Meta-analistler sıklıkla farklı şekillerde rapor edilen sonuçlarla uğraşmak zorunda kalırlar. Tahıl verimini artırmanın yollarını aradığımızı ve yüksek dozda gübrenin standart dozdan daha iyi çalışıp çalışmadığıyla ilgilendiğimizi varsayalım. İki dozdan birini almak için farklı parselleri randomize ederek dozun etkisini ölçen, ancak sonucu farklı şekillerde ölçen çalışmalar bulabiliriz. Bazı çalışmalar bitkiler için ortalama büyüme oranını ölçebilirken, diğerleri belirli sayıda hafta sonra verimi ölçebilir (ve zamanlamalar çalışmalar arasında değişebilir).

Bazı çalışmalar, belirli bir büyüme oranına ulaşan bitkilerin oranını ölçerken, diğerleri, uygulamadan belirli bir hacimdeki tahılın üretimine kadar geçen süreyi ölçebilir. Bir dizi doz uygulayan ve doz ile örneğin verim arasındaki korelasyonu inceleyen başka çalışmalar bulabiliriz.

Aynı sonucu araştıran çalışmalarda bile sonuçlar farklı şekillerde rapor edilebilir. Burada iki çeşit varyasyon vardır. İlk olarak, analiz için farklı yaklaşımlar kullanılabilir. Örneğin, iki çalışma, her bir gübre dozu altında başarısız olan bitkilerin oranına odaklanabilir, ancak biri bunu bir oran olarak bildirirken, bir diğeri bunu oranlardaki bir fark olarak bildirir.

İkincisi, aynı analiz bile farklı istatistikler kullanılarak rapor edilebilir. Örneğin, birkaç çalışma iki doz arasındaki ortalama verimleri karşılaştırırsa, bazıları standart sapmalarla ortalamaları, diğerleri p değeriyle ortalamaları, diğerleri güven aralıklarıyla ortalama farklarını ve diğerleri de varyans analizinden F istatistiklerini rapor edebilir.

Tüm bu varyasyonlar bir meta-analizde ne ölçüde birleştirilebilir? Burada sadece istatistiksel değerlendirmeleri ele alıyoruz ve analizde farklı sonuç ölçütlerini birleştirmek için sağlam bir gerekçe olduğunu varsayıyoruz. İkili sonuçları (arızalı bitkilerin oranı), farklı ölçüm ölçeklerini (büyüme hızı, verim), hayatta kalma sonuçlarını (meyveye kadar geçen süre) ve korelasyonel verileri (doz-verim) kullanarak sürekli sonuçları tanımladığımıza dikkat edin. Olasılıklar listesi daha uzundur ve tüm seçeneklerin kapsamlı bir özetini yapmaya çalışmıyoruz.

Çalışmalar aynı sonuca hitap ettiğinde, aynı şekilde ölçüldüğünde, analiz için aynı yaklaşımı kullandığında, ancak sonuçları farklı şekillerde sunduğunda, meta-analizin önündeki tek engel pratiktir. İlginin etki büyüklüğünü tahmin etmek için yeterli bilgi mevcutsa, bir meta-analiz mümkündür.

Örneğin, standart sapmalı ortalamalar, p-değerli ortalamalar ve bir güven aralığına sahip ortalamalardaki farklılıkların tümü, ortalama verimdeki farkı tahmin etmek için kullanılabilir (ilk iki durumda, numune boyutlarının bilinmesi şartıyla) . Bu üçü, örneklem büyüklüğü ile birlikte uygun bir F istatistiğinin yaptığı gibi, ortalamalarda standart bir farkın hesaplanmasına da izin verir.

meta-analiz çalışması örneği
Meta analiz çalışması
sistematik derleme ve meta-analiz nedir
Meta-analiz programı
Meta analiz nasıl yapılır
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz pdf
Meta-analiz etki büyüklüğü

Çalışmalar aynı sonucu ele aldığında, aynı şekilde ölçüldüğünde, ancak analiz için farklı yaklaşımlar kullanıldığında, o zaman bir meta-analiz olasılığı hem istatistiksel hem de pratik hususlara bağlıdır. Önemli bir nokta, bir meta-analizdeki tüm çalışmaların temelde aynı tedavi etkisi indeksini kullanması gerektiğidir. Örneğin, bir risk farkını bir risk oranıyla birleştiremeyiz. Bunun yerine, tüm çalışmalar için aynı indeksi hesaplamak için özet verileri kullanmamız gerekir.

Tam olarak aynı olmasa da benzer olan bazı endeksler vardır ve bunların birleştirilmesinin kabul edilebilir olup olmadığı konusunda yargıya varılması gerekir. Bir örnek, oran oranları ve risk oranlarıdır. Olay nadir olduğunda, bunlar yaklaşık olarak eşittir ve kolayca birleştirilebilir.

Olay yaygınlaştıkça ikisi birbirinden uzaklaşır ve birleştirilmemelidir. Risk oranlarına benzeyen diğer endeksler ise tehlike oranları ve oran oranlarıdır. Bazı insanlar bunların birleştirilecek kadar benzer olduğuna karar verir; diğerleri yapmaz. Bu tür kararları vaka bazında almak için meta-analistin meta-analizin amaçları bağlamındaki yargısı gerekecektir.

Çalışmalar farklı yollarla ölçülen aynı sonucu veya tamamen farklı sonuçları ele aldığında, bir meta-analizin uygunluğu esas olarak önemli hususlara bağlıdır. Araştırmacı, birleşik bir analizin anlamlı bir yoruma sahip olup olmayacağına karar vermek zorunda kalacaktır.

Eğer öyleyse, yukarıdaki istatistiksel ve pratik hususlar geçerlidir. Bir diğer husus, farklı sonuçlar için kullanılan farklı ölçeklerin nasıl ele alınacağıdır. Sürekli sonuç ölçümleri için standart yaklaşım, her çalışmayı standartlaştırılmış bir ortalama fark olarak analiz etmektir, böylece tüm çalışmalar ortak bir metriği paylaşır.

Bazı basit dönüşümler altında belki de şaşırtıcı bir şekilde birleştirilebilen yararlı bir endeks sınıfı vardır. Özellikle, standartlaştırılmış ortalama farkları, oran oranlarını ve korelasyonları ortak bir metriğe dönüştürmek için formüller mevcuttur. Bu tür dönüştürmeler, verilerin altında yatan doğası hakkında bazı varsayımlar gerektirir ve bu varsayımların ihlali, sürecin geçerliliğini etkileyebilir.

Ayrıca, ikili verileri kullanan çalışmaların, sürekli verileri kullanan çalışmalardan bazı önemli açılardan farklı olabileceğini ve korelasyonları ölçen çalışmaların iki grubu karşılaştıranlardan farklı olabileceğini unutmamalıyız. Daha önce olduğu gibi, bunlar çalışmalar arasındaki niteliksel farklılıklardan ziyade derece sorularıdır.

BİR META-ANALİZ YAPMAK İÇİN KAÇ ÇALIŞMA YETERLİDİR?

Sabit etkili bir modelle çalışıyorsak, iki veya daha fazla çalışmaya dayalı bir özet, gerçek etkinin her iki çalışmaya göre daha kesin bir tahminini sağladığından, iki çalışmamız olur olmaz bir meta-analiz yapmak mantıklıdır. tek basina. Daha da önemlisi, gözlemlenen etkilerdeki dağılımla ilgilenmiyoruz çünkü bunun örnekleme hatasından başka bir şeyi yansıtmadığı varsayılıyor.

Bir özet etki bildirerek, garanti edilmeyen bir kesinlik düzeyini ima ettiğimize dair bir endişe olabilir. Aslında, özet etki, tahminin belirsizliğini tanımlayan bir güven aralığı ile nitelenir. Ek olarak, araştırmalar gösteriyor ki, bu bilgiyi sağlayamazsak, araştırmacıların verilere kendi sentezlerini dayatacaklar, bu da her zaman bilinen formülleri kullanarak hesapladığımızdan daha az doğru ve değerden daha kendine özgü olacaktır.

Ancak çoğu durumda, etkilerdeki dağılımın (en azından kısmen) gerçek olduğu varsayılan rastgele etkiler modeliyle çalışmamız gerekir. Hata tahmininin örnekleme teorisine dayandığı (ve dolayısıyla güvenilir olduğu) sabit etki analizinden farklı olarak, rastgele etkiler analizinde hata tahminimizin kendisi güvenilmez olabilir.

Spesifik olarak, az sayıda çalışmaya dayandığında, çalışmalar arası varyansın (T2) tahmini büyük ölçüde hatalı olabilir. Özet etkisinin standart hatası (kısmen) bu değere dayanmaktadır ve bu nedenle, güven aralığı ile bir özet etki sunarsak, yalnızca nokta tahmininin yanlış olması muhtemel olmakla kalmaz, aynı zamanda güven aralığı yanlış bir anlam verebilir. 

The post META-ANALİZ YAPMAK İÇİN KAÇ ÇALIŞMA YETERLİDİR? – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).