Dikotomizasyon – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Dikotomizasyon
Önemli dezavantajlarına rağmen, literatürde sürekli değişkenlerin ikiye bölünmesi oldukça yaygındır. Sürekli bir değişken dikotomize edilirse, yeni dikotomize edilmiş değişken için nokta ikili seri korelasyonu sürekli değişken için korelasyondan daha az olacaktır. Regresyon iki değişkenli normal ise, değişkenlerden birinin dikotomiye edilmesinin etkisi ile verilir.
Korelasyondaki en küçük azalma, bir medyan veya 50-50’lik bir bölünme için meydana gelir; burada a = .80, korelasyonda %20’lik bir azalma vardır. Her iki değişken de ikiye ayrılırsa, korelasyonda çift azalma olur.
Tam formül, bağımsız değişken için “a” ve bağımlı değişken için “b”nin çarpımından daha karmaşıktır. Tam formül, tetrakorik korelasyon için olan formüldür. Bununla birlikte, Hunter ve Schmidt (1990b), mevcut meta-analizlerin çoğunda geçerli olan koşullar altında çift çarpımın çok yakın bir yaklaşım olduğunu göstermiştir. Yani korelasyonda %65 azalma var. Gerçek korelasyon ρ = .30’dan büyükse, azalma çift çarpım formülü tarafından tahmin edilenden bile daha büyüktür.
Bağımsız Değişkende Aralık Değişimi
Korelasyon standartlaştırılmış bir eğim olduğundan, büyüklüğü bağımsız değişkendeki varyasyonun derecesine bağlıdır. Bir uçta, bağımsız değişkende mükemmel homojenliğin (varyansın olmadığı) olduğu bir popülasyonda, herhangi bir bağımlı değişkenle korelasyon 0 olacaktır.
Diğer uçta, eğer regresyon doğrusu etrafındaki hata miktarını sabitlersek ve sonra bağımsız değişkenin varyansının giderek arttığı popülasyonları göz önüne alırsak, popülasyon korelasyonları sonunda 1.00 üst sınırına yükselir. Farklı çalışmalardan elde edilen korelasyonlar karşılaştırılacaksa, bağımsız değişkendeki yayılma (varyans) farklılıkları nedeniyle korelasyonlardaki farklılıklar kontrol edilmelidir. Bu, bağımsız değişkendeki aralık değişimi sorunudur.
Aralık varyasyonunun çözümü, bir referans popülasyonu tanımlamak ve tüm korelasyonları bu referans popülasyonu cinsinden ifade etmektir. Şimdi, bağımsız değişken ölçüsünde (doğrudan menzil kısıtlaması) doğrudan kesme ile menzil kısıtlaması (veya menzil geliştirme) üretildiğinde bunun nasıl yapıldığını tartışacağız.
Örneğin, bir istihdam testinde yalnızca ilk %30’un işe alındığını varsayalım (aralık kısıtlaması). Ya da bir araştırmacının, bir tutum ölçümüne (menzil geliştirme) deneklerin yalnızca %10’unu dahil ettiğini varsayalım. (Dolaylı menzil kısıtlamasını daha sonra tartışacağız.) Bağımlı değişkenin bağımsız değişken üzerine regresyonu doğrusal ve homoskedastik ise (iki değişkenli normallik bunun özel bir durumudur) ve bağımsız değişken üzerinde doğrudan kesme varsa, o zaman bir standart sapma referans popülasyondakiyle aynı olsaydı, belirli bir popülasyondaki korelasyonun ne olacağını hesaplayan formüldür.
Sosyolojide dikotomi Nedir
Felsefede dikotomi Nedir
Dikotomi nedir
Dikotomi paradoksu
Dikotomi sosyal Bilimler
Dikotomi TDK
Dikotomi ekonomi
Dikotomi örnekleri
Aynı formül, referans popülasyonunkinden farklı bir standart sapmaya sahip bir popülasyondaki korelasyonu çalışmanın etkisini hesaplamak için tersine kullanılabilir. Standart sapmalar, iki gruptaki standart sapmaların oranı hesaplanarak karşılaştırılabilir. uX, çalışma popülasyonu standart sapmasının referans grup popülasyonuna bölümü olsun.
Çarpanın bu ifadesi, formüldeki gerçek ρ bağıntısını içerir. Pratikte, gözlenen zayıflatılmış bağıntı ρo’dur. ρo cinsinden faydalı bir cebirsel özdeşlik, Callender ve Osburn tarafından türetilmiştir. Çalışma standart sapması referans standart sapmadan büyükse, çarpan a 1.00’den büyük olacaktır. Çalışma standart sapması referans standart sapmadan küçükse, çarpan a 1,00’den küçük olacaktır.
Ampirik literatürde doğrudan seçimle üretilen aralık varyasyonunun göründüğü iki durum vardır: (1) bilimsel olarak üretilmiş yapay varyasyon ve (2) durum kısıtlamalarından kaynaklanan varyasyon. Bilimsel varyasyon, verilerin manipülasyonu ile üretilebilir.
Bu nadir vakaların en sık görülenleri, bilim insanının orta vakaları kasıtlı olarak dışlayarak yapay olarak yüksek bir varyasyon yarattığı vakalardır. Örneğin, kaygıyı inceleyen bir psikolog, sırasıyla en üst %10 ve en alt %10’dakileri “Yüksek” veya “Düşük” olarak önceden seçmek için bir kaygı envanter testi kullanabilir.
Anksiyete ile bu seçilen grupta hesaplanan bağımlı değişken arasındaki korelasyon, orijinal (referans) popülasyondaki korelasyondan daha büyük olacaktır. Korelasyondaki artış, bağımsız değişkenin standart sapmasındaki artış tarafından belirlenecektir. Orijinal popülasyon standart sapması 1.00 olsaydı, üst ve alt %10’luk bir gruptaki standart sapma 1.80 olurdu. Bu yapay olarak şişirilmiş aralık varyasyonu için çarpan olacaktır.
Örneğin, referans korelasyonu .30 olsaydı, çarpan 1.58 olur ve çalışma korelasyonu .48 olur, korelasyonda %58’lik bir artış olur. Küçük örneklemli bir çalışmada, çalışma korelasyonundaki bu artış istatistiksel gücü büyük ölçüde artıracak ve dolayısıyla anlamlılık testinin çok daha iyi çalışmasını sağlayacaktır. Yani, anlamlılık testi korelasyonu saptamak için daha yüksek istatistiksel güce sahip olacaktır.
Saha çalışmalarında menzil varyasyonu genellikle menzil kısıtlamasıdır. Örneğin, bir futbol takımının 40 yarda koşan adayların hızını ölçtüğünü varsayalım. Yalnızca ilk yarıdakiler seçilseydi, dikkate alınanlar arasındaki standart sapma, tüm başvuranlar arasındaki standart sapmanın yalnızca %60’ı kadar olurdu. Hız ve genel performans arasındaki başvuru sahibi korelasyonu, çarpan tarafından azaltılacaktır.
Burada tartışılan doğrudan menzil kısıtlamasına veya geliştirmeye ek olarak, menzil kısıtlaması da dolaylı olabilir. Örneğin, bir çalışmaya katılmak için gönüllü olan (kaydolan) deneklerin kendilerinin seçildiğini, örneğin çoğunlukla dışadönüklük dağılımının en üst noktasında olduklarını varsayalım.
Dışa dönüklük ölçüsündeki standart sapmaları (SD), genel popülasyondan daha düşüktür. Bu dolaylı menzil kısıtlamasıdır. Belirli bir işte çalışan kişilerin çalıştığımız test kullanılarak işe alınmadığını bildiğimizi, ancak nasıl işe alındıklarına dair bir kaydımız olmadığını varsayalım. Yine de, üzerinde çalıştığımız testteki SD’lerinin başvuran popülasyon için SD’den daha küçük olduğunu ve bu da menzil kısıtlamasının varlığını da gösteriyor.
Yine, bu bir dolaylı menzil kısıtlaması durumudur. Dolaylı menzil kısıtlamasında, kişiler doğrudan bağımsız değişkenin puanlarına göre değil, bağımsız değişkenle ilişkili diğer değişkenlere göre seçilir. Bazen, seçildikleri ilgili değişkenlerin puanlarını biliriz veya bulabiliriz, ancak bu nadirdir.
Önceki örneklerde olduğu gibi, tipik olarak aralık kısıtlamasının nasıl üretildiğini bilmiyoruz ama bunun örnek SD’nin popülasyon SD’sinden daha küçük olması nedeniyle meydana geldiğini biliyoruz. Gerçek verilerdeki çoğu aralık kısıtlaması aslında bu türdendir.
Dikotomi ekonomi Dikotomi nedir Dikotomi örnekleri Dikotomi paradoksu Dikotomi sosyal Bilimler Dikotomi TDK Felsefede dikotomi Nedir Sosyolojide dikotomi Nedir