatistikleri, ölçüm hatasından etkilenmemiş gibi değerlendirilir. Karışıklıkların bir kısmı, yalnızca ham puanın ana etkisinin dikkate alınmasından kaynaklanmaktadır. Popülasyon ortalama ölçüm hatası 0 olduğundan, popülasyonun gözlemlenen ortalama puanı, popülasyon ortalama gerçek puanı ile aynıdır. Bu nedenle, gözlemlenen puanlar için ham puan muamelesi ana etkisi, gerçek puanlar için ham puan muamelesi ana etkisine (beklenti olarak) eşittir. Yani, ölçüm hatası, popülasyon ham puan muamelesi ana etkisini değiştirmez.
Ancak, istatistiksel kesinlik ve güç hesaplamaları için çok önemli olan ve meta-analiz için çok önemli olan işlem etkisi parametresi, ham puan işlem etkisi değil, standart puan işlem etkisidir. Standartlaştırılmış tedavi etkisi, standart sapmaya bölünen ortalama kazançtır. Ölçüm hatası, popülasyon ortalamasını değiştirmez, ancak popülasyon varyansını arttırır.
Bu nedenle, büyütülmüş standart sapmaya bölmek oranı azaltmaktır. Yani, ölçüm hatası güç parametresinin boyutunu küçültür ve dolayısıyla gücü azaltır ve daha geniş güven aralıklarına yol açar. Ayrıca, gözlemlenen standartlaştırılmış etki boyutunun boyutunu da azaltır (meta-analiz için gereken etki boyutu).
İdeal olarak, ölçüm hatası daha iyi deneysel ölçüm teknikleri ile ortadan kaldırılmazsa azaltılacaktır. Ancak, bazı kusurlar her zaman kalacaktır. Bu nedenle, ölçüm hatası için gözlemlenen tedavi istatistiklerini düzeltmek için bir yönteme ihtiyacımız var. Bu bölümde, popülasyon istatistiklerini kullanarak düzeltme formülleri elde edeceğiz.
Bir denek içi tasarımda dört anahtar istatistik vardır: (1) ham puan tedavi etkisi, (2) ham puan etkileşimi, (3) standartlaştırılmış tedavi etkisi ve (4) standartlaştırılmış etkileşim. Her biri ölçüm hatasından farklı şekilde etkilenir.
Nüfus istatistikleri düzeyinde, denek popülasyonu genelinde ortalama ölçüm hatası 0’dır. Bu nedenle, nüfus istatistikleri için, gözlemlenen ortalama kazanç puanı, ortalama gerçek kazanç puanı ile aynıdır ve popülasyon ham puanı tedavi etkisi değildir.
Bağımlı bağımsız grup nedir Bağımsız gruplar t testi Bağımsız gruplar t Testi örnekleri Bağımsız t testi yorumlama Paired Sample t-test nedir T testi tablosu T testi yorumlama Tek örneklem t testi örnekleri