Sabit etki modeli altında, belirsizliğin tek kaynağı, çalışma içi (örnekleme veya tahmin) hatadır. Rastgele etkiler modeli altında, bu aynı belirsizlik kaynağı artı ek bir kaynak (çalışmalar arası varyans) vardır. Özet etki için varyans, standart hata ve güven aralığı, rastgele etkiler modeli altında sabit etki modeline göre her zaman daha büyük (veya daha geniş) olacaktır (T2 sıfır olmadığı sürece, bu durumda iki model aynısı). Bu örnekte, sabit etkili model için standart hata 0.064 ve rastgele etkiler modeli için 0.105’tir.

Beş çalışmamız olsaydı ve her çalışmanın sonsuz büyüklükte bir örneklem büyüklüğü olsaydı ne olacağını bir düşünün. Her iki modelde de, o çalışmadaki etki büyüklüğünü mükemmel bir kesinlikle bildiğimiz için, her çalışmadaki etki büyüklüğü için güven aralığı sıfıra yaklaşan bir genişliğe sahip olacaktır. Sabit etki modeli altında, ortak etkiyi tam olarak bildiğimiz için özet etki de sıfır genişliğinde bir güven aralığına sahip olacaktır.

Buna karşılık, rastgele etkiler modeli altında güven aralığının genişliği sıfıra yaklaşmaz. Her çalışmadaki etkiyi kesin olarak bilsek de, bu etkiler olası etki büyüklüklerinden oluşan bir evrenden örneklenmiştir ve yalnızca ortalama etkinin bir tahminini sağlar. Bir çalışmadaki hatanın yalnızca örneklem boyutu sonsuza yaklaşırken sıfıra yaklaşması gibi, ortalama etkinin bir tahmini olarak bu çalışmaların hatası da yalnızca çalışma sayısı sonsuza yaklaştıkça sıfıra yaklaşacaktır.

Daha genel olarak, iki model altında özet etkisinin standart hatasını hangi faktörlerin etkilediğini düşünmek öğreticidir. Aşağıdaki formüller, k adet tek grup çalışmasından elde edilen araçların meta analizine dayanmaktadır, ancak kavramsal argüman tüm meta analizler için geçerlidir. Her ortalamanın çalışma içi varyansı, katılımcıların puanlarının standart sapmasına (􏰂 ile gösterilir) ve her çalışmanın örneklem büyüklüğüne (n) bağlıdır. Basitlik için, tüm çalışmaların aynı örneklem büyüklüğüne ve aynı standart sapmaya sahip olduğunu varsayıyoruz.

Yeterince büyük bir örneklem büyüklüğü ile standart hatanın sıfıra yaklaşacağı sonucu çıkar ve bu, örneklem büyüklüğü bir ya da iki çalışmada yoğunlaşmış ya da herhangi bir sayıda çalışmaya dağılmış olsun, doğrudur. Rastgele etkiler modeli altında özet etkisinin standart hatası ile verilir.

İlk terim, sabit etkili modelinkiyle aynıdır ve yine yeterince büyük bir örneklem büyüklüğü ile bu terim sıfıra yaklaşacaktır. Buna karşılık, ikinci terim (çalışmalar arası varyansı yansıtan), çalışmaların sayısı sonsuza yaklaştıkça yalnızca sıfıra yaklaşacaktır.

Bu formüller pratikte tam olarak geçerli değildir, ancak kavramsal argüman geçerlidir. Yani, çalışmalarda örneklem büyüklüğünü artırmak, standart hatayı belirli bir noktanın (bu noktanın 􏰁2 ve k ile belirlendiği) ötesine azaltmak için yeterli değildir. Yalnızca az sayıda çalışma varsa, toplam n on binlerce veya daha yüksek olsa bile standart hata hala önemli olabilir.

Güven aralığı hesaplama
Güven aralığı örnek sorular
95 güven aralığı hesaplama
%95 güven aralığı nedir
Varyans için güven aralığı
Güven aralığı genişliği
95 güven aralığı t tablosu
95 güven aralığı z değeri

BOŞ HİPOTEZ

Genellikle, bir özet etki hesapladıktan sonra, araştırmacılar boş hipotezin bir testini yaparlar. Sabit etki modeli altında test edilen sıfır hipotezi, her çalışmada sıfır etki olduğudur. Rastgele etkiler modeli altında test edilen sıfır hipotezi, ortalama etkinin sıfır olmasıdır. Bazıları bu hipotezleri birbirinin yerine kullanılabilir olarak görse de, aslında farklıdırlar ve bir araştırmacının yapmak istediği çıkarsamaya uygun olan testi seçmek zorunludur.

HANGİ MODELİ KULLANMALIYIZ?

Hesaplamalı bir modelin seçimi, çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaşıp paylaşmadığına ilişkin beklentimize ve analizi gerçekleştirme hedeflerimize dayanmalıdır.

Sabit Etki

İki koşul karşılanıyorsa, sabit etki modelini kullanmak mantıklıdır. İlk olarak, analize dahil edilen tüm çalışmaların işlevsel olarak aynı olduğuna inanıyoruz. İkinci olarak amacımız, belirlenen popülasyon için ortak etki büyüklüğünü hesaplamak ve diğer popülasyonlara genelleme yapmak değil.

Örneğin, bir ilaç şirketinin bir ilacı plaseboyla karşılaştırmak için bin hasta kullanacağını varsayalım. Personel aynı anda yalnızca 100 hastayla çalışabileceğinden, şirket her birinde 100 hasta bulunan bir dizi on deneme yürütecek. Çalışmalar, sonuç üzerinde etkisi olabilecek herhangi bir değişkenin on çalışma boyunca aynı olması anlamında aynıdır.

Spesifik olarak, çalışmalar, aynı araştırmacıları, dozu, ölçümü vb. kullanarak hastaları ortak bir havuzdan çeker (araştırmacılar için uygulama etkileri veya çeşitli kohortların farklı başlangıç ​​zamanları için herhangi bir endişe olmadığını varsayıyoruz). Tüm çalışmaların ortak bir etkiyi paylaşması beklenir ve bu nedenle ilk koşul sağlanır. Analizin amacı, ilacın hastaların alındığı popülasyonda işe yarayıp yaramadığını (ve diğer popülasyonlara tahminde bulunmamak) ve böylece ikinci koşul da karşılanıp karşılanmadığını görmektir.

Bu örnekte, sabit etkili model, veriler için makul bir uyumdur ve araştırmacıların amacını karşılamaktadır. Bununla birlikte, bu durumun nispeten nadir olduğu açık olmalıdır. Vakaların büyük çoğunluğu, hemen aşağıda tartışılanlara daha yakından benzeyecektir.

Rastgele Efektler

Buna karşılık, araştırmacı bağımsız olarak çalışan araştırmacılar tarafından gerçekleştirilen bir dizi çalışmadan veri toplarken, tüm çalışmaların işlevsel olarak eşdeğer olması olası değildir. Tipik olarak, bu çalışmalardaki denekler veya müdahaleler, sonuçları etkileyecek şekilde farklı olurdu ve bu nedenle ortak bir etki büyüklüğü varsaymamalıyız. Bu nedenle, bu durumlarda rastgele etkiler modeli, sabit etkiler modelinden daha kolay gerekçelendirilir.

Ek olarak, bu analizin amacı genellikle bir dizi senaryoya genelleme yapmaktır. Bu nedenle, eğer biri tüm çalışmaların özdeş, dar tanımlanmış bir popülasyon kullandığını iddia ederse, o zaman bu popülasyondan diğerlerine tahminde bulunmak mümkün olmayacak ve analizin faydası ciddi şekilde sınırlı olacaktır.

Bir uyarı

Yukarıdakilere bir uyarı var. Çalışma sayısı çok küçükse, çalışmalar arası varyansın (􏰁2) tahmininin kesinliği zayıf olacaktır. Rastgele etkiler modeli hala uygun model olsa da, onu doğru bir şekilde uygulamak için gereken bilgilere sahip değiliz. Bu durumda gözden geçiren kişi, her biri sorunlu olan çeşitli seçenekler arasından seçim yapabilir.

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