Yayın yanlılığının olmaması durumunda, örnekleme hatası rastgele olduğu için çalışmalar ortalama etki büyüklüğüne göre simetrik olarak dağıtılacaktır. Yayın yanlılığının varlığında çalışmaların, simetri üstte, birkaç çalışma ortada eksik ve altta daha fazla çalışma eksik olacak şekilde modeli takip etmesi beklenir. Eğer etkinin yönü sağa doğruysa (bizim örneğimizde olduğu gibi), o zaman arsanın altına yakın bir yerde solda bir boşluk bekleriz, eğer onları bulabilseydik, önemsiz çalışmaların olacağı yerdedir. 

Çalışan örnekte risk oranı (log birimlerinde) en altta ve standart hata Y eksenindedir (ters çevrilmiştir, bu nedenle düşük değerler en üsttedir). Sübjektif izlenim, asimetrinin varlığını desteklemektedir. Grafiğin altına doğru, çoğu çalışma sağa doğru görünüyor (daha fazla riske işaret ediyor), bu da bazı çalışmaların soldan eksik olma olasılığı ile tutarlıdır. İlk olarak, herhangi bir önyargı kanıtı olup olmadığını soruyoruz.

Bir huni grafiğinin yorumlanması büyük ölçüde öznel olduğundan, örneklem büyüklüğü ile etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi ölçmek veya test etmek için birkaç test önerilmiştir. İki erken öneri ortak kullanımdadır; Kapsamlı bir inceleme Higgins ve Green’in (2008) 10. Bölümünde yer almaktadır.

Bu testler faydalı bilgiler sağlasa da, birkaç uyarı yapılması gerekir. İlk olarak, testler (huni grafiği gibi) analizde kullanılan indekse (örneğin risk farkı ile risk oranı) bağlı olarak çok farklı bir resim verebilir. İkincisi, bu yaklaşım ancak örneklem büyüklüklerinde makul miktarda bir dağılım ve makul sayıda çalışma varsa anlamlıdır. Üçüncüsü, bu kriterler karşılansa bile, testler daha düşük güce sahip olma eğilimindedir. Bu nedenle, anlamlı bir korelasyon veya regresyonun olmaması simetri kanıtı olarak alınamaz.

Her halükarda, bu sorunları bir şekilde çözebilsek bile, testlerin yönelttiği soru (herhangi bir yanlılık kanıtı var mı) sınırlı bir öneme sahiptir. Daha ilginç bir soru, ne kadar önyargı var ve bunun sonuçlarımız üzerindeki etkisi nedir?

BÜTÜN ETKİ YANLILIĞIN BİR YAPISI MI?

Bir sonraki soru, gözlemlenen genel etkinin sağlam olup olmadığıdır. Başka bir deyişle, etkinin yalnızca bir önyargı eseri olmadığından emin olabilir miyiz?

Yayın yanlılığı nedir
Psikometrik meta-analiz
Meta analiz Hemşirelik
Sosyal bilimlerde meta analiz
Meta analiz tez
Ağ meta analizi nedir
Heterojenite meta-analiz
Nitel Meta-Analiz

Rosenthal’ın Arızaya Karşı Güvenli N’si

Yayın yanlılığıyla başa çıkmak için erken bir yaklaşım Rosenthal’ın Fail-safe N’siydi. Bir meta-analizin k çalışmaya dayalı önemli bir p-değeri bildirdiğini varsayalım. Daha küçük etkileri olan çalışmaların eksik olmasından endişe duyuyoruz ve tüm eksik çalışmaları alıp analize dahil edersek özet etki için p-değeri artık önemli olmayacaktı.

Rosenthal (1979), p-değeri önemsiz hale gelmeden önce analize dahil etmek ve almak için kaç tane eksik çalışma yapmamız gerektiğini gerçekten hesaplamamızı önerdi. Bu alıştırmanın amaçları için, eksik çalışmalardaki ortalama etkinin sıfır olduğunu varsayabiliriz. Etkiyi ‘geçersiz kılmak’ için yalnızca birkaç çalışmaya (mesela beş ya da on) ihtiyacımız olduğu ortaya çıkarsa, o zaman gerçek etkinin gerçekten sıfır olduğundan endişe duyacağız. Bununla birlikte, etkiyi geçersiz kılmak için çok sayıda çalışmaya ihtiyacımız olduğu ortaya çıkarsa, endişelenmek için daha az neden olacaktır.

Rosenthal bunu bir Dosya çekmecesi analizi (dosya çekmeceleri eksik çalışmaların varsayılan konumudur) olarak adlandırdı ve Harris Cooper, etkiyi geçersiz kılmak için gereken eksik çalışma sayısının Arızaya Dayanıklı N olarak adlandırılması gerektiğini önerdi.

Rosenthal’ın çalışması, dikkatin yayın yanlılığına odaklanmasında kritik olsa da, bu yaklaşım birkaç nedenden dolayı sınırlı bir fayda sağlıyor. İlk olarak, asli anlamlılık yerine istatistiksel anlamlılık sorusuna odaklanır. Yani, etkiyi önemli olmayan noktaya indirmek için kaç tane gizli çalışmanın gerekli olduğundan ziyade, etkinin istatistiksel olarak anlamlı olmaması için kaç tane gizli çalışmanın gerekli olduğunu sorar.

İkinci olarak, formül, aslında negatif (etkiyi geçersiz kılmak için daha az çalışma gerektirecektir) veya pozitif ancak düşük olabileceği zaman, gizli çalışmalarda ortalama etki boyutunun sıfır olduğunu varsayar. Son olarak, Fail-safe N, Rosenthal’ın yöntemi önerdiği sırada yaygın olduğu gibi, çalışmalar arasında p-değerlerini birleştiren anlamlılık testlerine dayanır.

Günümüzde yaygın uygulama, bir özet etki hesaplamak ve ardından bu etki için p-değerini hesaplamaktır. Farklı yaklaşımlar kullanılarak hesaplanan p değerleri aslında farklı boş hipotezleri test eder ve aynı değildir. Bu nedenlerle, bu yaklaşım genellikle etki büyüklüklerine odaklanan analizler için uygun değildir. Yöntemin iyi bilinmesi ve önemli tarihsel rolü nedeniyle bu konuyu göreceli olarak uzun uzadıya ele aldık.

Bununla birlikte, pasif sigara içiciliği incelemesi için Fail-safe N 398’dir, bu da kümülatif etki istatistiksel olarak anlamsız hale gelmeden önce analize ortalama risk oranı 1.0 olan yaklaşık 400 çalışmanın eklenmesi gerektiğini düşündürür.

Orwin’in Arızaya Karşı Güvenli N’si

Belirtildiği gibi, Rosenthal’ın yaklaşımıyla ilgili iki sorun, asli anlamlılıktan ziyade istatistiksel anlamlılığa odaklanması ve eksik çalışmalarda ortalama etki boyutunun sıfır olduğunu varsaymasıdır. Orwin (1983), Rosenthal formülü üzerinde bu sorunların her ikisini de ele alan bir varyant önerdi. İlk olarak, Orwin’in yöntemi, araştırmacının, toplam etkiyi sıfır dışında belirli bir düzeye getirebilecek eksik çalışmaların sayısını belirlemesine olanak tanır.

Bu nedenle araştırmacı, önemli olduğu düşünülen en küçük etkiyi temsil edecek bir değer seçebilir ve özet etkiyi bu noktanın altına getirmek için kaç eksik çalışma gerektiğini sorabilir. İkincisi, araştırmacının eksik çalışmalarda ortalama etkiyi sıfırdan farklı bir değer olarak belirlemesine izin verir. Bu, araştırmacının eksik çalışmalar için bir dizi başka dağılım modellemesine izin verecektir.

Çalışan örnekte, Orwin’in Fail-safe N’si 103’tür ve bu, kümülatif etki önemsiz hale gelmeden önce analize ortalama risk oranı 1.0 olan 100’den fazla çalışmanın eklenmesi gerektiğini düşündürür.

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