Pertürbasyon Teorisi
 Pertürbasyon Teorisi Şimdiye kadar tüm etkileşimlerin kendi enerjileri için kullandığımız birinci dereceden pertürbasyon teorisinde, sürecin veya pertürbasyonun, sistemin geri kalanının dengede kalması için yeterince küçük olduğu varsayılır. Öz-enerji terimlerinin bir dizi farklı kaynağının varlığı için bu, her terimi kendi başına ele alabileceğimiz ve yayılan elektronlar sistemi üzerindeki toplam etkiyi, bireysel olarak bir öz-enerji tarafından tanımlanan kısmi etkilerin bir toplamı olarak düşünebileceğimiz anlamına gelir. enerji terimi. Birinci dereceden pertürbasyon sonucu öz-enerji terimlerini yok ettiği için elektron-elektron etkileşimlerinin dikkate alınmadan kalabileceğini gördük. İletken arayüzde iki kurşun A, B ve elastik olmayan etkiler içeren bir sistemi düşünürsek, toplam öz enerji tüm katkıların toplamı olacaktır. Bir iletken ve iki uçtan oluşan bir sistemi göz önünde bulundurarak, iletken içindeki elektron-fonon etkileşimlerini hesaba katarak ve A, B uçlarının termal dengede olduğunu varsayarak öz enerjiler için (matris notasyonunda) elde ederiz. Şu anda ele alınan Green'in denge dışı fonksiyonları dışında, açık sistemlerde elektron taşınmasının ana sorunu, sonsuz yolların öz enerjilerini bulmaktır. Literatür taraması ve örneğin iki uçtaki Hartree potansiyellerinin değişmesi nedeniyle kendi kendine tutarlılık prosedürünü göz önünde bulundurarak, bu gerçekten de biçimciliğin geniş bir şekilde uygulanmasının önündeki ana engeldir. Bir süper hücre yaklaşımında, sorunun çözülmesi aslında daha kolay olabilir. Hartree potansiyelinde bağlı uçların uzunluğu boyunca doğrusal bir artış göz önüne alındığında, sistemin tepkisi, iletken ile arayüzlerde iki yüzey dipolü geliştirmek olacaktır. Birleştirilmiş uçların kütle bölgesinde, elektron dağılımının herhangi bir önyargı voltajı uygulanmadan denge dağılımına yakın olması beklenebilir. Bu durumda denklemler azalacaktır. Burada ΓL(R)(E), iletkenin solundaki (sağındaki) kontağı belirtir. Eğer A kontakları uçların çok içinde hesaplanırsa, böylece yüzey dipolleri iletken arayüzünün bir parçası olur, o zaman bunların yalnızca uçların denge durumu (kimyasal potansiyel μ0 ile) için hesaplanması gerekir. Bununla birlikte, şimdiye kadar, açık sistemlerin taşıma simülasyonları yalnızca yerel bir temel set içinde gerçekleştirildi ve işlemi en hassas elektronik yapı yöntemlerimize, yani düzlem dalga ve tam potansiyel yoğunluk fonksiyonel hesaplamalarına dahil etmenin hiçbir yolu bulunamadı. Pertürbasyon nedir ftr Pertürbasyon Nedir Pertürbasyon egzersizleri Pertürbasyon eğitimi Perturbation Dengesiz Fonksiyonlar Sistemin dengesiz Green fonksiyonu, yukarıda tanımlandığı gibi ileri ve geri kalmış fonksiyonlarına ve elastik olmayan etkiler de dahil olmak üzere kendi enerjilerine bağlıdır. Geliştirilen biçimcilik içinde bunlar aşağıdaki matrislerle verilmektedir. Yük yoğunluğunu ve toplam yükü, denge halindeki bir sistemin geciktirilmiş ve gelişmiş fonksiyonuyla ilişkilendirmek mümkün olsa da, bu yalnızca her iki kurşunun Fermi seviyesinden daha küçük bir enerji seviyesi için dengenin olmadığı durumda geçerlidir. Bir sistemin toplam yükünü hesaplamak için, bölümün sistemin yük yoğunluğuna enerji entegrasyonu iki bölüme ayrılmalıdır: ilk bölüm geciktirilmiş fonksiyon GR(E)'ye dayanır, n1 değerini verecektir. Burada E1, (μA −eV, μB +eV )'nin minimum değeridir. Ara aralıkta, sistem içindeki yük, dengesizlik fonksiyonundan belirlenmelidir. GR gerçek eksenin altında analitik olmadığı ve GA yukarıda analitik olmadığı için, G< için enerji üzerinden entegrasyon gerçek eksen boyunca gerçekleştirilmelidir. E2'nin (μA − eV, μB + eV ) maksimum değeri olduğu yerde. Sistemdeki toplam yük artık sabitlenebilir, böylece n1 + n2 = N0 olur. Burada, dengede olmayan Green fonksiyonunun, iki ucun etkin potansiyelleri arasındaki enerji aralığındaki yük yoğunluğuyla ilgili olduğunu not ediyoruz. Bu aynı zamanda elektron taşınmasının meydana geldiği aralık olduğundan, G<(E)'yi varsayımsal bir çok cisim dalga fonksiyonunun karesiyle ilişkilendirebilir ve taşıma özelliklerini dengesiz Green fonksiyonuna bağlamak için ilişkiyi kullanabiliriz. Dengesiz koşullar altında akımın kesin türevleri, bu bölümün sonunda alıntılanan literatürde verilmektedir. Bununla birlikte, genellikle ikinci nicelemenin sembolleri ve kavramlarında kullanılırlar, bu da onları uzman olmayanlar için anlamalarını oldukça zorlaştırır; temel ilişkiler ayrıca bir sonraki alt bölümde açıklanan sezgisel yöntemle elde edilebilir. Dengesiz Sistemlerde Elektron Taşınımı Dengesiz Green fonksiyonunun köşegen elemanlarının yük yoğunluğuna eşit olduğunu gördük. Bu nedenle fonksiyonu, r ve r olmak üzere iki farklı konumdaki varsayımsal bir çok cisim dalga fonksiyonunun genliklerinin ürünü olarak yorumluyoruz. Burada ikinci terimi, matrisler için kullanılan ve birazdan tanıtılacak olan çarpma sırasına uyacak şekilde yeniden sıraladık. Kaynağın, terimin köşeli parantez içindeki köşegen ifadesi olduğu göz önüne alındığında, yük yoğunluğu için öncekiyle aynı yöntemi kullanırız ve genel bir kaynak fonksiyonu S tanımlarız. Uzayda bir entegrasyona eşit olan bu matrisin izi, iletken yüzeyinden geçen akımı verir. Yalnızca matris ifadesinin iziyle ilgilendiğimizi düşünürsek, ifade basitleştirilebilir. Çarpma sırasının değiştirilmesi, iz sabitini bırakır. Dengesiz koşullar altında bir iletkenin yüzeyinden geçen akım akışını tanımlayan bu denklem, Keldysh biçimciliği içindeki taşıma teorisinin merkezi sonucudur. Ancak, toplam akımı verir ve bu nedenle uçlar aracılığıyla iletken arayüzüne giren ve çıkan akımla sınırlı değildir. Uçlardan geçen bileşenleri izole etmek için öz enerjilerin toplam kurallarını hatırlarız ve yalnızca tek bir bileşen alırız, örneğin bir kurşun A'nın bileşeni yer alır. Dengesiz koşullar altında arayüzden geçen akımın hesaplanması için gerekli bilgi bu nedenle uçların öz enerjisi ve dengesizlik fonksiyonudur. Genel olarak, gerçek hesaplamalardaki ana sorun, iletken arayüzü içinde hesaplanması gereken öz-enerji terimleriyle ortaya çıkar. Sonuç, elastik tünel açma ve Landauer-Buttiker yaklaşımı için elde ettiğimizden oldukça farklı görünse de, denge dışı sonuç aslında elastik formülasyona indirgenebilir. Bu, aynı zamanda, elastik ilişkide biraz gelişigüzel bir şekilde tanıtılan, ancak termal dengedeki kurşunların koşulu altında ortaya çıktığı gösterilebilen Fermi dağılım fonksiyonlarıyla da ilgilenecektir. Eşdeğerliği göstermek için önce G) fonksiyonlarını olağan formda genişletiriz ve yukarıdaki ifadeyi elde ederiz.

Ek analizler – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

Gözlemsel Çalışmalar 

Önemli farklılıklar şans eseri (bir tip I hata) kolayca ortaya çıkabileceğinden veya diğer faktörlerle açıklanabileceğinden, alt gruplar arasındaki karşılaştırmaların yorumlanması dikkatli bir şekilde yapılmalıdır. Meta-analizdeki çalışmalar randomize kontrollü çalışmalar olsa bile, alt gruplar arasındaki farklılıkların araştırılması rastgele olmayan bir karşılaştırmadır ve gözlemsel çalışmalarda nedensellik çıkarımındaki tüm zorluklara eğilimlidir.

Birden fazla olası heterojenlik kaynağı araştırıldığında, bunlardan birinin istatistiksel olarak anlamlı bulunma şansı artar, bu nedenle dikkate alınan faktörlerin sayısı sınırlandırılmalıdır. Olası heterojenlik kaynaklarının önceden belirtilmesi (bir protokolde), bulguların veriden türetilmemiş olduğuna dair kanıtlar olduğundan, istatistiksel olarak anlamlı herhangi bir bulgunun güvenilirliğini artırır. Tabakalı meta-analizlerin örnekleri aşağıdaki Vaka çalışmaları 1 ve 3’te gösterilmektedir.

Genellikle tabakalaşma faktörü müdahalenin türüdür. Örneğin, sistematik bir inceleme, tümü aynı durum için birkaç ilacın plasebo kontrollü denemelerini içerebilir. Meta-analiz ilaca göre katmanlara ayrılacak ve her ilaç için tedavi etkisinin tahminlerini sağlayacaktır. Burada alt gruplar arasındaki farklılıkların testi, ilaçların etkilerinin etkili bir şekilde dolaylı bir karşılaştırmasıdır.

Böyle bir test, göreceli tedavi etkilerinin dolaylı kanıtını sağlayabilse de, ilaçları doğrudan karşılaştıran (bire bir karşılaştırmalar) randomize kontrollü çalışmalardan elde edilen kanıtlardan çok daha az güvenilirdir. Benzer durumlar farmakolojik olmayan müdahalelerde de ortaya çıkar.

Bireysel Hasta Verileriyle Meta-analiz

Bireysel hasta verilerinin (IPD) meta-analizleri için aynı temel yaklaşımlar ve meta-analiz yöntemleri kullanılır. Ancak, IPD analizleri ile yayınlanmış özet istatistiklere dayalı olanlar arasında iki temel fark vardır.

İlk olarak, IPD meta-analist, her çalışma için özet tabloları veya istatistikleri hesaplar ve bu nedenle tüm verilerin eksiksiz ve güncel olmasını ve tüm denemeler için aynı analiz yönteminin kullanılmasını sağlayabilir.

İkinci olarak, tam tedavi amaçlı ve alt grup analizlerinin üretilmesini sağlayan belirli katılımcı grupları için özet istatistikler hesaplanabilir. Ek olarak, IPD meta-analizlerinin genellikle ikili veya sürekli sonuçlardan ziyade olaya kadar geçen süre verilerini birleştirdiğini, meta-analistin log sıralaması istatistiğinin gerekli bileşenlerini her deneme için aynı şekilde hesapladığını belirtmekte fayda var.

Ek analizler

Ana meta-analizden sonra gerçekleştirilen ek analizler, etkiyi, sağlamlığı ve önyargıyı araştırır. Etki ve sağlamlık, orijinal veri kümesinin alt kümeleri üzerinde meta-analiz tekrarlanarak duyarlılık analizlerinde değerlendirilebilir.

Her bir çalışmanın etkisi, sırasıyla her biri analizden çıkarılarak ve tedavi etkisinin boyutunun ve öneminin ne derece değiştiğine dikkat edilerek tahmin edilebilir.

Diğer duyarlılık analizleri, deneme setlerini çıkararak veya ekleyerek veya bireysel denemeler için verileri değiştirerek belirsizliklere ve varsayımlara karşı sağlamlığı değerlendirebilir. Bunların dikkate alınabileceği durumlar, bazı çalışmaların daha düşük kalitede olması, bazı çalışmaların dahil edilme kriterlerini karşılayıp karşılamadığının belirsiz olması veya yayınlanan raporlardaki çalışmaların sonuçlarının belirsiz olması ve veri çıkarılırken varsayımların yapılmasıdır. Yayın yanlılığı da dahil olmak üzere yanlılığı araştırmak için yöntemler açıklanmaktadır.


Analiz formatı nedir
Analiz Format sayısı ne demek
Kök neden Analizi nedir
EK-3/B analizi
Kök neden analizi örnekleri
Türk Gıda Kodeksi Mikrobiyolojik Kriterler Tebliği 2020
Kök neden analizi PDF
TÜBİTAK Atık analizi


Bazı sorunlar

Tedavi amaçlı analizlerin araştırma sonuçlarının dahil edilmesi istense de, yayınlanan raporlarda sağlanan veriler göz önüne alındığında bu her zaman mümkün değildir. Raporlar genellikle uymayan, yanlış tedavi gören veya çalışmayı bırakan katılımcıları atlar. Takip verileri mevcutsa, bu bireylerin tümü tedavi amaçlı analizlere kolayca dahil edilebilir ve dışlanma nedenleri aldıkları tedaviyle ilgilidir (örneğin, yan etkiler ve tedavinin zayıf tolere edilebilirliği).

Bazen, yargılama sırasında hariç tutulanların sonuçlarının tam ayrıntıları rapor metninde belirtilebilir, ancak birçok durumda akıbetleri hakkında varsayımlarda bulunulması gerekir. Duyarlılık analizinin yaratıcı kullanımıyla (her deneme için en kötü durum, en iyi durum ve en olası durum senaryoları kullanılarak), hariç tutulan bu durumların nihai sonuçlar üzerindeki etkisini değerlendirmek mümkündür.

Sorun, hariç tutulan her katılımcı için olası senaryoların sürekliliğinin olduğu sürekli sonuçlar için daha sorunludur. Denemelerin birinde veya her ikisinde de olay olmadığında başka sorunlar ortaya çıkabilir. Bu durumlarda ters varyans, Mantel–Haenszel ve DerSimonian ve Laird yöntemleri, sıfır hatayla bölmeyi önlemek için hücre sayımlarına küçük bir miktarın (genellikle 0,5) eklenmesini gerektirir. (Bu yöntemlerin birçok yazılım uygulaması, kesinlikle gerekli olup olmadığına bakılmaksızın bu düzeltmeyi tüm hücre sayılarına otomatik olarak ekler.)

Her iki grubun olay oranları sıfır olduğunda (her iki kolda da olay olmadığında) olasılık oranları ve göreceli riskler tanımsızdır ve bu tür denemeler analizden çıkarılmalıdır. Bu gibi durumlarda risk farkı sıfırdır, bu nedenle denemeler yine de analize katkıda bulunacaktır.

Bununla birlikte, hem ters varyans hem de Mantel-Haenszel yöntemleri, olay oranları çok düşük olduğunda, hem tedavi etkilerini hem de istatistiksel önemi hafife alarak kötü performans gösterir. Peto’nun olasılık oranı yöntemi, denemelerdeki kolların örnek boyutlarının ciddi şekilde dengesiz olmamasını sağlayarak, tedavi etkilerinin ve güven aralıklarının daha doğru tahminlerini verir.

Diğer meta-analiz yöntemleri

Yukarıda açıklanan meta-analitik yöntemler basit ve çoğu istatistiksel yazılım ve elektronik tablo paketinde uygulanması kolaydır. Diğer daha karmaşık yöntemler mevcuttur ve Stata, SAS ve StatXact gibi uzman istatistiksel yazılım paketlerinde uygulanmaktadır.

Maksimum olabilirlik lojistik regresyon, sabit etkili meta-analizini gerçekleştirmek için de kullanılabilir ve örnek boyutlarının büyük olması koşuluyla Mantel-Haenszel ve ters varyans yöntemlerine benzer cevaplar verecektir.

Maksimum olabilirlik (ML) ve kısıtlı maksimum olabilirlik (REML) tahmin teknikleri aynı zamanda denemeler arası varyans 􏰂2,26’nın daha iyi tahmin edilmesini sağlar ve 􏰂2,27 standart hatası gibi ek parametreleri tahmin edebilir Bayes yöntemleri diğer kaynaklardan gelen ön bilgileri içerebilir Nitel araştırmalardan elde edilenler gibi, kesin yöntemler ise tedavi etkilerini ve P değerlerini hesaplamak için zorlu permütasyon algoritmaları kullanır.

Bir yanıt yazın