Önceki bölümlerin örnekleri, bireysel çalışmaların genellikle yalnızca çok sınırlı bilgi içerdiğini göstermektedir. Örnekleme hatasının rastgele etkileri kaçınılmazdır. Ayrıca, çalışma tasarımlarındaki diğer artefaktlara genellikle araştırmacının kontrolü dışındaki faktörler neden olur. Bu nedenle, çoğu çalışmadaki bilgiler, Tablo 3.1’de listelenenler gibi istatistiksel eserler tarafından ve belki de daha da ilerideki araştırmalarda henüz tanımlanmamış ve ölçülmemiş eserler tarafından seyreltilmiştir.

Bu nedenle, sağlam sonuçlar, yalnızca bilgileri çalışmalar arasında birleştiren kümülatif araştırmalar üzerine inşa edilebilir. Geleneksel anlatı incelemesi bu karmaşık görev için açıkça yetersizdir. Bu nedenle meta-analizin alternatifi yoktur. Tek çalışma yapaylığının örnekleme hatası olduğu varsayılırsa, bu bölümde daha önce verilen meta-analiz teknikleri kullanılır. Ancak diğer artefaktlar tanınırsa ve artefaktlar hakkında bilgi mevcutsa, çalışma artefaktları düzeltilirse meta-analiz ile tahmin edilen değerler çok daha doğru olacaktır.

Üç tür eser vardır. İlk olarak, kötü veriler vardır: kayıt, hesaplama, raporlama ve transkripsiyon hataları. Hata o kadar büyükse, sonuçta ortaya çıkan korelasyon meta-analizde bir aykırı değerse, o zaman sapkın sonuç tespit edilebilir ve ortadan kaldırılabilir.

Aksi takdirde, hatalı veriler algılanmaz ve dolayısıyla düzeltilmez. İkincisi, örnekleme hatasının sistematik olmayan ve rastgele etkisi vardır. Bu etki meta-analizde ortadan kaldırılabilir veya en azından büyük ölçüde azaltılabilir. Üçüncüsü, tablo doğası gereği sistematik olan dokuz eser içermektedir. Bunlara “düzeltilebilir eserler” diyoruz. Düzeltilebilir her artefakt için, o artefakt için çalışma korelasyonunu düzeltmek için bilinmesi gereken nicel bir faktör vardır. Söz konusu araştırma alanı için gerekli yapı değerleri göz önüne alındığında, meta-analiz bu yapıyı düzeltebilir.

Meta-analizde üç durum vardır: (1) Artifakt değerleri her bir çalışmada tüm artefaktlar için verilir, (2) artefakt değerleri çeşitli çalışmalarda herhangi bir artefakt için yalnızca ara sıra verilir ve (3) artefakt değerleri şunlar için verilir. Her biri bazı eserler üzerinde çalışıyor, ancak diğer eserler üzerinde yalnızca ara sıra mevcut.

Bireysel olarak mevcut yapay bilgi durumu bu bölümde ele alınmaktadır. Sporadik olarak erişilebilen bilgiler durumu, son karışık yapay bilgi durumu (yani, yapay yapıtların tümü için değil, bazıları için her çalışma için yapay yapı bilgilerinin mevcut olduğu durum) gibi ele alınmaktadır.

Şimdi, neredeyse tüm bireysel çalışmalarda artefakt bilgisinin mevcut olduğu durumu ele alıyoruz. Eksik artefakt değerleri, bilgilerin verildiği çalışmalar arasında ortalama değer eklenerek tahmin edilebilir. Bu, daha sonra açıklanacak olan VG6 bilgisayar programımız tarafından otomatik olarak yapılır.

Bu noktada, her bir çalışma için her artefakt değeri mevcuttur. Meta-analizin üç aşaması vardır: (1) bireysel çalışmaların her biri için hesaplamaların yapılması, (2) çalışmalar arasında sonuçların birleştirilmesi ve (3) gerçek etki büyüklüğü korelasyonlarının tahmini ortalama ve varyansının hesaplanması.

cma ile meta-analiz
meta-analiz çalışması örneği
cma meta-analiz programı indir
Meta analiz Nedir
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz özellikleri
Meta analiz nasıl yazılır
Spss ile meta-analiz Nasıl Yapılır

Bireysel Çalışma Hesaplamaları

Her etüt için hesaplamalar, artefaktlar için korelasyonu düzeltmede kullanılan hesaplamalardır. Gözlenen çalışma korelasyonu ve bu çalışma için örneklem büyüklüğü ile başlıyoruz. Daha sonra, bu çalışma için her bir yapı bilgisi parçasını topluyoruz. Bu değerler bir tabloya yerleştirilir ve bir bilgisayar dosyasına okunabilir. Bu analiz, Windows tabanlı program VG6 tarafından gerçekleştirilebilir.

Daha sonra artefaktları düzeltmek için hesaplamaları yaparız. Çoğu durumda, düzeltilebilir her artefaktın etkisi, korelasyonu, “zayıflama faktörü” olarak adlandırdığımız, çarpımsal faktör olarak 1.00’den daha küçük olarak ölçülebilen bir miktar kadar azaltmaktır.

Bu koşullar altında, tüm düzeltilebilir artefaktların net etkisi, ayrı artefakt zayıflama faktörlerinin basitçe çarpılmasıyla hesaplanabilir. Bu, bir bileşik artefakt zayıflama faktörü ile sonuçlanır. Gözlenen çalışma korelasyonunu bileşik zayıflama faktörüne bölmek, bu artefaktların neden olduğu sistematik azalma için çalışma korelasyonunu düzeltir.

Her çalışma için önce her bir artefakt için artefakt zayıflama faktörünü hesaplıyoruz. Ayrı zayıflama faktörlerini a1, a2, a3 vb. ile belirtin. Birkaç artefakt için bileşik zayıflama faktörü üründür.

Bu rC tahmini, hafif bir aşağı (yani, negatif) önyargıya sahiptir ancak küçümseme derecesi çok küçüktür. Örnekleme hatasını tahmin etmek amacıyla, ortalama düzeltilmemiş korelasyonu tahmin etmek gereklidir. Bu, gözlemlenen ilişkilerin örnek boyutu ağırlık ortalamasıdır.

Düzeltilmiş korelasyondaki örnekleme hatası varyansı iki adımda hesaplanır. İlk olarak, düzeltilmemiş korelasyondaki örnekleme hatası varyansı hesaplanır. Daha sonra düzeltilmiş korelasyondaki örnekleme hatası varyansı bundan hesaplanır. Düzeltilmemiş korelasyondaki örnekleme hatası varyansı Var(eo), dir.

Örnekleme hatası varyansının önceki hesaplaması, tüm eserler için düzeltilir. Ancak, menzil düzeltmesinin örnekleme hatasına katkısına ilişkin tahminimizi hassaslaştırabiliriz. Menzil varyasyonu için zayıflama faktörü korelasyonun kendisini içerdiğinden, karşılık gelen örnekleme hatası artışı, zayıflama faktörünün kendisi yerine sadece zayıflamanın türeviyle orantılıdır. Bu fark birçok durumda küçüktür. Bununla birlikte, örnekleme hatası varyansı için daha karmaşık bir formül kullanılarak daha doğru bir tahmin hesaplanabilir. Önceki formülü kullanarak ve’nin ilk tahminini hesaplayın. İlk tahmini ve′ olarak etiketleyin.

Doğrudan menzil kısıtlaması durumunda. Dolaylı menzil kısıtlaması durumunda, UX için aynı formülü kullanın, ancak bunun yerine UT kullanın. Aşırı uç bir örnek düşünün: Bir personel seçim çalışmasında (yani doğrudan menzil kısıtlaması) yetenek dağılımının yalnızca üst yarısının seçildiğini varsayalım.

Çalışma popülasyonu standart sapması, uX = .60 faktörü ile referans popülasyon standart sapmasından daha küçüktür. uX’in tersi UX = 1/.60 = 1.67 olacaktır. Eğer çalışma korelasyonu (r0i ) .20 ise, o zaman a = .94 ve arıtma faktörü a2 = .88 olacaktır. Yani, bu çalışma için örnekleme hatası varyansı, basit zayıflama faktörü kullanılarak tahmin edilenden %12 daha küçük olacaktır.

Böylece, her çalışma i için dört sayı üretiyoruz: düzeltilmiş korelasyon rci , numune boyutu Ni , bileşik zayıflama faktörü Ai ve örnekleme hatası varyansı vei. Bunlar meta-analizde kullanılan sayılardır.

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