1980’lerin ortalarından günümüze kadar devam eden istatistikçiler, kullanılabilirlik yanlılığının etkileri için meta-analiz sonuçlarını düzeltmek için istatistiksel yöntemler geliştirdiler. Zamanla, bu yöntemler istatistiksel olarak giderek daha karmaşık hale geldi (ve giderek daha karmaşık hale geldi). Ancak tüm bu yöntemler birincil çalışmaların p değerlerine dayanmaktadır; yani, hepsi yayın olasılığının (bir ağırlık fonksiyonu aracılığıyla) bu çalışmanın p değerine bağlı olduğunu varsaymaktadır.

Çalışmaların diğer özelliklerinin yayınlanma olasılığını etkileme olasılığına ilişkin herhangi bir hüküm yoktur (örneğin, rapor edilen etki büyüklüğü, çalışmanın metodolojik nitelikleri, yazarların itibarı vb.). Bu, bu yöntemleri biraz gerçekçi kılacaktır. Bununla birlikte, belki de daha ciddi bir sorun, tüm bu yöntemlerin, her çalışmanın yalnızca bir hipotezi test ettiğini (ve dolayısıyla dikkate alınması gereken yalnızca bir ilgili p değerine sahip olduğunu) örtük olarak varsayıyor gibi görünmesidir.

Sonuç olarak, bu yöntemlerin birkaç hipotezin test edildiği ve çeşitli anlamlılık testleri ve p değerleri ile sonuçlanan çalışmalara uygulanabilirliği sorgulanabilir. Daha önce belirtildiği gibi, bu tür çalışmalar bugün araştırma literatürlerinin çoğunda büyük çoğunluğu oluşturmaktadır. Bu geniş varsayımsal problemlerin ötesinde, bu yöntemler, gerçek verilerde tutulabilen veya tutulmayan çeşitli ek istatistiksel varsayımlara dayanır.

Bununla birlikte, eğer varsa, yayın yanlılığı, meta-analitik incelemeler de dahil olmak üzere araştırma incelemelerinden elde edilen sonuçları ciddi şekilde çarpıtma potansiyeline sahip olduğundan, bu yöntemler büyük ilgi görmüştür. Gelecekte meta-analizde önemli ölçüde daha önemli hale gelmeleri olasıdır.

Bu yöntemler zaman içinde gelişmiştir ve aşağıdaki sunumda bu yöntemleri göründükleri yaklaşık kronolojik sırayla sunuyoruz. Bu yöntemlerin oldukça teknik doğası ve yer kısıtlamaları nedeniyle, bu yöntemlerin yalnızca genel bakışlarını ve özet açıklamalarını sunuyoruz.

Orijinal Hedges-Olkin (1985) Yöntemi

Hedges (1984) ve Hedges ve Olkin (1985) tarafından sunulan ilk yöntem, tüm önemli çalışmaların (önem yönünden bağımsız olarak) yayınlandığı ve önemsiz çalışmaların hiçbirinin yayınlanmadığı varsayımına dayanıyordu. Yani, en basit “ağırlık fonksiyonları” ile başladılar: Tüm anlamlı çalışmalar 1 ve tüm önemsiz çalışmalar 0 ağırlıklıydı. Daha sonraki yöntemlerde daha karmaşık ve daha az gerçekçi olmayan varsayımlar ve ağırlıklandırma fonksiyonları kullanıldı.

Belirli bir araştırma literatüründe yalnızca yayınlanmış çalışmalar mevcut olsaydı ve yalnızca önemli sonuçlar bildiren çalışmalar yayınlanmış olsaydı, o zaman sıfır hipotezi doğru olsaydı, yayınlananlarda istatistiksel olarak anlamlı pozitif ve negatif d veya r değerleri yaklaşık olarak eşit sayıda olurdu. literatür ve r ̄ ve d ̄ ortalama olarak 0 olacaktır ve yayın yanlılığının r ̄ ve d ̄ tahminleri üzerinde hiçbir etkisi olmayacaktır (ancak Sρ2 ve Sδ2 tahminleri yanlı olacaktır).

Her iki yönde de önemli ve aşırı sonuçlar eşit derecede muhtemel olacaktır. Ancak, sıfır hipotezi yanlış olsaydı (örneğin, δ ̄ > 0), bu tür çalışmalardan hesaplanan ortalama etki büyüklüğü gerçek değerine eşit olmayacak, bunun yerine yukarıya doğru yönlendirilecekti. Bu yanlılığın miktarı, altta yatan δ değerine ve çalışma örneklem büyüklüğüne bağlı olacaktır.

Hedges ve Olkin (1985), maksimum olabilirlik yöntemlerine dayanarak, farklı çalışma örneklem büyüklükleri ve g∗ değerleri için δ tahminlerini tahmin etmiş ve tablolaştırmıştır; burada g∗, bir çalışmadan elde edilen d’nin gözlemlenen değeridir. önemsiz ds elendi (sansürlendi). Tüm anlamlı olmayan ds’yi hariç tutan bir dizi çalışmada, her d değerinde bir yanlılık vardır.

Meta analiz Nedir
Meta regresyon nedir
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analiz makale nedir
meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz kitap PDF
Meta-analiz pdf
meta-analiz makale örneği

Bu taraflı d değerleri (sembolize edilmiş g∗), Hedges ve Olkin’in Tablo 2’si (s. 293–294) kullanılarak yaklaşık olarak yansız δ tahminlerine dönüştürülebilir. Örneğin, NE = NC = 20 ve g∗ = .90 ise, bu tablo δ (δˆ) için maksimum olabilirlik tahmininin .631 olduğunu gösterir. g∗’den δˆ’ye bu dönüşüm, çalışma setindeki g∗ değerlerinin her biri için yapılabilir.

Tablo NE =NC, ancak Hedges ve Olkin (s. 292) varsayımına dayalıdır (s. 292), deney ve kontrol grubu örneklem büyüklükleri eşit olmadığında, tabloya minimum doğruluk kaybıyla girmek için ikisinin ortalamasının kullanılabileceğini kaydetti. Gözlenen tüm d değerleri, yalnızca önemli sonuçların rapor edilmesinin neden olduğu yanlılık için düzeltildikten sonra, Hedges ve Olkin, elde edilen δˆ değerlerinin çalışma örneklem büyüklükleriyle ağırlıklandırılmasını ve (neredeyse) yansız ortalama etki büyüklüğünü (δ ̄) tahmin etmek için ortalamasının alınmasını tavsiye etti.

Bu nedenle, analiz için yalnızca önemli etki büyüklüklerini bildiren çalışmalar mevcut olduğunda bile, ortalama etki büyüklüğünün yansız bir tahminini elde etmek mümkündür. Bu tahminin, δ ̄, gözlemlenen ortalama etki büyüklüğünden, g ̄∗ oldukça küçük olacağına dikkat edin. Bu yöntemin formülleri, popülasyon etki büyüklüğünün δ çalışmalar arasında değişmediği varsayımı altında türetilmiştir (yani, bu bir sabit etkiler modelidir). δ çalışmalar arasında önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa, bu yöntem yalnızca ortalama etki büyüklüğünün (δ ̄) yaklaşık bir tahminini verir.

δˆ değerlerinin örnekleme hatası varyansı, formülde sıradan d değerleri için verilenden oldukça büyüktür. , NE = NC = 50 ve δ = 1.50). Meta-analizde ortaya çıkan çoğu veri seti için, örnekleme hatası varyans formülleri, gerçek örnekleme hatası varyansını yaklaşık üçte bir ila yarıya kadar hafife alacaktır. Bu nedenle, elde edilen SDδ tahmini çok büyük olacaktır. Ancak, daha önce belirtildiği gibi, δ ̄ tahmini yaklaşık olarak yansız olmalıdır.

Normalde, çalışmaların sansürlenmesi tamamlanmamıştır. Önemli olanlar arasında bazı önemsiz çalışmalar bulunacaktır. Bu durumlarda, Hedges ve Olkin (1985), araştırmacının önemsiz olan çalışmaları elemesini ve ardından burada açıklanan yöntemleri kullanmaya devam etmesini önermiştir. Bununla birlikte, daha sonra geliştirilen yöntemler, toplam yayın yanlılığından daha azına izin verir. Yani, bazı önemsiz çalışmaların yayınlanması ve bazı önemli çalışmaların yayınlanmama ihtimaline izin veriyorlar. Bu, önemli olmayan çalışmaları analizden çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırır.

The post Orijinal Hedges-Olkin (1985) Yöntemi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).