Analizde, bağımlı değişkenin [tedavi sonuç ölçüsü] ölçümünde ölçüm hatası için bir düzeltme yapılmamıştır. Yayın yanlılığı düzeltilmiş ortalama d değerlerinin ölçüm hatası için düzeltilmesi, bunları muhtemelen şundan daha büyük değerlere yükseltecektir. Orijinal ortalama d değerleri [yayın yanlılığı için düzeltilmemiş bu nedenle, psikoterapinin gerçek etkilerinin tahminleri olarak, orijinal bildirilen değerler oldukça doğru olabilir ve Vevea ve Hedges’in önyargı düzeltilmiş değerlerinden daha doğru olabilir. Yayın yanlılığı tartışmalarında yanlılık yaratan bir etki olarak ölçüm hatasının öneminin kabul edilmemesi gerekir. 

Bu prosedür, yayın yanlılığının etkilerini ortadan kaldırıyor gibi görünse de, fiyat, ortalama tahminin artan standart hatasıdır (SE). Bu uygulamada, ortalama SE, iki katından fazla artarak .07’den .15’e yükseldi. Bu, ölçüm hatası ve aralık kısıtlaması düzeltmelerinde gördüğümüze benzer: Düzeltme, sapmayı ortadan kaldırır ancak ortalama tahminindeki belirsizliği artırır.

Hedges ve Vevea (1996), Hedges’de (1992a) sunulan ve iki kuyrukludan tek kuyruklu yayın önyargısına değiştirilen temel yöntemlerin doğruluğunu test etmek için bilgisayar simülasyonunu kullandı. Bu yöntemler, büyük örnekli yöntemler olarak türetilmiştir ve bir soru, küçük örneklerle doğru olup olmadıklarıydı. Yöntemler, ρ veya δ’nin rastgele etki dağılımının normal olduğunu varsayar. Bu dağılımlar normal olduğunda, model, örnek boyutları küçük olsa bile, yayın yanlılığının varlığında oldukça doğru düzeltilmiş ρ ̄ ve δ ̄ tahminleri üretti.

Bu dağılımlar normal olmadığında, bu tahminler daha az doğruydu ama yine de düzeltilmemiş tahminlerden daha doğruydu. Bununla birlikte, yayın yanlılığının varlığına yönelik önem testleri, büyük bir Tip I yanlılığı gösterdi. Yayın yanlılığının olmaması durumunda, %50’ye varan oranlarda önemli yayın yanlılığını yanlış olarak göstermiştir. Anlamlılık testi dışında, bu çalışmadan elde edilen sonuçlar çoğunlukla bu yöntemlerin doğruluğunu desteklemektedir.

Bununla birlikte, simüle edilen yayın yanlılığı senaryolarının model tarafından varsayılanlar olduğu unutulmamalıdır: çalışma p değerleri azaldıkça artan yayın olasılıklarının bir adım fonksiyonu. Daha önce belirtildiği gibi, bu varsayım birçok araştırma literatüründe gerçekliği tanımlamayabilir.

Duval-Tweedie (2000) Kırp ve Doldur Yöntemi

Hedges ve ortaklarının ve Iyengar ve Greenhouse’un (1988) yöntemlerinin tümü istatistiksel olarak çok karmaşıktır. Duval ve Tweedie (2000), çalıştırmak için oldukça yoğun bilgisayar olduklarını ve muhtemelen bu nedenle nadiren kullanıldığını belirtmişlerdir. Wilcoxon dağılımının özelliklerine dayanan daha basit, parametrik olmayan bir yöntem de sunarlar.

Bu yöntem, huni grafiğinin sol alt köşesinden olduğu varsayılan eksik çalışmaların sayısını tahmin eder. Hepsi de benzer tahminler sağlıyor gibi görünen, eksik çalışmaların sayısı için üç farklı parametrik olmayan tahmin edici sunuyorlar. Yöntem ilk olarak ρ ̄ ve δ ̄’nin 0 olduğu basit durum için sunulur. Daha sonra ρ ̄ > 0 veya δ ̄ > 0 olduğunda yöntemin kullanılmasına izin veren yinelemeli bir prosedür de sunarlar.

Eksik çalışmaların sayısının tahminine dayanarak, onların yöntemi, kullanılabilirlik yanlılığı olmasaydı ρ ̄ ve δ ̄’nin ne olacağına dair bir tahmin sağlar. Bu, eksik etütleri “doldurarak” ve ardından ρ ̄ ve δ ̄’yi yeniden hesaplayarak yapılır. Örneğin sol alt köşede küçük örneklemli çalışmaların eksik olduğu da görülmektedir.

Regresyon analizi yorumlama
1 bağımlı 2 bağımsız değişken örnekleri
Regresyon analizi PDF
Regresyon analizi soru ve cevapları
Çok değişkenli regresyon analizi
Regresyon Türleri
Regresyon Analizi
Regresyonda R kare yorumlama

Bu eksik çalışmalarda, şeklin sağ alt köşesinin ayna görüntüsünü oluşturmak için “dolduruldu”. Bu, yayın yanlılığının var olup olmadığını belirlemeye yönelik bir yöntem değil, yayın yanlılığının etkilerini düzeltmeye yönelik bir yöntemdir. Tespitin huni parselinin incelenmesi veya başka yollarla yapılacağı varsayılır. Gerçekte hiçbir eksik çalışma yoksa, bu yöntem eksik çalışma sayısının 0 olduğunu göstermelidir. Bu yöntem, rastgele etkiler verilerinin yanı sıra sabit etkiler verileri için de uygundur.

Duval ve Tweedie (2000), yöntemlerinin daha karmaşık yöntemlere çok benzer sonuçlar verdiğini gösteren örnekler sunmuştur. (Özellikle, hem yöntemlerinin hem de daha karmaşık yöntemlerin, bulunabilirlik [yayın] yanlılığı için ayarlama yapıldıktan sonra, ikinci el dumanın [çevresel tütün dumanı] zararlı olduğuna dair çok az kanıt olduğunu gösterdiğini gösterdiler.) Bu yöntem Burada tartışılan kullanılabilirlik yanlılığını ayarlamanın diğer yöntemlerinden daha meta-analistlerin kullanımı için programlamak çok daha kolay olurdu. Ancak, bilgimize göre bu henüz yapılmamıştır.

Terrin, Schmid, Lau ve Olkin (2002), verilerin moderatör değişkenleri içermesi durumunda Duval-Tweedie kırp ve doldur yönteminin doğru sonuçlar vermediğini belirtmişlerdir. Bu, Vevea-Hedges (1995) prosedürü (daha önce tarif edilmiştir) dışında, burada açıklanan tüm prosedürler için muhtemelen bir dereceye kadar doğrudur. Duval-Tweedie yönteminin tıp literatüründe uygulanmasının örnekleri arasında Sutton, Duval, Tweedie, Abrams ve Jones (2000) ve Song, Khan, Dinnes ve Sutton (2002) yer alır. Bu prosedür aynı zamanda sosyal bilim araştırmalarında da kullanılmaya başlanmıştır.

Kullanılabilirlik Önyargısını Düzeltme Yöntemlerinin Özeti

Kullanılabilirlik yanlılığı alanı, meta-analizdeki en zor ve karmaşık alanlardan biridir. Bir dizi çalışmada böyle bir yanlılığın var olup olmadığını belirlemek genellikle zordur ve varsa, bunu düzeltmenin çoğu yöntemi karmaşıktır ve kullanımı kolay değildir. Ayrıca, birçoğunun dayandığı varsayımlardan bazıları sorgulanabilir. Bununla birlikte, konu önemli bir konudur ve şüphesiz dikkat çekmeye devam edecektir. Aslında, bu konuya ayrılmış bir editörlü yazılar yakında kullanıma da sunulacaktır.

Meta-analizde kullanılan bazı literatürlerde kullanılabilirlik yanlılığının nispeten önemsiz olabileceğine dair kanıtlar vardır. Özellikle, birincil çalışmalar birden fazla hipotezi inceliyorsa veya meta-analiz, birincil çalışmaların ana ilgi odağı olmayan ilişkileri inceliyorsa, çok az yayın yanlılığı veya başka herhangi bir kullanılabilirlik yanlılığı da olabilir.

Bu, meta analizlerin çoğunu içerebilir. Diğer durumlarda, kullanılabilirlik yanlılığı olasılığına yakından bakmak ve bu bölümde tartıştığımız bu tür yanlılığı saptamak ve düzeltmek için bazı yöntemleri değerlendirmek de gerekebilir.

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