ETKİ BOYUTU ENDEKSİ SEÇME – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
ETKİ BOYUTU ENDEKSİ SEÇME
Risk oranı, olasılık oranı ve risk farkı arasından seçim yaparken araştırmacının hem maddi hem de teknik faktörleri göz önünde bulundurması gerekir. Risk oranı ve olasılık oranı göreceli ölçülerdir ve bu nedenle temel olaylardaki farklılıklara nispeten duyarsız olma eğilimindedir. Buna karşılık, risk farkı mutlak bir ölçüdür ve bu nedenle temel riske karşı çok hassastır. Bir bileşiği test etmek isteseydik ve temel riskten bağımsız olarak bir olay riskini %20 azalttığına inanıyorsak, o zaman bir oran indeksi kullanarak, temel risk farklı olsa bile çalışmalar arasında aynı etki büyüklüğünü görmeyi beklerdik. ders çalışmak. Risk farkı, aksine, daha yüksek baz oranlı çalışmalarda daha yüksek olacaktır.
Aynı zamanda, tedavinin klinik etkisini aktarmak istersek, risk farkı daha iyi bir ölçü olabilir. Tedavi edilenlere karşı kontrol grupları için advers olay riskini değerlendirmek için bir meta-analiz yaptığımızı varsayalım. 2.00 risk oranı için, tedavi edilen hastalar için risk 1/1000, kontrol hastaları için 1/2000’dir. Aynı zamanda, 0,0005’lik bir risk farkı için risk farkı 0,0005’e karşı 0,0005’tir. Bu iki sayının (2.00 ve 0.0005) ikisi de doğrudur, ancak farklı şeyleri ölçer.
Oranlar temel riske karşı daha az duyarlıyken, risk farkı bazen klinik olarak daha anlamlı olduğundan, bazıları meta-analizi gerçekleştirmek ve bir özet risk (veya olasılık) oranı hesaplamak için risk oranının (veya olasılık oranının) kullanılmasını önerir. Ardından, herhangi bir temel risk için risk farkını tahmin etmek için bunu kullanabilirler.
ÖZET NOKTALAR
- Her grupta bir olayın riskini (ölüm riski gibi) hesaplayabiliriz (örneğin, tedavi edilene karşı kontrol). Bu risklerin oranı daha sonra bir etki büyüklüğü (risk oranı) olarak hizmet eder.
- Her gruptaki (örneğin, tedavi edilene karşı kontrol) bir olayı (yaşama oranı gibi) hesaplayabiliriz. Bu oranların oranı daha sonra olasılık oranı olarak hizmet eder.
- Her grupta bir olayın riskini (ölüm riski gibi) hesaplayabiliriz (örneğin, tedavi edilene karşı kontrol). Bu risklerdeki fark daha sonra bir etki büyüklüğü (risk farkı) olarak hizmet eder.
theriskratiooroddsratiowetransformallvaluestologvalues ile çalışmak için, analizleri gerçekleştirin ve ardından sonuçları sunum için tekrar oran değerlerine dönüştürün. Risk farkı ile çalışmak için ham değerlerle çalışıyoruz.
Korelasyonlara Dayalı Etki Büyüklükleri
İki sürekli değişken arasında bir korelasyon bildiren çalışmalar için, korelasyon katsayısının kendisi etki büyüklüğü indeksi olarak hizmet edebilir. Korelasyon, gibi, orijinal ölçeklerdeki farklı metrikleri hesaba katmak için standartlaştırılmış sezgisel bir ölçüdür. Popülasyon parametresi (Yunanca rho harfi) ile gösterilir.
Korelasyon parametresinin tahmini, basitçe örnek korelasyon katsayısıdır, r. r’nin varyansı yaklaşıktır.
Çoğu meta-analist, varyans güçlü bir şekilde korelasyona bağlı olduğundan, korelasyon katsayısının kendisi üzerinde sentez yapmaz. Bunun yerine, korelasyon Fisher z ölçeğine dönüştürülür (anlamlılık testlerinde kullanılan z puanı ile karıştırılmamalıdır) ve tüm analizler dönüştürülmüş değerler kullanılarak gerçekleştirilir.
türkiye, insani gelişmişlik endeksi 2021
İnsani Gelişme Endeksi Raporu hangi kurum tarafından hazırlanır
İnsani Gelişme Endeksi nasıl hesaplanır
İnsani Gelişme Endeksi nedir
İnsani Gelişme Endeksi ölçütleri nelerdir
İnsani Gelişme Endeksi Türkiye
İnsani Gelişme Endeksi 2016 sıralaması
İnsani Gelişme Endeksi alt endeksleri
Özet etkisi ve güven aralığı gibi sonuçlar daha sonra sunum için tekrar korelasyonlara dönüştürülür. Bu, Şekil 6.1’de şematik olarak gösterilmektedir ve tüm analizlerin log dönüştürülmüş değerler kullanılarak gerçekleştirildiği ve ardından orijinal metriğe geri dönüştürüldüğü olasılık oranları veya risk oranları ile kullanılan prosedüre benzer.
Fisher’s z ile çalışırken, korelasyon için varyansı kullanmayız. Bunun yerine, Fisher z metriğinde bir özet etki, güven sınırları vb. veren analizde Fisher z puanı ve varyansı kullanılır. Daha sonra bu değerlerin her birini kullanarak tekrar korelasyon birimlerine dönüştürürüz.
ÖZET NOKTALAR
- Çalışmalar verileri korelasyon olarak rapor ettiğinde, genellikle etki büyüklüğü olarak korelasyon katsayısının kendisini kullanırız. Fisher z dönüşümünü kullanarak korelasyonu dönüştürüyoruz ve bu indeksi kullanarak analizi yapıyoruz. Ardından, özet değerleri sunum için tekrar korelasyonlara dönüştürüyoruz.
Efekt Boyutları Arasında Dönüştürme
Bu Kısmın başlarında, aynı etki büyüklüğünü hesaplamak için farklı çalışma tasarımlarının kullanıldığı durumu tartışmıştık. Örneğin, bağımsız grupları kullanan çalışmaların ve eşleşen grupları kullanan çalışmaların her ikisi de standartlaştırılmış ortalama farkın tahminlerini vermek için kullanıldı, g. Etki büyüklüğü tüm çalışmalarda aynı anlama geldiği için bir meta-analizde bu tahminlerin birleştirilmesinde sorun yoktur.
Bununla birlikte, standartlaştırılmış bir ortalama farkı hesaplamak için kullanılan bazı çalışmaların ortalamalarda bir fark bildirdiği durumu düşünün. Diğerleri, bir oran oranını hesaplamak için kullanılan oranlarda bir fark olduğunu bildirir. Ve diğerleri bir korelasyon bildiriyor. Tüm çalışmalar aynı geniş soruyu ele alıyor ve biz bunları tek bir meta-analizde dahil etmek istiyoruz. Önceki durumdan farklı olarak, şimdi farklı endekslerle uğraşıyoruz ve devam etmeden önce bunları ortak bir dizine dönüştürmemiz gerekiyor.
Farklı metrikler kullanan çalışmalardan etki büyüklüklerinin birleştirilmesinin uygun olup olmadığı sorusu vaka bazında değerlendirilmelidir. Kilit nokta, ilgili şekillerde karşılaştırılabilir olduğuna karar verdiğimiz çalışmalardan elde edilen özet etkiyi hesaplamanın yalnızca mantıklı olmasıdır. Aynı metriği kullanmış olsalardı bu çalışmaları birleştirmek konusunda rahat olsaydık, farklı metrikler kullanmaları bir engel olmamalıydı.
Örneğin, birkaç randomize kontrollü çalışmanın sürekli bir ölçekte aynı ölçümle başladığını, ancak bazılarının sonucu ortalama olarak bildirdiğini ve diğerlerinin sonucu ikiye ayırdığını ve başarı veya başarısızlık olarak bildirdiğini varsayalım. Bu durumda, standartlaştırılmış ortalama farkları ve olasılık oranlarını ortak bir metriğe dönüştürmek ve daha sonra bunları çalışmalar arasında birleştirmek oldukça uygun olabilir.
Buna karşılık, korelasyonları bildiren gözlemsel çalışmalar, olasılık oranlarını bildiren gözlemsel çalışmalardan önemli ölçüde farklı olabilir. Bu durumda, etkileri ortak bir metriğe dönüştürmenin önünde teknik bir engel olmasa bile, temel perspektiften bakıldığında bu kötü bir fikir olabilir.
İnsani Gelişme Endeksi 2016 sıralaması İnsani Gelişme Endeksi alt endeksleri İnsani Gelişme Endeksi nasıl hesaplanır İnsani Gelişme Endeksi nedir İnsani Gelişme Endeksi ölçütleri nelerdir İnsani Gelişme Endeksi Raporu hangi kurum tarafından hazırlanır İnsani Gelişme Endeksi Türkiye insani gelişmişlik endeksi 2021 türkiye