İdeal olarak, her artefaktla ilgili artefakt bilgisi, her çalışmada her korelasyon için mevcut olacaktır. Ancak, yayın pratiği, araştırma raporlamasında henüz bu tamlık düzeyine ulaşmamıştır. Tipik olarak, yapı bilgisi üç düzeyde mevcuttur. Bazı eserler için, tüm veya neredeyse tüm çalışmalar için bilgi mevcuttur. Bu bilgi, çalışmaları bireysel olarak düzeltmek için kullanılabilir.

Bazı artefaktlar için, çalışmalar arasında artefakt değerlerinin dağılımını tahmin etmeye yetecek kadar rastgele bir çalışma alt kümesi hakkında bilgi mevcuttur. Bireysel çalışmalar düzeltilemese de, bu artefaktlar için meta-analiz sonuçları düzeltilebilir. Bazı eserler için hiçbir bilgi mevcut değildir ve düzeltme yapılamaz. Meta-analizin, mevcut artefakt bilgilerine karşılık gelen iki aşamada yürütülmesini öneririz.

İlk aşama meta-analiz, tüm veya hemen hemen tüm çalışmalar için bilgilerin mevcut olduğu artefaktları düzeltir. Bazı araştırma alanlarında, bu tam anlamıyla bir meta-analiz olacaktır. Yani, yalnızca örnekleme hatası yapaylığı için düzeltme yapılabilecektir.

Bu birinci aşama çıplak kemik meta-analizi için yöntemler Bölüm 3’te sunulmuştur. Birinci aşama meta-analizin ana ürünü, birinci aşamada kontrol edilen artefaktlar için düzeltilmiş popülasyon korelasyonlarının ortalama ve standart sapması tahminidir. -aşamalı meta-analiz. Bir moderatör değişken hipotezi varsa, o zaman ilgili her bir çalışma alt kümesi için bir meta-analiz olacaktır.

İkinci aşama meta-analizin amacı, bilginin düzensiz olarak mevcut olduğu eserler için birinci aşama meta-analizi düzeltmektir. “Bu eserler” ifadesi, bu bağlamda sporadik eserler anlamına gelir. İkinci aşama meta-analizinin iki aşaması vardır: her eserin ayrı ayrı analizi, ardından eserlerin bileşik etkisinin analizi.

1. Aşama: Artefakt Bilgilerini Biriktirme

Her sporadik artefakt için, artefakt bilgisi, hesaplanabileceği çalışmalar için artefakt çarpanını oluşturmak için kullanılır. Bu değerler daha sonra çalışmalar arasında toplanır. Yani, her bir artifakt çarpanı için bir ortalama ve bir standart sapma hesaplıyoruz. Her yapay dağılım için, ayrıca varyasyon katsayısını, ortalamaya bölünen standart sapmayı ve burada ν ile gösterilen varyasyon katsayısının karesini de hesaplarız.

Aşama 2a: Ortalama Korelasyonu Düzeltme

Artefaktların ortalama korelasyon üzerindeki bileşik etkisi, bileşik çarpan tarafından hesaplanır. Yani, ortalama zayıflatılmış korelasyon, ortalama gerçek korelasyon ve ortalama bileşik artifakt çarpanının ürünüdür. Ortalama bileşik çarpan, ayrı yapay çoğaltıcıların araçlarının çarpımıdır. Sporadik artefaktların bileşik etkisini düzeltmek için, birinci aşama meta-analizden ortalama korelasyonu alır ve ortalama bileşik çarpanına böleriz.

Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
meta-analiz çalışması örneği
Meta analiz Nasıl yapılır
Meta analiz çalışması
Psikometrik meta-analiz
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz programı
Meta-analiz pdf

Aşama 2b: Korelasyonların Standart Sapmasını Düzeltme

Artefaktların korelasyonların varyansı üzerindeki bileşik etkisi daha karmaşıktır. Bir yandan, artefaktların zayıflatıcı etkisi, popülasyon korelasyonlarının varyasyonunu azaltma eğilimindedir. Öte yandan, çalışmalar arasındaki artefaktlardaki varyasyon, çalışmalar arasındaki korelasyonların varyansında yapay bir artışa neden olur.

Hesaplamalı olarak, önce artefakt varyasyonunu düzeltiriz. Birinci aşama meta-analizde bulunan varyanstan, ayrı yapıların varyasyon katsayılarının karelerinin toplamından hesaplanan bir terimi çıkarırız. Daha sonra azaltılmış varyansı ortalama bileşik çarpanının karesine bölerek zayıflama etkisini düzeltiriz. Bu sayı, mevcut yapı bilgisine sahip tüm yapıtlar için düzeltilen korelasyonların istenen varyansıdır.

İkinci aşama meta-analizinin ana ürünü, ara sıra mevcut artifakt bilgilerinin toplandığı eserler için düzeltilen popülasyon korelasyonlarının ortalama ve standart sapmasıdır. Önemli artefaktların düzeltilmediği ölçüde, ortalama bir eksik tahmin olacak ve standart sapma bir fazla tahmin olacaktır.

Düzeltilmemiş artefaktların sadece küçük bir etkisi varsa ve araştırma alanında çok az kötü veriye sahip olacak kadar şanslıysak, o zaman ortalama ve standart sapma, gerçek korelasyon dağılımının makul derecede doğru tahminleri olacaktır. Her durumda, tahminler çıplak kemik meta-analiz sonuçlarından çok daha doğru olacak ve birçok güncel bilimsel çıkarımın temelini oluşturan tek çalışma düzeltilmemiş korelasyonlardan çok daha doğru olacaktır.

Artefakt Dağılımı Meta-Analiz

Bu alıştırmada sunulan veriler, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki en büyük perakendecilik firmalarından birinde yürütülen bir seçim geçerliliği çalışmasından elde edilen gerçek verilerdir. Bu alıştırmadan elde ettiğiniz tüm hesaplamaları ve sonuçları kaydedin.

I. İlk olarak, bu verilerin meta analizini yapın(yalnızca örnekleme hatası için doğru). Bunu bir hesap makinesiyle veya INTNL programını (yani, Ek’te açıklanan yazılım paketinde “Korelasyonlar-Yapısal Dağılımları Kullanma” etiketli program) kullanarak yapabilirsiniz. Bir hesap makinesi kullanırsanız daha fazlasını öğreneceksiniz.

II. Nihai meta-analiz sonuçlarını almak için çıplak kemik meta-analizinin sonuçlarını düzeltebiliriz. Bunu iki şekilde yapacağız: İlk olarak, aralık kısıtlamasının doğrudan olduğunu varsayacağız – test puanları üzerinde doğrudan seçim (Thorndike’s Case II). İkinci olarak, aralık kısıtlamasının, bilinmeyen (kaydedilmemiş) değişken kombinasyonlarına dayalı olarak dolaylı olduğunu varsayacağız (örneğin, çalışanlar, örneğin, boş bir başvuru, bir görüşme, vb.).

A. Doğrudan Menzil Kısıtlaması (Durum II). Her test için her iş ailesinde uX = s/S = .65 olduğunu varsayın. Her bir iş ailesinde iş performansı ölçüsünün (denetim derecelendirmeleri) güvenilirliğinin .50 (sınırlı örnek değeri) olduğunu varsayın. (Not: Bu, önce derecelendirme güvenilmezliği düzeltmesini, ardından aralık kısıtlama düzeltmesini yapmanız gerektiği anlamına gelir.)

Bu değerlerin her ikisi de tüm iş ailelerinde sabit olduğundan, sadece r ̄ ve SDres’i düzelterek ortalama gerçek geçerliliği (ρ ̄xy∞) ve gerçek geçerliliğin standart sapmasını (SDρ) tahmin edebilirsiniz. (Yani, ρ ̄xy∞ tahmini için r ̄’yi düzelttikten sonra, SDρ’nin yaklaşık bir tahminini SDρ = [ ρ ̄xy∞ / r ̄ ] SDres olarak alabilirsiniz.) Bu tahminleri bu şekilde hesaplayın. Ayrıca, %90 güvenilirlik değerini hesaplayın. Sonuçlarınızı tabloya girin.

INTNL-D programını artefakt dağıtımları ile de kullanabilirsiniz. Bu, Ek’te açıklanan yazılımda “Korelasyonlar – Artifakt Dağılımlarını Kullanmak” etiketli programdır; program tarafından istendiğinde, aralık kısıtlamasının doğrudan olduğunu belirtin. INTNL-D programını çalıştırın ve sonuçları eşlik eden tabloya (“Doğrudan Aralık Kısıtlaması—Program Hesaplamaları” altında) girin.

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