Bir çalışma içinde birden çok sonuç veya zaman noktası

Bazı durumlarda araştırmacılar, birbiriyle ilişkili ancak farklı sonuçlara ilişkin verileri rapor edeceklerdir. Özel ders vermenin etkisini inceleyen bir çalışma, matematik puanları ve ayrıca okuma puanları hakkında veri rapor edebilir. Diyet ve kardiyovasküler hastalık arasındaki ilişkiyi inceleyen bir çalışma, inme ve ayrıca miyokard enfarktüsü ile ilgili verileri rapor edebilir. Benzer şekilde, belirli bir süre boyunca denekleri izleyen bir çalışma, verileri aynı ölçeği kullanarak ancak bir dizi farklı zaman noktasında rapor edebilir. Örneğin, bir fobiye yönelik bir müdahalenin etkisini inceleyen araştırmalar, bir ay, altı ay ve on iki ayda veri toplayabilir.

Buradaki tanımlayıcı özellik, aynı katılımcıların farklı sonuçlar (veya zaman noktaları) için veri sağlamasıdır. Özet etkisi için varyansın yanlış tahminlerine yol açacağından, farklı sonuçları bağımsızmış gibi ele alamayız. Sonuçlar arasındaki ilişkiyi hesaba katmak için varyansın nasıl düzeltileceğini göstereceğiz.

Bir çalışma içinde birden fazla karşılaştırma grubu

Bazen, bir çalışma birkaç tedavi grubunu ve tek bir kontrol grubunu içerecektir. Örneğin, bir etki büyüklüğü plasebo grubu ile A ilacı arasındaki fark olarak tanımlanabilirken, diğeri aynı plasebo grubu ile ilaç B arasındaki fark olarak tanımlanabilir.

Buradaki tanımlayıcı özellik, bazı katılımcıların (kontrol grubundakiler) birden fazla etki boyutuna bilgi katkısında bulunmaları bakımından çoklu sonuçlara benzer. Bu problemle başa çıkmak için önerilen yöntemler, çoklu sonuçlar için önerilenlere benzer. Ayrıca, çoklu karşılaştırma durumuna özgü bazı seçenekler de içerirler.

Bu bölüm nasıl düzenlenir?

Sonraki üç bölüm, bu vakaların her birini sırayla ele almaktadır. Her bölümde, önce bir özet etki elde etmek için verilerin nasıl birleştirileceğini ve ardından etkilerdeki farklılıklara nasıl bakılacağını göstereceğiz. Bu bölümlerde çalışılan örnekler sabit etki modelini kullanır. Bu yaklaşımı benimsiyoruz çünkü daha az adım içeriyor ve bu nedenle elimizdeki soruna, yani bir etki büyüklüğü ve varyansının nasıl hesaplanacağına odaklanmamıza izin veriyor. Bu etki büyüklüklerine sahip olduğumuzda, bunları sabit etki veya rastgele etki analizi için kullanabiliriz ve ikincisi genellikle daha uygundur.

Çalışılan örneklerde, standartlaştırılmış bir ortalama fark veya bir log olasılık oranı gibi belirli bir etki büyüklüğü belirtmek yerine kasıtlı olarak genel bir etki büyüklüğü kullanıyoruz. Burada tartışılan yöntemler, sürekli, ikili, ilişkisel veya diğer veri türlerine dayalı olanlar da dahil olmak üzere herhangi bir etki boyutuna uygulanabilir. Her zaman olduğu gibi, risk oranları veya olasılık oranları için hesaplamalar log değerleri kullanılarak ve korelasyonlar için hesaplamalar Fisher’in z dönüştürülmüş değerleri kullanılarak yapılacaktır.

Veri Yapıları ve Algoritmalar C
Veri Yapıları ve Algoritmalar PDF
Veri Yapıları Ders Notları PDF
Veri Yapıları PDF
C Veri Yapıları PDF
Veri Yapıları ve Algoritmalar Ders Notları
Veri Yapıları C
Veri Yapıları ve PROGRAMLAMA

Bir Çalışmada Bağımsız Alt Gruplar

Karmaşık bir veri yapısının ilk durumu, çalışmaların iki veya daha fazla bağımsız alt gruptan gelen verileri rapor ettiği durumdur.

Bir tedavinin belirli bir kanser türü üzerindeki etkisini değerlendiren beş çalışmamız olduğunu varsayalım. Hastaların iki ay boyunca standart veya agresif tedaviye rastgele atandığı tüm çalışmalar aynı tasarımı izledi. Her çalışmada, sonuçlar evre-1 kanserli hastalar ve evre-2 kanserli hastalar için ayrı ayrı rapor edildi. Evre-1 ve evre-2 hastaları iki bağımsız alt grubu temsil eder, çünkü her hasta bir grupta veya diğerinde yer alır, ancak her ikisine birden dahil değildir.

Amacımız tüm evre-1 hastalar için ve ayrı ayrı tüm evre-2 hastalar için özet tedavi etkisini hesaplamak olsaydı, o zaman iki ayrı analiz yapardık. Bu durumda her bir alt grubu ayrı bir çalışma olarak ele alacak ve 1. aşama çalışmaları bir analize, 2. aşama çalışmaları ise diğerine dahil edeceğiz.

Bu bölüm, aynı analizde iki veya daha fazla alt gruptan gelen verileri kullanmak istediğimiz durumu ele almaktadır. özellikle,

• Evre-1 ve evre-2 hastalar için müdahalenin etkisi için bir özet etki hesaplamak istiyoruz.
• Veya, evre-1 hastaları ile evre-2 hastaları için etki büyüklüğünü karşılaştırmak istiyoruz.

ALT GRUPLARDA BİRLEŞTİRME

Bağımsız alt grupların tanımlayıcı özelliği, her bir alt grubun analize bağımsız bilgiler katmasıdır. Her bir alt grup içindeki örneklem büyüklüğü 100 ise, o zaman iki alt grup arasındaki etkin örneklem büyüklüğü 200’dür ve bu, özet etkisinin kesinliğine yansıtılacaktır. Ancak, bu çerçevede özet etkisini hesaplamak için birkaç seçeneğimiz var.

Evre-1 veya evre-2 kansere kayıtlı hastalar için verileri ayrı ayrı rapor eden beş çalışma örneğini takip edeceğiz. Her bir alt grup için etki büyüklüğü ve varyans gösterilir ve bu prosedürlerin herhangi bir etki büyüklüğü ile kullanılabileceğini vurgulamak için basitçe ES ve Varyans olarak etiketlenir. Sonuç sürekli ise (ortalamalar ve standart sapmalar), etki büyüklüğü standartlaştırılmış bir ortalama fark olabilir. Sonuç ikili ise (örneğin, kanserin metastaz yapıp yapmadığı), etki büyüklüğü log risk oranı olabilir.

Çalışmayı analiz birimi olarak kullanma (seçenek 1b)

İkinci bir seçenek, her çalışma için bir bileşik puan hesaplamak ve bunu analizde kullanmaktır. Analiz birimi, alt gruptan ziyade çalışmadır.

Bir çalışma içindeki alt gruplar arasında birleşik bir etkinin hesaplanması

Bir çalışma içindeki bileşimin ortalaması ve varyansı, o çalışma için alt gruplar üzerinde sabit etkili bir meta-analiz gerçekleştirilerek hesaplanır. Çalışma 1 için bu gösterilmiştir.

Çalışmanın varyansının (0.025), iki kat daha fazla bilgiye dayandığından, her iki alt grubun (0.050) varyansının yarısı kadar büyük olduğuna dikkat edin.

Bu prosedür, gösterildiği gibi, her çalışma için bileşik bir etki büyüklüğü ve varyansı oluşturmak için kullanılır. Ardından, yalnızca bu çalışma düzeyindeki etki büyüklükleri ve varyansları ile çalışan bir meta-analiz gerçekleştiriyoruz.

Bu noktada bu beş (sentetik) puanı kullanarak meta-analizlere geçebiliriz. Sabit etki modelini kullanarak bir özet etki ve diğer istatistikleri hesaplamak için, ile başlayan formülleri uygularız.

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