Ham puan etkileşimi, kazanç puanlarının standart sapması ile ölçülür. Bu standart sapma, ölçüm hatası nedeniyle artar, bazen önemli ölçüde artar. Özellikle, kazanç puanlarındaki hata varyasyonu, hiçbirinin olmadığı yerde denek etkileşimi tarafından bir tedavinin ortaya çıkmasına neden olabilir. Hata varyansı, doğrudan gerçek puan varyansına eklenir.

Düzeltilmiş varyansın karekökü düzeltilmiş standart sapmadır. Standart puan tedavi etkisi, ortalama ham puan etki büyüklüğünün seviye standart sapmasına oranıdır. Bu oranın payı, ölçüm hatasından etkilenmeyen ham puan işleme etkisidir.

Bu nedenle, payın düzeltilmesine gerek yoktur. Ancak payda, seviye puanı standart sapmasıdır. Gözlenen puan standart sapması, ölçüm hatasıyla şişirildiğinden, standart puan işlem etkisinin paydasında kullanılmadan önce düzeltilmelidir. Ölçüm varyansı hatası doğrudan gerçek puana eklenir.

Yani cebirsel özdeşlik ile gözlenen düzey puan varyansından hata varyansını çıkarmak, düzey puan varyansını düzey puan güvenirliği ile çarpmaktır. Düzeltilmiş standart sapma, düzeltilmiş varyansın karekökü alınarak elde edilir.

Böylece, standart puan tedavi etkisi, gözlemlenen standart puan tedavi etkisinin seviye puanı güvenilirliğinin kareköküne bölünmesiyle düzeltilir.

Standart puan etkileşimi, her biri ölçüm hatasıyla şişirilen iki standart sapmanın oranıdır. Bu nedenle, doğru oranın hesaplanabilmesi için önce hem pay hem de payda düzeltilmelidir. Varyanslar standart sapmalardan daha kolay düzeltildiğinden, önce etkileşim oranının karesini alırız. Kare etkileşim oranı, gerçek kazanç puanlarının varyansının gerçek seviye puanlarının varyansına oranıdır.

Düzeltilmiş varyansların karekökü, istenen standart puan etkileşim ölçüsüdür. Bir örnek düşünün. Popülasyon ortalamalarının ve varyanslarının bilindiğini ve ön test ortalama gözlemlenen seviye puanının 20 olduğunu, hem ön test hem de son test için gözlemlenen seviye puanlarının standart sapmasının 7 olduğunu, ortalama gözlemlenen kazanım puanının 5.2 olduğunu, gözlemlenen kazanım puanlarının standart sapmasının 5.94 olduğunu varsayalım. , ve gözlenen düzey puanlarının güvenirliği .81’dir. Popülasyon ortalama ölçüm hatası 0 olduğundan, ham puan işleme ana etkisi, ham puanlar için işleme etkisi ile aynıdır.

Bu görünen etkileşim 0 değildir ve bu nedenle gerçek bir etkileşim olabileceğini düşündürür. Bu belirgin etkileşim, ham puan tedavi etkisi ile karşılaştırılır.

Bu da heterojen bir etkileşimi gösteriyor. Yani, bazı bireylerin tedaviye olumlu, bazılarının ise olumsuz yanıt verdiğini, çünkü etkileşimin tedavi etkisine göre büyük olduğunu öne sürüyor. Ancak, gözlemlenen puanların standart sapması, ölçüm hatasıyla şişirilir.

Bu sayı, potansiyel olarak yuvarlama hatası olacak kadar 0’a yakındır (bu örnekteki asıl olgu). Ancak, değeri yüz değerinden alalım. Karekök, ham puan gerçek kazanç standart sapması σTG = .06’dır.  Böylece, gözlemlenen puan kazanımı standart sapma heterojen bir etkileşimi düşündürürken, gerçek puan kazanımı standart sapması, neredeyse hiç etkileşim olmadığı ve farklı bireylerin tedaviye temelde aynı yanıt verdiği gerçeğini ortaya koymaktadır.

Standartlaştırılmış tedavi ana etkisini hesaplamak için, seviye gerçek puan standart sapması σT’yi hesaplamalıyız. Bu, seviye gözlemlenen puan standart sapmasından hesaplanır.

Kavram analizi
Kavram analizi nasıl yapılır
Kavram analizi örnekleri
Kavram analizi nedir
Özel Eğitimde kavram analizi örnekleri
Kavram analizi Özel Eğitim
Ölçüt Bağımlı Ölçü Aracı
Google Akademik

Örnekleme Hatası

Ölçüm Hatası ve Etkileşimsizlik

Herhangi bir ölçüm hatası ve denek etkileşimi tarafından herhangi bir işlem yoksa, o zaman gözlemlenen ortalama kazanç puanında örnekleme hatası yoktur. Ham puan tedavi etkisine eşit olan her bir konu için gözlemlenen kazanım puanına eşittir. Nüfus standart sapması 0 ise örnek standart sapması her zaman 0 olduğundan, kazanç puanlarının standart sapmasında da örnekleme hatası yoktur.

Sıfır hipotezi doğrudan test edilebilir. Herhangi bir tedavi etkisi yoksa, her bir denek için kazanım puanı 0 olacaktır ve dolayısıyla, örnekleme hatası olmaksızın ortalama kazanım puanı da 0 olacaktır. Bu nedenle, herhangi bir ölçüm hatası yoksa ve denek etkileşimi tarafından tedavi edilmezse, sıfır hipotezi inceleme yoluyla mükemmel bir şekilde test edilir. Ortalama kazanç ya 0’dır ya da değildir.

Denek etkileşimi ile işlem yoksa ve ölçüm hatası yoksa ham puan işlem etkisi gözlemlendiği için örnekleme hatası olmadan ölçülür ve her denek için aynıdır. Bununla birlikte, standart puan etki büyüklüğü δ, tanımında popülasyonun grup içi standart sapmasını kullanır.

Grup içi standart sapma σ bilinmediğinden, standartlaştırılmış etki büyüklüğü örnekleme hatasıyla tahmin edilecektir. Kullanılabilecek gruplar içi popülasyon varyansına ilişkin iki fark tahmini vardır: ön test puanının SV(Y1) örnek varyansı ve ortalama varyanstır.

Ölçüm hatası olmadığından, gözlenen Y puanının gerçek puan T olduğuna dikkat edin. Etkileşim olmadığı için son test varyansı ön test varyansına eşittir. Dolayısıyla bu durumda ortalama varyans ön test varyansına eşittir ve ortalama varyansı kullanmada örnekleme hatası avantajı yoktur. Ki-kare dağılımını kullanarak, popülasyon içi gruplar arası varyans için bir güven aralığı elde ederiz. N > 30 için yakın bir yaklaşım ve N > 4 için iyi bir yaklaşım için, güven aralığı şu şekilde yazılabilir.

Denek etkileşimi ile tedavi yoksa, tedavi etkisi tüm denekler için aynıdır. Bu nedenle belirli bir konuya değinmeden “tedavi etkisi”nden bahsetmek mantıklıdır. Bu durumda, “tedavi etkisi” tedavinin ana etkisidir ve etkileşim standart sapması 0’dır.

Ölçüm hatası olmasaydı, işlem etkisi ve sıfır işlem etkisi standart sapması, örnekleme hatası olmadan doğrudan gözlemlenebilirdi.

Ancak, ölçüm hatası varsa, hem ortalama gözlemlenen değişim puanında hem de gözlemlenen değişim puanlarının standart sapmasında örnekleme hatası vardır. Bu örnekleme hatası, deneklerin örneklenmesinden değil, ölçüm hatalarının örneklenmesinden kaynaklanmaktadır. Yani örnekleme hatası, ölçüm hatası puanlarının ortalama ve standart sapmasındaki örnekleme hatasından kaynaklanmaktadır.

Tahmin ettiğimiz herhangi bir tedavi parametresinin etrafında bir örnekleme hata bandı olacaktır. İdeal olarak, bu parametre tahminlerinin her biri hakkında güven aralıkları isteriz. Tedavi etkisi için güven aralığına 0 dahil edilmişse, gerçek tedavi etkisi 0 olabilir.

Bir güven aralığı hesaplamadan anlamlılık testinin kullanılması, verilere bakmanın çok taraflı bir yoludur çünkü yalnızca bir yöndeki örnekleme hatası dikkate alınır ve diğer yöndeki örnekleme hatası (olasılık, yarım) göz ardı edilir ve dolayısıyla , örtük olarak (ve yanlış bir şekilde) var olmadığı varsayılır.

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