Çalışmalardaki Bulguların Kümülasyonu – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Tasarım Analizi
Varyans analizinde “Tasarımda iki veya daha fazla faktör arasında bir etkileşim varsa, o zaman alt sıradaki ana etkilerin veya etkileşimlerin yorumlanması oldukça hatalı olabilir” diyen bir kural vardır. Aynı kural, moderatörler arasındaki etkileşim için de geçerlidir. Moderatörlerin etkileşimli etkileri varsa, ayrı etkilerin yorumlanması hatalı olabilir.
Hiyerarşik döküm, moderatör değişkenleri ortaya çıkarırsa, moderatör değişkenleri olmayan genel analizin yanıltıcı olması muhtemeldir. Hiyerarşik analiz, moderatör değişkenlerin ilişkili olduğunu ve/veya etkileşimde olduğunu gösteriyorsa, moderatör değişkenlerinin ayrı ayrı analizinin yanıltıcı olması muhtemeldir. Bu nedenle, hiyerarşik bir döküm sunulursa, yorumlamanın yalnızca en düşük seviyeye, yani verilerin nihai dökümüne odaklanması kritik önem taşır.
Schmitt, Gooding, Noe ve Kirsch’ün (1984) personel seçim geçerliliklerinin meta-analizindeki kısmen hiyerarşik analizi düşünün. Bu araştırmacılar ilk önce tüm tahmin ediciler (biyoveriler, testler, görüşmeler ve daha fazlası) ve tüm ölçüt ölçüleri (performans derecelendirmeleri, görev süresi, ilerleme vb.) arasındaki korelasyonları bir araya topladı.
Daha sonra verileri tahmin ediciye ve ölçütlere göre ayrı ayrı ve son olarak ikisi birlikte böldüler. Kombinatoryal döküm, geçmiş analizlerde bulunduğu gibi, moderatörler olarak yordayıcı ve kriter değişkenleri arasında güçlü bir etkileşim gösterdi. Sonuçlarını yalnızca bu son analize dayandırsalardı, hiçbir yorum hatası yapmazlardı.
Ne yazık ki, bazı sonuçlarını daha önceki küresel analizlere dayandırdılar. Örneğin, kendi meta-analizlerinin Hunter ve Hunter (1984) tarafından yapılan karşılaştırılabilir meta-analiz ile çelişen sonuçlar verdiğini iddia ettiler. Bununla birlikte, Hunter ve Hunter, verilerini en baştan hem yordayıcı değişken hem de kriter değişkenine göre ayırdılar.
Böylece, Schmitt ve ark. Hunter ve Hunter’ın analiziyle karşılaştırılabilir, onların son tablosu, kombinatoryal dökümdür. Bu analizdeki sonuçları ile Hunter ve Hunter’ın (1984) sonuçları arasında bir çelişki yoktur. Bu, Hunter ve Hirsh’de (1987) analizlerin uyum içinde olduğunu gösteren yan yana bir sunumda ortaya çıktı.
Bir meta-analizin hiyerarşik bir sunumuna temel bir itirazımız yok. Ancak, bu prosedürde iki yaygın hatadan kaçınmak önemlidir. İlk olarak, birçok çalışma analizi tamamlamaz. İki büyük moderatör değişkeni varsa, bunları ayrı ayrı değil birlikte değerlendirmek çok önemlidir. İkinci olarak, verilerin ana yorumunu, daha önceki potansiyel olarak karışık küresel ortalamalara değil, nihai dağılıma odaklamak çok önemlidir.
Birden çok moderatör değişkeninin ayrı ayrı analizi, yalnızca iki varsayım yapılırsa doğru olacaktır: (1) moderatör değişkenlerin bağımsız olduğu ve (2) moderatör değişkenlerin etkilerinin toplamsal olduğu varsayılmalıdır. Rodgers ve Hunter’ın (1986) MBO analizinde, bağlılık ve zaman düzenleyici değişkenler çalışmalar arasında ilişkilendirilmiştir.
Bu nedenle, bağlılık değişkeninden kaynaklanan büyük fark, farklı zaman uzunluklarındaki çalışmalar arasında “sahte” bir ortalama farkı üretti. İki potansiyel moderatör değişken bağımsız olsaydı, bağlılık tarafından üretilen zaman için sahte bir etki olamazdı. AB kombinasyon örneği, etkileşimli moderatörlerin doğru sonuçlara varmak için her zaman birlikte düşünülmesi gerektiğini gösterdi.
Tamamen hiyerarşik bir analiz sunulursa, sonuçların en yüksek etkileşim düzeyine dayandırılması kritik önem taşır. Schmitt sonuçlarından biri için karmaşık etkileşimlerle bir analize geri döndükleri için bir yorumlama hatası yaptılar.
Son olarak, tamamen hiyerarşik bir moderatör analizi yapmak için genellikle yeterli çalışma olmayacağını kabul etmek önemlidir. Tamamen hiyerarşik analizin hücrelerindeki çalışmaların sayısı çok küçükse, moderatörler hakkındaki sonuçlar yalnızca geçici olabilir. Daha sağlam sonuçlar, daha fazla sayıda çalışmanın birikimini beklemelidir.
Varsayım yasası nedir
Sistematik derleme nedir
Sosyal Bilimlerde Kuramlar
Sistematik derleme örnekleri
Sistematik derleme Nedir nasıl yapılır
Sosyal Bilimlerde kuram Nedir
Sistematik derleme makale örnekleri
Derleme yöntemi Nedir
İkinci Derece Meta-Analiz
Bu alıştırma, alıştırmada kullanılan verilere dayanmaktadır. Bu alıştırma, altı testin her biri için ayrı meta-analizler yapmanızı gerektiriyordu. Bu, her test için örnekleme hatasıyla hesaplanan varyans yüzdesinin bir tahminiyle sonuçlanır. Bunlar, bu alıştırma için gereken ilk rakamlardır.
- Bu veriler, bu bölümde açıklandığı gibi, ikinci dereceden bir meta-analiz için gereksinimleri karşılar. Yani, altı meta-analiz önemli ölçüde benzerdir ve farklı testler için yapay olmayan farklı varyans kaynakları (yani moderatörler) olduğuna inanmak için hiçbir neden yoktur.
- Bu bölümde açıklanan yöntemleri kullanarak bu altı testte ikinci dereceden bir meta-analiz gerçekleştirin.
- Bu altı testte örnekleme hatasının açıkladığı ortalama varyans yüzdesi nedir? Bu bulguya yorumunuz nedir?
- Alıştırmada, ayrıca tüm yapıtlar (örnekleme hatası artı diğer yapay nesneler) tarafından hesaba katılan varyans yüzdesini de hesapladınız. Bu, temel meta-analizin bir parçası olarak değil, ölçüm hatası ve aralık kısıtlamasının yanı sıra örnekleme hatası için düzeltilen tam meta-analizlerin bir parçası olarak hesaplandı. Bu tür iki meta-analiz vardı – biri doğrudan doğruya, diğeri dolaylı menzil kısıtlaması için düzeltici. Bu varyans yüzdesi rakamlarının her biri için ayrı bir ikinci dereceden meta-analiz gerçekleştirin.
- Bu değerler, yalnızca örnekleme hatası varyansına dayalı olarak daha önce hesaplananlardan farklı mı? Bu belirli veri kümesindeki bu fark neden olduğundan daha büyük değil? Bu değerlere yorumunuz nedir?
Çalışmalardaki Bulguların Kümülasyonu
Aynı çalışma içerisinden birden fazla korelasyon veya etki büyüklüğü tahmini elde etmek çoğu zaman mümkündür. Bu tahminler meta-analize bağımsız tahminler olarak dahil edilmeli mi? Yoksa çalışma içinde bir şekilde birleştirilmeli mi, böylece yalnızca bir değere katkıda bulunulmalı mı? Bu soruların tek bir cevabı yok çünkü çalışmalarda yer alabilecek birkaç farklı türde tekrarlama var. Bu bölüm en sık görülen vakaları inceler.
Birçok tekil çalışmada, çalışma içindeki bir ilişkinin gözleminin tekrarı vardır. Bu nedenle, çalışmalar arasında olduğu kadar kendi içinde de sonuçların kümülasyonu olabilir. Ancak, kümülasyon yöntemi, çalışmada kullanılan çoğaltma işleminin doğasına bağlıdır. Burada üç tür çoğaltma ele alınacaktır: tamamen kopyalanmış tasarımlar, kavramsal çoğaltma ve alt grupların analizidir.
Tamamen Kopyalanmış Tasarımlar
Bir çalışmada tamamen kopyalanmış bir tasarım, eğer bu çalışma kavramsal olarak eşdeğer ancak istatistiksel olarak bağımsız parçalara bölünebiliyorsa oluşur. Örneğin, veriler birkaç farklı kuruluşta toplanıyorsa, kuruluşlar içinde hesaplanan istatistiklerin kuruluşlar arasında çoğaltıldığı kabul edilebilir. Her kuruluştan elde edilen sonuç ölçüleri istatistiksel olarak bağımsızdır ve farklı çalışmalardan elde edilen değerlermiş gibi ele alınabilir.
Yani, bu değerler için kümülasyon süreci, tamamen farklı çalışmalarda kümülasyon için olanla aynıdır. Bu, bağımsızlığın istatistiksel tanımıdır: İstatistikler (örneğin, rs veya d değerleri) farklı örnekler üzerinde hesaplanırsa, örnekleme hataları ilişkilendirilemez. Bazı yazarlar daha da ileri giderek, örneklemler farklı olsa bile çalışmaların bağımsız olmadığını, çünkü bunların hepsinin aynı araştırmacı tarafından yürütüldüğünü ve bu üç çalışmanın da sonuçlarını etkilemiş olabilecek yanlılıklara sahip olabileceğini belirtiyorlar.
Bu, tipik olarak kabul edilen bağımsızlık tanımı değildir ve kesinlikle istatistiksel bağımsızlığın tanımı değildir. Ayrıca bu bağımsızlık kavramı uç noktalara taşınabilmektedir. Örneğin, bir meta-analize dahil edilen çalışmaların, hepsinin tek bir zaman diliminde gerçekleştirilmesi veya İngilizce konuşulan ülkelerde yürütülmesi nedeniyle bağımsız olmadığı iddia edilebilir. Yani, bu bağımsızlık kavramı o kadar belirsiz bir şekilde tanımlanmıştır ki, sınırsız genişlemeye tabidir. Bu bölümde, yalnızca istatistiksel bağımsızlık kavramına odaklanacağız.
Derleme yöntemi Nedir Sistematik derleme makale örnekleri Sistematik derleme Nedir Sistematik derleme Nedir nasıl yapılır Sistematik derleme örnekleri Sosyal Bilimlerde kuram Nedir Sosyal Bilimlerde Kuramlar Varsayım yasası nedir