ETKİLERİN TUTARLILIĞI – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
ETKİLERİN KLİNİK ÖNEMİ
Bir anlatı incelemesi için hareket noktası genellikle çeşitli çalışmalar tarafından bildirilen p-değerleri olduğundan, inceleme genellikle kanıt bütününün sıfır hipotezini reddetmemize izin verip vermediği sorusuna odaklanacaktır. Etkinin büyüklüğünü tartışmak için iyi bir mekanizma yoktur. Buna karşılık, bu ciltte tartışılan meta-analitik yaklaşımlar, her çalışma için etki büyüklüğünün bir tahminini hesaplamamıza izin verir ve bu etki büyüklükleri, analizin merkezinde yer alır.
Bu önemlidir çünkü etki boyutu bizim umursadığımız şeydir. Bir klinisyen veya hastanın bir tedaviyi uygulayıp uygulamama konusunda karar vermesi gerekiyorsa, tedavinin ölüm riskini %5 mi yoksa %10 mu yoksa %20 mi azalttığını bilmek ister ve bu, etkinin taşıdığı bilgidir.
Benzer şekilde, öğrencilerin test puanlarını artırmak, risk altındaki çocuklar arasında hapsedilme sayısını azaltmak veya pankreas kanserli hastaların yaşam süresini uzatmak için bir müdahale yapmayı düşünüyorsak, sorduğumuz soru şudur: etkinin büyüklüğü. p-değeri bize yalnızca etkinin sıfır olmadığını söyleyebilir ve basitçe etkinin sıfır olmadığını bildirmek, noktayı gözden kaçırmak demektir.
ETKİLERİN TUTARLILIĞI
Bir çalışma koleksiyonuyla çalışırken, etki büyüklüğünün çalışmalar arasında tutarlı olup olmadığını sormak kritik derecede önemlidir. Ölüm riskini ortalama %20 azaltan, ancak bazı popülasyonlarda riski azaltırken %20 artıran bir ilaçla karşılaştırıldığında, ölüm riskini sürekli olarak %20 azaltan bir ilaç için sonuçlar oldukça farklıdır. diğerlerinde %60 oranında.
Anlatı incelemesinin, etkilerin tutarlılığını değerlendirmek için iyi bir mekanizması yoktur. Anlatı incelemesi p-değerleri ile başlar ve p-değeri, bir çalışmanın boyutu ve bu çalışmadaki etki tarafından yönlendirildiği için, bir çalışmanın 0,001’lik bir p-değeri bildirdiği ve diğerinin bir p-değeri bildirdiği gerçeği, 0,50 değeri, etkinin öncekinde daha büyük olduğu anlamına gelmez.
0.001 p değeri büyük bir etki boyutunu yansıtabilir, ancak büyük bir çalışmada orta veya küçük bir etkiyi de yansıtabilir (örneğin, Şekil 2.1’deki GISSI-1 çalışmasına bakın). 0,50 p değeri küçük (veya sıfır) bir etki boyutunu yansıtabilir, ancak küçük bir çalışmada büyük bir etkiyi de yansıtabilir.
Bu nokta genellikle anlatı incelemelerinde gözden kaçırılır. Çoğu zaman, araştırmacılar önemsiz bir sonucu hiçbir etki olmadığı anlamına gelir. Bazı çalışmalar istatistiksel olarak anlamlıyken diğerleri değilse, hakemler sonuçları çelişkili olarak görür. Bu problem birçok araştırma alanından geçer. Cary Grant’in Arsenik ve Eski Dantel’deki karakterinden bir cümle ödünç alacak olursak, neredeyse dörtnala gittiğini söyleyebiliriz.
meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
Meta-analiz aşamaları
Meta analiz çalışması
Meta-analiz pdf
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz avantaj dezavantaj
Meta-analiz özellikleri
Schmidt (1996), bu uygulamanın araştırma ve politika üzerindeki etkisini özetlemektedir. Afrikalı-Amerikalı çocukların test puanlarını artıracak bir fikir önerildiğini varsayalım. Müdahaleyi test etmek için bir dizi çalışma yapılır. Etki büyüklüğü çalışmalar arasında pozitif ve tutarlıdır ancak güç %50 civarındadır ve çalışmaların sadece %50’si istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermektedir.
Araştırmacılar kanıtların ‘çelişkili’ olduğunu bildiriyor ve müdahalenin neden bazı çalışmalarda olumlu bir etkiye sahip olduğunu, diğerlerinde olmadığını belirlemek için bir dizi çalışma başlattı (Öğretmenin tutumu mu? Öğrencilerin sosyoekonomik durumu mu?), etkinin aslında bir çalışmadan diğerine tutarlı olduğunu gösteriyor. Hiçbir model bulunamadı (çünkü hiçbiri mevcut değil). Sonunda, araştırmacılar konunun anlaşılamayacağına karar verirler. Umut vadeden bir fikir kaybolur ve araştırmaya güvenilmemesi gerektiğine dair bir algı oluşur. Benzer bir nokta Meehl tarafından yapılmıştır.
Rossi (1997), gözden geçirenler ayrı p-değerleri ile çalıştığında bir araştırma alanına ne olabileceğini gösteren bellek araştırması alanından bir örnek verir. Araştırmacıların daha önce sönmüş çağrışımların kendiliğinden geri kazanıldığını gösterip gösteremeyeceği konusu, bir dizi önemli öğrenme teorisi üzerinde bir etkiye sahipti ve 1948 ile 1969 arasında konuyla ilgili yaklaşık 40 çalışma yayınlandı.
Etkinin kanıtı (yani, istatistiksel olarak anlamlı bulgular), çalışmaların yalnızca yarısında elde edildi; bu, çoğu metin ve incelemenin etkinin geçici olduğu ve “sorunun çözülmediği için terk edildiği” sonucuna varmasına yol açtı. Daha sonra Rossi bu çalışmalara geri döndü ve ortalama etki büyüklüğünün (d) 0.39 olduğunu buldu. Bunun popülasyon etki büyüklüğü olduğunu varsayarsak, bu çalışmaların ortalama gücü %50’nin biraz altında olurdu. Bu temelde, çalışmaların yaklaşık yarısının önemli bir etki yaratmasını beklerdik, tam olarak olan buydu.
Daha da kötüsü, bir tür örneklemde önemli çalışma yapıldığında ve başka bir örneklem türünde önemsiz çalışma yapıldığında, araştırmacılar bazen bu farkı, etkinin bir popülasyonda var olduğu, diğerinde olmadığı şeklinde yorumlayacaklardır. Abelson (1997), eğer bir tedavi etkisi wombatlar için 0.07 ve dingbatlar için 0.05 p değeri veriyorsa, tedavinin neden sadece ikinci grupta etkili olduğunu açıklayan bir tartışma göreceğimizi belirtiyor – tedavi etkisinin olduğu noktayı tamamen gözden kaçırıyoruz. ikisinde de hemen hemen aynı olabilir. Örnek boyutu daha küçük olsaydı, tedavi etkisi wombatlar için daha da büyük olabilirdi.
Buna karşılık, meta-analiz manzarayı tamamen değiştirir. İlk olarak, etki büyüklüğünün çalışmalar arasında tutarlı olup olmadığını belirlemek için etki büyüklükleriyle (p değerleriyle değil) çalışıyoruz. Ek olarak, gözlemlenen dağılımın bir kısmının (veya tamamının) gerçek etki büyüklüklerindeki farklılıklardan ziyade rastgele örnekleme varyasyonundan kaynaklanmasına izin vermek için istatistiksel teoriye dayalı yöntemler uygularız.
Ardından, çalışmalar arasındaki gerçek farkları ölçmek ve bu varyansın etkilerini dikkate almak için varyansı rastgele hataya karşı gerçek varyansa bölmek için formüller uygularız. Schmidt ve Rossi örneklerinde, bir meta-analiz, etki büyüklüğünün çalışmalar arasında tutarlı olduğunu ve etkilerde gözlemlenen tüm varyasyonların rastgele örnekleme hatasına atfedilebileceğini bulmuş olabilir.
ÖZET NOKTALAR
Anlatı incelemesi, araştırma dizilerinden alınan ayrı raporlara dayandığından, verilerin sentezlenmesi için gerçek bir mekanizma sağlamaz. Abelson’dan bir cümle ödünç almak, kelimelerle aritmetik yapmayı içerir. Ve kelimeler p değerlerine dayandığında kelimeler yanlış kelimelerdir.
Buna karşılık, bir meta-analizde iki temel değişiklik sunuyoruz. İlk olarak, p-değeri yerine doğrudan her bir çalışmanın etki büyüklüğü ile çalışıyoruz. İkinci olarak, tüm etkileri tek bir istatistiksel senteze dahil ediyoruz. Bu, bir özet efekti hesaplama (ve test etme) hedefi için kritik derecede önemlidir. Meta-analiz ayrıca etkilerin dağılımını değerlendirmemize ve gerçek dağılım ile sahte dağılım arasında ayrım yapmamıza olanak tanır.
Meta analiz çalışması Meta-analiz aşamaları Meta-analiz avantaj dezavantaj meta-analiz çalışması örneği meta-analiz nedir nasıl yapılır Meta-analiz özellikleri Meta-analiz pdf Meta-analiz ve derleme arasındaki fark