Tepkisel düzenlemeler, tedavi prosedürünün görünüşte önemsiz bir yönünün, tedavinin bu şekilde yorumlanmasında beklenmeyen bir değişikliğe neden olduğu müdahalelerdir. İki olasılık vardır: reaktif ölçüm ve reaktif prosedür. Potansiyel reaktif ölçümün bir örneğini düşünün. Belirli bir dramatik filmin ırksal konularda özgecil düşünceler üreteceğine inandığımızı varsayalım. Irksal görüntüleri değerlendirmek için bir cümle tamamlama testi kullanıyoruz.

Tipik bir öğe “Siyah insanlardır” Kişinin filmden sonra filmden önce olduğundan daha fazla ırksal fedakarlık ifade edip etmediğini görüyoruz. Sorun şudur: Kişi kendisine (1) siyahlara yönelik tutumları ölçen bir test verildiğinde ve (2) daha sonra önyargı hakkında bir filmle sunulduğunda ne düşünecek? Kişi daha sonra “O kadar önyargılı değilim, değil mi?” şeklinde bir öz değerlendirme yapmaya çalışabilir. Kişi, önyargısız davranış örnekleri için hafızasını arardı.

Bu önyargılı anılar, daha sonra, son testte kaydedilen görünüşte özgecil düşüncelerin özünü oluşturabilir. Bu daha sonra deneyciyi yanlış bir sonuca götürür.

Bir reaktif prosedür örneğini düşünün. Kalite çemberi deneyinin bir parçası olarak, rastgele seçilen işçiler fabrika katından bir odaya alınır. Bunun ne için olduğunu merak edebilirler ve işçi sendikası sempatilerini veya amirlerinden hoşlanmamalarını veya her neyse, değerlendirme hakkında paranoyak teoriler oluşturabilirler. Daha sonra kalite çemberi sunumuna olumsuz tepki verecek şekilde önceden ayarlanabilirler. Böylece, reaktif prosedür sahte bir değişiklik üretebilir.

Reaktif ölçüm sorusunu düşünün. Politik, örgütsel veya klinik psikolojideki çoğu alan araştırması, önemli bağımlı değişkenlerin, deneyciler tarafından iyi bilinen ve katılımcılar tarafından makul ölçüde iyi anlaşılan değişkenlerin ölçümlerini kullanır. Bu nedenle, bu alanlarda reaktif ölçüm nadirdir.

Reaktif prosedür sorununu düşünün. Büyük ölçüde aldatmaya dayanan laboratuvar deneylerinde bu ciddi bir sorundur. Ancak çoğu saha çalışmasında deneklere çalışmanın amaçları anlatılır ve ölçümlerin doğası açıkça bu amaçlarla ilişkilidir. Bu nedenle, ölçüm sırları açığa çıkaramaz ve deneycinin bilinmeyen hedeflerine ilişkin tuhaf konu teorileri üretemez. Yani, psikolojik araştırmaların çoğu alanında reaktif prosedürler nadirdir.

Sosyal beceri eğitimi örneğini düşünün. Deneklere bir eğitim egzersizine katılacakları söylenir. Hedefin, denetçiler olarak becerilerini geliştirmek olduğu söylendi. Eğitim alıştırması onlara ne yapmaları gerektiğini söyler ve başarılı eğitmenler onlara nedenini söyler. Bu nedenle, hem reaktif ölçüm hem de reaktif prosedürler olası değildir veya imkansızdır.

Proaktif saldırganlık Nedir
Reaktif saldırganlık nedir
Kompanzasyon YÖNETMELİĞİ /2021
Kurul onaylı tarife ne demek
Reaktif ceza itiraz dilekçesi
Reaktif enerji tarifesi
Reaktif ceza hesaplama
reaktif-proaktif saldırganlık nedir

Test ve Tedavi Arasındaki Etkileşim

Campbell ve Stanley’nin “test ve tedavi arasındaki etkileşim” dediği şeye burada “reaktif ölçüm” adı verilmiştir. Bu, “reaktif düzenlemeler” ile ilgili önceki paragraflarda ele alındı.

Seçim ve Tedavi Arasındaki Etkileşim

Campbell ve Stanley (1963) tarafından “seçim ve tedavi arasındaki etkileşim” başlığı altında tartışılan sorun, çalışmanın sonuçlarının yanlış yorumlanması sorunu değildir. Yani, “iç geçerlilik” için bir tehdit değildir. Bunun yerine, çalışmanın sonuçlarından yanlış olabileceği, yani “dış geçerlilik” için bir tehdit oluşturabilecek başka bir bağlama genelleme yapmaktan endişe duyuyorlardı.

Söz konusu etkileşim, bir işlemin etkisinin bir ortamdan diğerine farklılık gösterebileceği varsayımını temsil eder. Böyle bir varyasyon varsa, bir ortamdan diğerine genelleme yapan bir deneyci yanlış bir çıkarım yapabilir. Ancak, sonuçlarda ayarlar arasında farklılıklar varsa, bağımsız gruplar tasarımı denek içi tasarımdan daha iyi çalışmayacaktır.

Belirli bir ortamdaki insanlar rastgele kontrol ve deney gruplarına atanırsa, ortalama fark, aynı ortamda bir ön-son çalışma yapılmış gibi olacaktır. Bu nedenle, ortamlar arasında tedavi etkilerindeki çeşitlilik, tek-ayarlı çalışmalar için aynı mantıksal sorunu yaratır, genellikle denekler arası tasarımlar için olduğu gibi denekler arası tasarımlar için tek uygulanabilir çalışmadır.

Çalışmalar arasında sonuçlarda farklılıklar varsa meta-analiz esastır. Bu varyasyon tek bir çalışmada gösterilmez, ancak bu varyasyon bir meta-analizde tespit edilebilir ve tanımlanabilir. Bununla birlikte, bu konunun ayrıntılı olarak ele alınması, etkileşimin tanımlanmasının genellikle kritik olarak tekil çalışmaların istatistiksel gücüne bağlı olduğunu göstermektedir. Bu nedenle meta-analizin dikkate alınması, mümkün olduğunda denek içi tasarımların tercih edilmesi gerektiğini göstermektedir.

Gözlenen d Değerlerinde Sapma

Hedges ve Rosenthal ve Rubin (1982a), Bölüm 6 ve 7’de sunulan d-değeri istatistiğinde hafif bir pozitif yanlılık olduğunu göstermiştir. Yani, hesaplanan d değeri, popülasyon değerinden (δ) ortalama olarak biraz daha büyüktür. Bu yanlılığın boyutu δ (popülasyon değeri) ve N’ye (örnek boyutu) bağlıdır. Bu önyargı genellikle göz ardı edilecek kadar küçüktür.

Örneğin, δ = .70 ve N = 80 ise, sapma .007’dir. İki yere yuvarlanırsa, bu .01 olur, pratik veya teorik önemi olmayan bir önyargı. (Ayrıca, d değeri Bölüm 7’de verilen formüller kullanılarak bir bağıntıya dönüştürülürse, bağıntıdaki yanlılık yalnızca yarısı kadar büyük olacaktır.) Sapma, yalnızca örnek boyutu oldukça büyük olduğunda endişe yaratacak kadar büyüktür.

Green ve Hall (1984), bir çalışma için örneklem büyüklüğü 10 veya daha az olmadıkça yanlılığın göz ardı edilebileceğini belirtmişlerdir. Önceki örnekte, N 80 yerine 20 olsaydı, hesaplanan d değeri ortalama olarak yaklaşık .03 fazla büyük olurdu, yani yaklaşık %4’lük bir yukarı yönlü sapma. Hem Hedges (1981) hem de Rosenthal ve Rubin (1982a), bu önyargı için yaklaşık düzeltmeler sağlayan formüller sundu.

Bölüm 6 ve 7’de de böyle bir düzeltme sunuyoruz ve bu düzeltme, d değerlerinin meta-analizi için bilgisayar programlarımızda yerleşiktir. Çalışma örneklem büyüklükleri çok küçükse, bu düzeltmeler kullanılmalıdır. Aksi takdirde, bu küçük önyargı güvenle göz ardı edilebilir. Bu yukarı yönlü sapma, bağımlı değişkendeki ölçüm hatasının yarattığı her zaman mevcut olan aşağı yönlü sapmaya kıyasla küçüktür.

Örneğin, δ = .70 olan örneğimizde bağımlı değişkenin ölçüsünün güvenilirliği .75 olsaydı, o zaman gözlemlenen ortalama d değeri (.75)1/2(.70) = .61 olurdu; o zaman ölçüm hatası için herhangi bir düzeltme yapılmadıysa (çoğunlukla yayınlanmış meta-analizlerdeki durum), negatif sapma .09 olacaktır. Bu, N = 80 olduğunda Hedges (1981) ve Rosenthal ve Rubin (1982a) tarafından tanımlanan .01’lik yukarı yönlü sapmadan 9 kat ve N = 20 olduğunda sapmadan 3 kat daha büyüktür. Bu, yukarı yönlü sapmayı d değerlerine yerleştirir. 

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