Yukarıda özetlenen yaklaşımlar, yanlılığın gözlemlenen etki üzerinde herhangi bir etkisi olup olmadığını (huni grafiğine dayalı olanlar) veya gözlenen etkiden tamamen sorumlu olup olmayacağını (Başarısız Güvenli N) sorar. Bu uç konumlarla karşılaştırıldığında, üçüncü bir yaklaşım, yanlılığın ne kadar etkisi olduğunu tahmin etmeye ve yanlılığın yokluğunda etki boyutunun ne olacağını tahmin etmeye çalışır. Umut, her bir meta-analizi aşağıdaki gibi üç geniş gruptan birine sınıflandırmaktır.

Önyargı etkisi muhtemelen önemsizdir. İlgili tüm çalışmalar dahil edilmiş olsaydı, etki büyüklüğü muhtemelen büyük ölçüde değişmeden kalacaktır. Önyargı etkisi muhtemelen mütevazıdır. İlgili tüm çalışmalar dahil edilmiş olsaydı, etki büyüklüğü değişebilir, ancak temel bulgu (etkinin önemli olup olmadığı) muhtemelen değişmeden kalacaktır. Önyargı etkisi önemli olabilir. İlgili tüm çalışmalar dahil edilirse, temel bulgu (etki büyüklüğünün önemli olup olmadığı) değişebilir.

Duval ve Tweedie’yi Kırpma ve Doldurma

Yukarıda tartışıldığı gibi, huni planının arkasındaki ana fikir, yayın yanlılığının asimetriye yol açmasının beklenebileceğidir. Sağda soldakinden daha küçük çalışmalar varsa, endişemiz soldan eksik çalışmalar olabilir. (Çalışan örnekte, solda çalışmaların bastırılmasını bekliyoruz, ancak diğer durumlarda sağda bastırılmasını bekleriz. Algoritma, gözden geçirenin beklenen yönü belirtmesini gerektirir.

Kırp ve Doldur, huni grafiğinin pozitif tarafından en aşırı küçük çalışmaları çıkarmak için yinelemeli bir prosedür kullanır ve huni grafiği (yeni) etki boyutuna göre simetrik olana kadar her yinelemede etki boyutunu yeniden hesaplar. Teoride bu, etki büyüklüğünün tarafsız bir tahminini verecektir.

Bu kırpma, ayarlanan efekt boyutunu sağlarken, etkilerin varyansını da azaltarak çok dar bir güven aralığı sağlar. Bu nedenle, algoritma daha sonra orijinal çalışmaları analize geri ekler ve her biri için bir ayna görüntüsü uygular. Bu dolgunun nokta tahmini üzerinde hiçbir etkisi yoktur, ancak varyansı düzeltmeye yarar.

Fikir birliği CodyCross
Etki Yanlılığı Nedir
Aşırı doğrulama etkisi nedir
Halo etkisi Nedir
Doğrulama yanlılığı nedir
Confirmation bias ne demek
Bilişsel Yanlılık Nedir
Doğrulama yanlılığı örnek

Bu yaklaşımın önemli bir avantajı, önemli bir soruyu ele almasıdır: Tarafsız etki büyüklüğüne ilişkin en iyi tahminimiz nedir? Bu yaklaşımın bir başka güzel özelliği de sezgisel bir görsel gösterime sahip olmasıdır. Kırp ve Doldur içeren bilgisayar programları, hem gözlemlenen çalışmaları hem de empoze edilen çalışmaları içeren bir huni grafiği oluşturabilir, böylece araştırmacı, empoze edilen çalışmalar dahil edildiğinde etki büyüklüğünün nasıl değiştiğini görebilir.

Bu kayma önemsiz ise, bildirilen etkinin geçerli olduğuna daha fazla güvenilebilir. Bu yöntemle ilgili bir sorun, çalışmaların neden eksik olduğuna ilişkin modelin varsayımlarına büyük ölçüde bağlı olmasıdır ve asimetriyi saptama algoritması bir veya iki anormal çalışmadan etkilenebilir.

Kırp ve Doldur ayarını dikkate alarak huni grafiğini yeniden görüntüleyebiliriz. Gözlemlenen çalışmalar açık daireler olarak gösterilmektedir ve log birimlerinde gözlemlenen nokta tahmini, 1.204 (1.120, 1.295) risk oranına karşılık gelen 0.185 (0.113, 0.258) açık bir elmas olarak gösterilmektedir.

Yedi empoze edilen çalışma, içi dolu daireler olarak gösterilir ve log birimlerindeki empoze edilen nokta tahmini, 1.169 (1.089, 1.254) risk oranına karşılık gelen 0.156’da (0.085, 0.227) doldurulmuş bir elmas olarak gösterilir. ‘Ayarlanmış’ nokta tahmini, orijinal analizden daha düşük bir risk önerir. Belki de kilit nokta, düzeltilmiş tahminin orijinaline oldukça yakın olmasıdır – bu bağlamda, 1,17’lik bir risk oranı, 1,20’lik bir risk oranı ile aynı önemli sonuçlara sahiptir.

Analizi Daha Büyük Çalışmalarla Sınırlandırmak

Yayın yanlılığı esas olarak daha küçük çalışmalar üzerinde çalışıyorsa, o zaman analizin sonuçlarından bağımsız olarak yayınlanması beklenebilecek büyük çalışmalarla sınırlandırılması teorik olarak herhangi bir sorunun üstesinden gelebilir. O zaman, büyük bir çalışmayı hangi eşiğin tanımladığı sorusu ortaya çıkar. Bu soru hakkında genel rehberlik sunamıyoruz. Potansiyel olarak yararlı bir strateji, kümülatif bir meta-analiz çizerek tüm olası eşikleri göstermektir.

Kümülatif meta-analiz, önce bir çalışmayla yürütülen, ardından ikinci bir çalışma eklenerek, ardından üçüncü bir çalışmayla tekrarlanan ve bu şekilde devam eden bir meta-analizdir. Benzer şekilde, bir kümülatif orman grafiğinde, ilk satır bir çalışmaya dayalı etkiyi gösterir, ikinci satır iki çalışmaya dayalı kümülatif etkiyi gösterir, vb. Kümülatif meta-analizi daha ayrıntılı olarak tartışıyoruz.

Çalışma boyutu için farklı eşiklerin etkisini incelemek için çalışmalar en büyükten en küçüğe (veya en kesinden en az kesine) sıralanır ve her çalışmanın eklenmesiyle kümülatif bir meta-analiz yapılır.

Nokta tahmini, daha büyük çalışmaların dahil edilmesiyle sabitlenmişse ve daha küçük çalışmaların eklenmesiyle değişmiyorsa, daha küçük çalışmaların dahil edilmesinin bir yanlılık yarattığını varsaymak için hiçbir neden yoktur (yani, daha küçük çalışmalar olduğu için). hangi çalışma seçiminin en büyük olması muhtemeldir). Öte yandan, daha küçük çalışmalar eklendiğinde nokta tahmini değişirse, o zaman en azından ilk bakışta bir yanlılık durumu vardır ve kişi bu kaymanın nedenini araştırmak isteyecektir.

Bu yaklaşım aynı zamanda yalnızca daha büyük çalışmalara dayanan etki büyüklüğünün bir tahminini de sağlar. Ve, Kırp ve Doldur’dan bile daha fazla, bu yaklaşım tamamen şeffaftır: Etkiyi daha büyük çalışmalara dayanarak hesaplarız ve daha sonra, daha küçük çalışmaların eklenmesiyle etkinin değişip değişmediğini ve nasıl değişip değişmediğini belirleriz (daha büyük ve daha küçük çalışmalar arasında net bir ayrım vardır). genellikle bulunmaz, ancak gerekli değildir).

Verilerin kümülatif bir orman grafiğini göstermektedir. Kümülatif çizim ile daha önce gösterilen standart sürüm arasındaki farka dikkat edin. Burada, ilk satır sadece Fontham ve diğerlerine dayanan bir ‘meta’ analizidir. Araştırma. İkinci sıra, iki çalışmaya dayalı bir meta-analizdir, vb. Eklenecek son çalışma Butler (1988)’dir ve bu nedenle ‘Butler’ etiketli satırda gösterilen nokta tahmini ve güven aralığı, ‘Sabit’ etiketli satır üzerindeki özet etki için gösterilenle aynıdır. Bu arsa üzerindeki ölçeğin 0,50 ila 2,00 olduğunu unutmayın.

The post YANLIŞIN ETKİSİ – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).