δ = .40’lık bir etki büyüklüğü, sosyal psikoloji deneysel literatüründen büyük giriş niteliğindeki ders kitabı örneklerinin büyüklüğü ile ilgilidir. δ = .20’nin etki büyüklüğü, ders kitabı örneklerini takip eden daha karmaşık araştırmalardaki etkilerin büyüklüğü ile ilgilidir, yani, kaba manipülasyonun kendisinden ziyade ders kitabı manipülasyonlarındaki varyasyonu inceleyen araştırmadır.

İlk olarak, farklı ölçüm hatası seviyeleri tarafından üretilen tedavi etkisindeki azalmayı gösterir. Güvenilirlik rYY = 1.00’den rYY = .25’e düştüğünde, tedavi etkisi yarı yarıya azalır, örneğin δ = .40’tan δ = .20’ye veya δ = .20’den δ = .10’a. Geleneksel anlamlılık testi kullanılarak etkinin saptanma olasılığı da buna bağlı olarak düşer. δ = .40 olan ders kitabı boyutu efektleri için, güç zaten düşük olan %51’den %17’ye düşer, güç düzeyi boyutun yalnızca üçte biri kadardır.

Diğer bir deyişle, anlamlılık testi için hata oranı %49’dan %83’e yükselmektedir. Sofistike araştırmalar için, başlangıçtaki güç seviyesi başlangıçta daha küçüktür ve dolayısıyla düşmek için daha az mesafe vardır. Mükemmel ölçüm ile etki büyüklüğü δ = .20 ise, o zaman bağımlı değişken tek bir yanıta dayanıyorsa, gözlemlenen etki büyüklüğü yaklaşık δ = .10 olur ve güç %17’den %7’ye düşer, a yarıdan biraz fazla azalma. Anlamlılık testi için hata oranı %83’ten %93’e yükselir.

Bir sonraki bölüm, bağımlı değişkenin güvenilirliği biliniyorsa, popülasyon etki büyüklükleri için tedavi etkisindeki azalmanın düzeltilebileceğini gösterecektir. Aynı düzeltme formülünün numune değerlerine uygulanması, ölçüm hatasının sistematik etkisini ortadan kaldırsa da, artan örnekleme hatası ve azalan istatistiksel güç düzeltilemez. Bu, düzeltilmiş etki büyüklüğü üzerindeki anlamlılık testinin, düzeltilmemiş etki büyüklüğü üzerindeki anlamlılık testine cebirsel olarak eşdeğer olduğunu göstermektedir.

Tedavi Değişkeninde Ölçüm Hatası

Tedavi değişkeni grup ataması ile tanımlanır. Araştırmacı genellikle her bir deneğin tam olarak hangi gruba ait olduğunu bildiğinden, bu değişken genellikle mükemmel bir şekilde ölçülmüş olarak kabul edilir. Ancak bu tanım, sonuçların yorumlanmasını göz ardı etmektedir. Sonuçların yorumlanmasında bağımsız değişken olarak kabul edilen grup ataması değil, tedavi sürecidir. Bu bakış açısından, nominal işlem değişkeni gerçek işlem değişkeninden oldukça farklı olabilir.

Asit yağmuru konusuna yönelik bir tutum değişikliği deneyi düşünün. Araştırmacı, değişime neden olan mesajın kaynağının güvenilirliğini manipüle etmeye çalışır. Talimatların bir yerinde “Mesajın yazarı” cümlesi ya “bölgede ünlü bir bilim adamı” ibaresi ile ya da “deniz talimi eğitmeni” ile tamamlanmaktadır. Her konunun grup ödevini doğru ve tam olarak bilmemiz için talimatların her bir konuya doğru bir şekilde okunduğunu varsayın.

Ancak, deneklerin %30’unun yönergelere dikkat etmediğini varsayalım. Mesajın yazarını belirten cümleyi duymazlar. Okuyana kadar mesajın yazarını düşünmezler. Yazarın kimliğini duymayan deneklerin de öyle olduğunu varsayın. Deneklerin yarısının yazarın bir uzman olduğunu varsaydığını ve deneklerin yarısının yazarın hiçbir şey bilmeyen yüksek lisans asistanı olduğunu varsaydığını varsayalım.

Hipotez örnekleri
Hipotez Çeşitleri
Hipotez Nedir
Makalede hipotez örneği
Makalede hipotez nedir
Araştırma hipotezi nedir
Hipotezin Özellikleri
Hipotez Eğitim

Daha sonra, bu çalışmada, kontrol grubu deneklerinin %15’i uzman bir kaynak kabul edecek ve deney grubu talimatlarına maruz kalmış gibi davranacak, deney grubu deneklerinin %15’i ise hiçbir şey bilmediğini varsayacak ve kontrol grubu talimatına maruz kalmış gibi davranırlar. Bu örnekte, nominal tedavi grubu değişkeni, zamanın %15’inde gerçek tedavi değişkeninin tersidir. Gözlenen etki boyutu buna bağlı olarak azalacaktır.

Tedavi etkisi ne kadar azalacaktır? Fikir basit, ancak hesaplamalar karmaşık. Her grupta deneklerin %15’inin yanlış tanımlandığı örneğimizde, her tedavi grubunun karşılık gelen gerçek tedavi grubundan %85’inin ve diğerinden %15’inin bir havuzda toplandığını varsayarak tedavi değişkeni hatasının etkisini hesaplayabiliriz. gerçek tedavi grubu

Sonuç, korelasyonel terimlerle kolayca ifade edilebilir. Nominal tedavi değişkenini X ile ve gerçek tedavi değişkenini T ile ifade edin, yani X = öznenin gözlemlenen grup ataması, T = o özne için gerçek tedavi değeridir.

X ve T arasındaki korelasyon rYT ise, gözlenen tedavi etkisi korelasyonu rXY, gerçek tedavi etkisi korelasyonu ile ilgilidir.

d istatistiğindeki indirgeme formülü, bu ürünün r’den d’ye dönüşüm formülüyle değiştirilmesiyle elde edilebilir. Tedavi etkisi korelasyonu için çarpım kuralı, psikometrik teorideki zayıflama formülünün özel bir durumudur. “Tedavinin güvenilirliğini” rXX ile gösterelim ve onu gerçek ve gözlemlenen tedavi tanımlamaları arasındaki korelasyonun karesi olarak tanımlayalım.

Tutum değişikliği örneğimizde, her grupta %15 yanlış tanımlama olduğunu varsaydık. Gözlenen ve gerçek tedavi arasındaki korelasyon bu nedenle rXT = .70 ve dolayısıyla gözlemlenen tedavi etkisi korelasyonudur.

Yani, gözlemlenen tedavi etkisi korelasyonu %30 oranında azaltılır. Tedavi etkisi korelasyonu azaltılırsa, istatistiksel güç buna bağlı olarak azalacaktır. Örneğimizde gerçek tedavi etkisinin δT =.40olduğunu ve örneklem büyüklüğüN=100 olduğunu varsayalım. Bu durumda gerçek tedavietki korelasyonu rTY = .20 olacaktır. Bu durumda gözlemlenen işlem etkisi korelasyonu rXY = (.70)(.20) = .14 olur ve gözlemlenen işlem etkisi δX = .28 olur. Tedavi tanımlamasında hata olmasaydı, istatistiksel güç %51 olacaktı. Bunun yerine, neredeyse yarı yarıya azaltılarak %28’dir.

Tedavi değişkeninin güvenilirliği biliniyorsa, zayıflama etkisi düzeltilebilir. Formül, bağımsız değişkendeki hata nedeniyle zayıflamanın düzeltilmesi için olağan psikometrik formüldür.

Bu düzeltme, popülasyon korelasyon düzeyinde mükemmel bir şekilde çalışır. Ancak, örnek veri düzeyindeki düzeltme yalnızca sistematik zayıflamayı düzeltir. Ölçüm hatasından kaynaklanan artan örnekleme hatasını düzeltmez. Düzeltilmiş korelasyon üzerindeki anlamlılık testi, düzeltilmemiş korelasyon üzerindeki anlamlılık testine cebirsel olarak eşdeğerdir.

Önceki tutum değişikliği deneyinde, bağımsız değişkendeki ölçüm hatalarının iki etkisi oldu: (1) Hem deney hem de kontrol grupları içinde, bağımlı değişken üzerindeki grup içi varyans arttı; ve (2) bağımlı değişken üzerindeki ham puan ortalama farkı azaltıldı, yani Y ̄E − Y ̄C azaltıldı. Böyle bir durumda, gözlemlenen d değeri iki nedenden dolayı azaltılacaktır: çünkü pay küçülür ve payda artar.

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