Denek Etkileşimi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Denek Etkileşimine Göre Tedavi
Denek etkileşimine göre bir tedavi varsa, farklı denekler için tedavi etkisi farklıdır. Örneğin, bazı deneklerin kalite çemberi tartışmalarından daha iyi teknikler öğrendiğini ve diğer deneklerin çalışma alışkanlıklarını değiştiremeyecek kadar katı olduğunu ve bu nedenle orada ifade edilen yeni fikirlerden hiçbir avantaj elde etmediğini varsayalım. Tedavi etkisi daha sonra denek popülasyonu arasında değişir.
Ham puan tedavi etkisinin en basit istatistiksel açıklaması, popülasyon ortalaması ve bireysel tedavi etkilerinin popülasyon standart sapması ile verilecektir. Bu istatistikler, gerçek kazanç puanlarının, yani ölçüm hatasız kazanç puanlarının popülasyon ortalaması ve standart sapmasıdır. Öte yandan, gözlemlenen istatistikler, gözlemlenen puanlar üzerinden hesaplanacak ve ölçüm hatası nedeniyle bileşenlere sahip olacaktır.
Böylece, gözlemlenen istatistikler sadece örnekleme hatasına değil, aynı zamanda ölçüm hatasına da sahip olacaktır. Tek bir çalışmada ölçüm hatasının sistematik etkisini düzeltmek mümkündür, ancak örnekleme hatasını düzeltmek yalnızca çalışmalar arasında bir meta-analiz gerçekleştirerek mümkündür.
Düzeltilmiş istatistiklerde hesaplanan tedavi ana etkisinin anlamlılık testi, sonuç olarak düzeltilmemiş istatistiklerde hesaplanan karşılık gelen anlamlılık testine eşdeğerdir. Yani elde edilen p değeri aynıdır. Bu nedenle, varyans analizindeki gelenek, yalnızca düzeltilmemiş puanlar için test sunmak olmuştur. Sıfır hipotezi doğru olsaydı, geleneksel istatistiksel kullanım için yol gösterici ilke hem düzeltilmiş hem de düzeltilmemiş tedavinin ana etkisi 0 olurdu.
Bu nedenle, tedavi ana etkisi olmasaydı, düzeltilmiş etki büyüklüklerinin hesaplanmasına zaten gerek kalmazdı. Klasik metinlerin düzeltme formüllerinden bahsetmemesi, dolaylı olarak sıfır hipotezinin her zaman doğru olduğu varsayımını yansıtır. Yani, klasik istatistik metinlerindeki yanlılık, sıfır hipotezinin yanlış olabileceğini varsayan pratik hesaplamaların tartışılmadığı gerçeğini gösterir.
Tedavimiz daha adaletli olacak. İlk önce ölçüm hatası olmadan tedavinin ana etkisini tanımlayacağız. Daha sonra ilgili gözlemlenen ana etkileri gerçek ana etkilerle ilişkilendireceğiz. Psikometrik olarak bu, ölçüm hatasından kaynaklanan zayıflamanın düzeltilmesine eşdeğerdir.
Klasik istatistik metinlerinde daha da büyük bir önyargı vardır. Denek etkileşimine göre bir tedavi varsa, o zaman iki istatistiği tahmin etmemiz gerektiğini gösterdik: denekler arasında tedavi etkilerinin ortalaması ve standart sapması. Yine de, denek içi t testinin geleneksel tedavisinde, standart sapmadan hiç söz edilmez.
Bu, sıfır hipotezinin her bir bireysel özne için doğru olduğu şeklindeki küresel sıfır hipotezinin zımni varsayımına karşılık gelir. Hiç tedavi etkisi yoksa, hem ortalama tedavi etkisi hem de standart sapma 0 olur ve standart sapmayı bildirmeye veya boyutunu ölçmeye gerek kalmaz. Sadece göz ardı edilebilir. Böylece, yine klasik istatistik metinlerinin tuhaf ihmalleri, yazarların dolaylı olarak sıfır hipotezinin her zaman doğru olduğunu varsaydıkları gerçeğiyle açıklanabilir.
Bağımlı bağımsız değişken kontrol ve deney grubu
Denek içi desen
Seçici denek kaybı
Kontrol koşulu Nedir
Deneysel araştırma yöntemi örneği
Kontrol grubu Nedir
Deney ve kontrol grubu örnekleri
Yarı deneysel araştırma Nedir
Mükemmel Ölçüm
Diyelim ki özneler etkileşimi tarafından bir tedavi var. Tedavi etkisinde denekler arasında farklılıklar vardır. Ham puan tedavisi ana etkisi, denekler arasında ortalama tedavi etkisi olarak tanımlanır. Ham puan muamelesi ana etkisi için “ham puan δ” notasyonunu kullanılabilir.
Bu formüldeki standart sapmanın, kazanç puanlarının standart sapması değil, ön test gerçek puanlarının standart sapması olduğuna dikkat edin. Bu, geleneksel istatistik metinlerinde her zaman açıkça yapılmayan önemli bir ayrımdır. Bu bölümün başında, Rosenthal ve Rubin’in (1978a) bu ayrımı yapamayan meta-analizlerini tartıştık ve sonuç olarak, gerçek ortalama d değerlerine kıyasla büyük ölçüde şişirilmiş ortalama d değerleri bildirdik. Bu türden başka örnekler literatürde bulunabilir.
Denek etkileşimi tarafından bir tedavi varsa, o zaman tedavi etkisindeki varyasyonun kapsamı, kazanç puanlarının standart sapması olarak ham puan formunda ölçülebilir. Bu tanım, etkileşimi varyans yerine standart sapma ile ölçtüğümüz için, varyans analizi metinlerindeki tanımdan biraz farklıdır.
Ancak, ana etki ve etkileşim karşılaştırılacaksa bu gereklidir, çünkü bunların aynı birimlerde hesaplanması gerekir. Varyans metinlerinin analizi, genellikle tedavi ana etkisinin belirsiz bir tanımını kullanarak bu konuyu karıştırır.
Bu metinler, esaslı tartışmalarında ve somut örneklerinde, ortalama fark olarak muamele etkisinden bahseder. Ancak, varyans formüllerinin biçimsel analizinde, “tedavi ana etkisi” işlem farkının karesi olarak tanımlanır. Tedavi ana etkisinin karesini alarak, tedavi varyansı ile aynı (ne yazık ki anlamsız) birimlere koyarlar.
Bu standart sapma, doğrudan tedavi ana etkisi ile karşılaştırılabilir. Ham puan muamelesi ana etkisinin veya ortalama kazanç puanının 5.2 olduğunu ve ham puan etkileşiminin (kazanç puanı standart sapması) 1.1 olduğunu varsayalım. Tedavi etkisi denekler arasında normal olarak dağılmış olsaydı, deneklerin orta %95’i şu şekilde tanımlanırdı.
0’ın ortalamanın altında 5,2 / 1,1 = 4,73 standart sapma olduğu gerçeğinden hareketle, herhangi bir denek için tedavi etkisinin olumsuz olmasının pek olası olmadığı sonucuna varırız. Yani, herhangi bir konunun ortalama kazanç tarafından önerilenin tersi yönde etkilenmesi olası değildir. Buna “homojen etkileşim” denir. Buna karşılık, ortalamanın 5,2 olduğunu, ancak standart sapmanın da 5,2 olduğunu varsayalım. Normal dağılıma göre, ham puan etki büyüklüğünün ortadaki %95’i olacaktır.
Bu aralık, bazı kişilerin ortalamanın 3 katı arttığını gösterirken, bazı kişilerin azaldığını da gösterir. Farklı denekler farklı yönlerde yanıt verdiğinde, etkileşimin “heterojen” olduğu söylenir.
Normal dağılım, işlem etkisi farklılıkları için her zaman uygun varsayım değildir. Kalite çemberi örneğimizde, bazı deneklerin başkalarının düşüncelerinden öğrendiğini, diğer deneklerin ise çalışma alışkanlıklarını değiştiremeyecek kadar katı olduğunu varsaydık. Deneklerin yarısının esnek olduğunu ve verimlilikte 10.4 birim kazandıklarını, diğer yarısının ise katı olduğunu ve 0 kazandığını varsayalım.
Ortalama kazanç 5.2 ve standart sapma da 5.2 olacaktır. Deneklerin esnek yarısı, 5,2 + 5,2 = 10.4’teki ortalama kazancın tam olarak 1 standart sapma üzerindedir. Deneklerin katı yarısı, 5,2 − 5,2 = 0’daki ortalama kazancın tam olarak 1 standart sapma altındadır. Bu ikili durumda, geçerli yayılmanın 4 standart sapma değil, sadece 2 olduğuna dikkat edin.
Ham puan muamelesi ana etkileri ve etkileşimleri ile ilgili iki sorun vardır: (1) Performanstaki sıradan bireysel farklılıklara kıyasla değişikliğin büyük veya küçük olup olmadığına dair bir gösterge yoktur ve (2) keyfi birimlerde verilir. Her iki problem de standart puan birimleri kullanılarak çözülmüştür.
Bağımlı bağımsız değişken kontrol ve deney grubu Denek içi desen Deney ve kontrol grubu örnekleri Deneysel araştırma yöntemi örneği Kontrol grubu Nedir Kontrol koşulu Nedir Seçici denek kaybı Yarı deneysel araştırma Nedir