Etkileşimli Yöntem – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Etkileşimli Prosedür
Etkileşimli prosedür, a, b ve c’nin bağımsız olduğunu varsaymaz. Bunun yerine, a,b ve uX’in bağımsız olduğunu varsayar. Yani bağımsızlık varsayımında c yerine uX koyar. a,b ve uX terimlerinin hiçbiri arasında matematiksel bir bağımlılık olmadığından, bağımsız olmamaları için hiçbir neden yoktur. Aslında, olduklarını varsaymak genellikle mantıklıdır. Bu, etkileşimli prosedür için doğrulukta bir miktar iyileşmeye yol açar.
(Not: Bağımsızlık varsayımı, kısıtlanmamış popülasyondaki a ve b değerleri için geçerlidir. Açıktır ki, aralık kısıtlaması [uX] kısıtlı gruptaki a ve b değerlerini azaltır ve bu değerler uX’den bağımsız değildir.)
Üçüncüsü, etkileşimli prosedür, menzil kısıtlaması dolaylı olduğunda kullanılabilir. İhtiyaç duyulan tek değişiklik, menzil kısıtlama düzeltmeleri yapılırken uX değerleri yerine uT değerlerinin girilmesi gerektiğidir. (UT hesaplama formülü Bölüm 3’te verilmiştir; bkz. Denklem [3.16].) Etkileşimli prosedürün dolaylı menzil kısıtlamasına uygulanması, Sρ2 tahmininde doğrudan menzil kısıtlaması durumunda olduğundan biraz daha az doğrudur çünkü bir (a = √rxxa ) Denklem (3.16)’da görüldüğü gibi uT’den bağımsız değildir.
Bu öngörü, Le (2003) tarafından yapılan bilgisayar simülasyon çalışmaları ile doğrulanmıştır. Bununla birlikte, bu simülasyon çalışmaları, etkileşimli prosedürün, dolaylı menzil kısıtlaması için uyarlandığında, hem ortalama hem de standart sapma için makul derecede doğru tahminler ürettiğini göstermiştir. Tartıştığımız diğer prosedürler, dolaylı menzil kısıtlaması koşulları altında muhtemelen daha az doğru sonuçlar verir.
Bu tahmin, dolaylı menzil kısıtlaması koşulları altında, a,b ve c değerlerinin, doğrudan menzil kısıtlaması altında olduğundan çok daha fazla birbiriyle ilişkili (yani bağımlı) hale gelmesinden ve bağımsızlık varsayımının bu ciddi ihlalinden kaynaklanmaktadır. yanlışlıklara neden olur. Raju ve Burke’ün (1983) yöntemleri bir istisna olabilir. Bu yöntemlerin dolaylı menzil kısıtlaması durumuna başarılı bir şekilde uyarlanması mümkündür.
Son olarak, etkileşimli yöntemin dördüncü bir avantajı, kesinliği artıran belirli istatistiksel iyileştirmelerin onun için geliştirilmiş ve INTNL bilgisayar programlarına dahil edilmiş olmasıdır; bu iyileştirmeleri bu bölümün ilerleyen kısımlarında tartışacağız.
Çalışılmış Bir Örnek: Dolaylı Menzil Kısıtlaması (Etkileşimli Yöntem)
Şimdi, dolaylı menzil kısıtlaması olan verilere etkileşimli prosedürün uygulanmasını gösteren bir örnek sunuyoruz. Veriler Tablo 4.4’te gösterilmiştir. Bunlar, sunulan verilerle aynıdır. Bölüm 3’te, her bir korelasyonu ayrı ayrı düzelterek bu verileri meta-analiz ettik.
Burada, aynı verileri analiz edeceğiz, yapay bilgiyi belirli gözlemlenen rs ile eşleşmeyen dağılımlar olarak ele alacağız. Gözlenen her bir korelasyon için tam yapıt bilgisi verildiğinden, yapıt dağıtım yöntemi normalde kullanılmayacaktır; bunun yerine, her korelasyon yapıldığı gibi ayrı ayrı düzeltilecektir. Ancak, sonuçlar aynı verilerle elde edilen sonuçlarla doğrudan karşılaştırılabileceğinden, bu verilerin yapay dağılım analizini burada sunuyoruz.
u’nun gözlemlenen değerleri her zaman uX değerleridir. Bunlar, ilk veri sütununda gösterilmektedir. Dolaylı aralık kısıtlamasını düzeltirken, Denklem(3.16) kullanarak uX değerlerini diğer değerlere çevirmeliyiz.Bilgisayar programıINTNL-UX değerlerini girerseniz bu dönüştürmeyi otomatik olarak yapar. Bu dönüşümü yapmak için, bizim (veya programın) sınırsız popülasyondaki bağımsız değişkenin (yordayıcının) güvenilirliği olan rXXa’nın bir tahminine sahip olmamız gerekir.
İnteraktif eğitim yöntemleri
İnteraktif yöntemler
Etkileşimli eğitim nedir
Etkileşimli öğrenme Nedir
Eğitim Yöntem ve Teknikleri
İnteraktif öğrenme örnekleri
İnteraktif ders Nedir
öğretim strateji, yöntem ve teknikleri
Yine INTNL-IcomputesrXXa bilgisayar programı, XXi ve uXdeğerlerinden otomatik olarak girilmiştir. Bu veri setinde tüm çalışmalarda aynı test kullanılmış olup, rXXa değeri .85’tir. Hesaplanan uT değerleri Tablo 4.4’teki ikinci veri sütununda gösterilmektedir. Bölüm 5’te ve Hunter ve ark. (2002), dolaylı menzil kısıtlamasını düzeltirken, menzil düzeltme formülünü uygulamadan önce her iki değişkende de ölçüm hatası için gözlemlenen rs’yi düzeltmeliyiz. Bu, elbette, her iki değişken için de kısıtlı grup güvenilirliklerine sahip olunması gerektiği anlamına gelir. Tablo 4.4’te gösterilen kriter güvenilirlikleri, genellikle olduğu gibi kısıtlı grup içindir.
Tüm12çalışmalardakullanılantektestlerXXa’nınkısıtlıgrupgüvenilirliği = .85. Ancak bireysel çalışmalarda görev gruplarında menzil kısıtlaması bu değeri düşürmektedir (Sackett, Laczo ve Arvey, 2002). Kısıtlı grup rXXi değerleri bunun için Bölüm 3’te (Denklem [3.17c]) verilen formül kullanılarak hesaplanmış ve rXXi başlıklı sütunda Tablo 4.4’e girilmiştir.
Bölüm 3’te, her bir korelasyonu ayrı ayrı düzelterek bu aynı veri setini meta-analiz ettik. Mevcut sonuçları, VG6-I programını kullanarak Bölüm 3’te elde edilenlerle karşılaştırabiliriz. Bölüm 3’te, tahmini ortalama gerçek puan ρ, artefakt dağılımı meta-analizi için burada .58’e karşılık .57 idi. Bölüm 3’te, ortalama gerçek geçerlilik tahmini burada 0,531’e karşılık 0,530’du. Bölüm 3’te hem SDρ hem de SDρxyt 0 (doğru değer) olarak tahmin edilmiştir. Burada SDρ = .0182 ve SDρxyt = .0168.
Bu değerler doğru 0 değerine yakındır, ancak biraz fazla tahminlerdir. Burada, artefaktların açıkladığı toplam varyans yüzdesine ilişkin tahminimiz, Bölüm 3’te elde edilen %100’lük doğru değere karşı %99.3’tür. her bir katsayıyı ayrı ayrı düzeltecek kadar doğru. Bununla birlikte, her bir korelasyonu ayrı ayrı düzeltmek için gerekli bilgiler genellikle mevcut değildir ve bu nedenle yapay dağılım meta-analizi kullanılmalıdır.
SDρ Tahmininin Doğruluğunu Artıracak İyileştirmeler
Tüm nicel tahminler yaklaşık değerlerdir. Bu tahminler oldukça doğru olsa bile, mümkünse onları daha doğru hale getirmek her zaman arzu edilir. Meta-analiz yöntemleriyle gerçekleştirilen en karmaşık görev, popülasyon korelasyonlarının SD’sinin (SDρ ) tahminidir.
Bu tahmini daha doğru hale getirmenin bir yolu, meta-analizde korelasyon katsayısının örnekleme hatası varyansının daha doğru bir tahminini bulmaktır. Hunter ve Schmidt (1994b), analitik olarak korelasyon katsayısı için örnekleme hatası varyans formülünde r yerine ortalama r (r ̄) kullanılmasının homojen durumda (yani, SDρ = 0 olduğu durumda) bu tahminin doğruluğunu arttırdığını gösterdi.
Matematiğin karmaşıklığı nedeniyle, heterojen durum (yani, SDρ > 0 olduğu durum) için böyle bir analitik gösterim mümkün değildi. Bu nedenle, bilgisayar simülasyonu kullanarak heterojen durumu test ettik ve orada da, ortalama r kullanımının geleneksel örnekleme hatası varyans formülüne göre doğruluğu artırdığını bulduk. Aguinis (2001), yine bilgisayar simülasyonunu kullanarak, bu gerçeğin daha da eksiksiz ve kapsamlı bir gösterimini sağlamıştır.
Eğitim Yöntem ve Teknikleri Etkileşimli eğitim nedir Etkileşimli öğrenme Nedir İnteraktif ders Nedir İnteraktif eğitim yöntemleri İnteraktif öğrenme örnekleri İnteraktif yöntemler öğretim strateji yöntem ve teknikleri