Gerçek Etki Boyutlarının Standart Sapması – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Gerçek Etki Boyutlarının Standart Sapması
Doğrudan ve dolaylı aralık kısıtlama modelleri için yöntemler arasındaki temel farklar, etki büyüklüklerinin standart sapmasını (SDρTPa) tahmin etme yöntemlerindedir.
Callender-Osburn (1980) çarpım yöntemini bu yeni modele uyarlamaya çalıştığımızda, onların menzil kısıtlama artefaktını (c) tahmin etme yöntemlerinin dolaylı menzil kısıtlama modeli için çalışmadığını bulduk. Her durumda, bu yöntem için düşük doğruluk beklenebilir, çünkü daha önce belirtildiği gibi gerçek puan korelasyonu için çarpanlar ve öngörücü kalitesi için çok yüksek korelasyon sağlamaz. Bununla birlikte, bilgisayar simülasyon çalışmaları yoluyla, doğrudan menzil kısıtlama koşulu için etkileşimli meta-analiz modelinin bir modifikasyonunun, dolaylı menzil kısıtlama durumu için kabul edilebilir derecede doğru SDρTPa tahminleri sağladığını bulduk.
Doğrudan menzil kısıtlaması koşulları altında, bu yöntemin (belirli iyileştirmelerle) diğer yöntemlerden biraz daha doğru olduğu kanıtlanmıştır. Bölüm 4’te tartışıldığı gibi, bu SDρTPa tahminlerinin (bundan sonra SDρ olarak anılacaktır) daha doğru olmasının bir nedeni, çarpımsal yöntemlerin aksine etkileşimli prosedürün a, b ve c’nin bağımsız (ilişkisiz) olduğunu varsaymamasıdır.
Bunun yerine, a, b ve uX’in bağımsız olduğunu varsayar. Doğrudan menzil kısıtlama modelinde a2, rXXa, yani sınırsız gruptaki bağımsız değişken güvenilirliğidir. Aynı şekilde, b2 rYYa , bağımlı değişkenin kısıtsız gruptaki güvenirliğidir. Doğrudan menzil kısıtlamasında, c, a ve b’den bağımsız olamaz, çünkü c formülü, Bölüm 4’te belirtildiği gibi hem a hem de b’yi içerir. Ancak, uX ile a veya uX ve b arasında böyle bir zorunlu ilişki yoktur; aslında, bu yapay indeksler arasında herhangi bir ilişki olduğunu varsaymak için genellikle hiçbir neden yoktur.
Bu nedenle, etkileşimli model, çarpımsal modelden daha doğru olabilir. Aynı yaklaşım, artefakt dağılımı meta-analizi (TSA-1 ve TSA-2) için Raju-Burke (1983) Taylor serisine dayalı iki modelde de benimsenmiştir. Bilgisayar simülasyon çalışmaları da bu modellerin oldukça doğru olduğunu göstermiştir.
Dolaylı aralık kısıtlaması durumunda, etkileşimli model yine a,b,ve ilintisiz,butuisnowuT yerineofuT olduğunu varsayar.Aralık kısıtlaması dolaylı olduğunda, ancak hem a hem de b, kısıtlanmamış gruptan ziyade kısıtlı gruptaki değerlerdir. Yani, a2 = rXXi ve b2 = rYYi . Bu bölümde daha önce gösterildiği gibi, aralık kısıtlaması dolaylı olduğunda, bağlılık değerinin değerine bağlıdır.
Bu nedenle, bağımsızlık varsayımlarının en azından bir miktar ihlali vardır üç ilişkiden biri bağımsız değildir. b2 değeri de uT’ye yansıdığı gibi menzil kısıtlamasından etkilenir, ancak bu etki oldukça zayıftır. Tam bağımsızlığın bu başarısızlığı, doğrudan menzil kısıtlaması için çarpımsal modeldeki karşılık gelen başarısızlıkla karşılaştırılabilir.
Standart Sapma hesaplama
Standart Sapma ve aritmetik ortalama arasındaki ilişki
Standart sapma kaç olmalı
Örneklem ortalaması formülü
Standart sapma ve varyans
Excel standart sapma hesaplama
Standart sapma örnekleri
Standart sapma yorumlama
Yapıtlar arasındaki her üç ilişki de bağımsızlık varsayımını ihlal eder, ancak SDρ tahminleri, doğrudan menzil kısıtlaması için etkileşimli modelden elde edilenler kadar doğru olmasa da oldukça doğrudur. Dolaylı menzil kısıtlaması için etkileşimli modeldeki bağımsızlık varsayımının bu ihlali, önemli yanlışlıklara neden görünmüyor. Dolaylı menzil kısıtlaması için etkileşimli model (Bölüm 4’te ve Ek’te açıklanan INTNL-I programı kullanılarak) bilgisayar simülasyonu yoluyla test edilmiştir ve doğru SDρ (ve ρ ̄) tahminleri ürettiği bulunmuştur.
Daha önce belirtildiği gibi, artefaktlar için düzeltmelerin sırası, dolaylı menzil kısıtlaması için farklıdır. INTNL-I programı ilk olarak, kısıtlı grup a ve b değerlerinin ortalamasını kullanarak, her iki ölçümde de ölçüm hatası için gözlemlenen ortalama korelasyonu (r ̄) düzeltir. (Bağımsız değişken için yalnızca sınırsız güvenilirlik değerleri mevcutsa, program bunları sınırlı değerlere dönüştürür.) Ardından, ortalama uT değerini kullanarak, aralık kısıtlaması için elde edilen ortalama korelasyonu düzeltir.
Kullanıcı, uX değerlerini girebilir ve programın gerekli uT değerlerinisofrXXa kullanarak hesaplamasını sağlayabilir. Eğer kullanıcı sadeceofrXXi değerlerini girerse, program rXXa’nın gerekli değerlerini hesaplar.
Bu düzeltme dizisi, ortalama gerçek puan korelasyonunun tahminini üretir. Açıklandığı gibi, bu değer daha sonra a, b ve uT’nin her olası kombinasyonu için farklı bir korelasyon değerine indirgenir ve bu sonuçtaki korelasyon değerlerinin varyansı, gözlemlenen korelasyonlardaki varyans miktarının tahminidir. Bu üç eserdeki farklılıklar nedeniyle.
Bu zayıflamaların gerçekleştirilme sırası önemlidir ve bu sıra, menzil kısıtlamasının doğrudan olduğu sıradakinden farklıdır (yani, INTNL-D programında). Tahmini ortalama gerçek puan korelasyonu, önce menzil kısıtlamasının etkisiyle (menzil formülündeki spesifik uTi kullanılarak) azaltılır ve ardından ölçüm hatası için zayıflatılır (yani, √rXXi rYYi ile çarpılır). Dolayısıyla, zayıflamaların sırası, düzeltmelerin sırasının tersidir.
Bilinmeyen değişkenler üzerindeki seçimden kaynaklanan dolaylı aralık kısıtlamasının ilk yayınlanmış matematiksel tedavisi Mendoza ve Mumford (1987) tarafından yayınlandı. Bu makaleden habersiz, yıllar sonra Mendoza ve Mumford’un daha önceki çalışmalarını öğrendikten sonra kendi analizimizi hazırladık. Bu kadar önemli bir konunun ancak son zamanlarda ele alınması şaşırtıcı görünüyor.
Açıkçası, bu sorunun çok daha önce çözülmesi arzu edilirdi. Bu gecikmenin bir sonucu olarak, literatürdeki meta-analizlerdeki birçok ortalama düzeltilmiş korelasyon, özellikle geçerlilik genellemesi alanında, eksik tahmin edilmektedir.
Bununla birlikte, iyi tarafta, artık sadece dolaylı menzil kısıtlamasının tam bir istatistiksel gelişimine değil, aynı zamanda dolaylı menzil kısıtlaması koşulları altında meta-analiz yapmak için doğru bir bilgisayar programına da sahibiz. Bu, gelecekte ρ ̄ için daha doğru tahminlere izin verecektir. Ayrıca, yayınlanmış birçok meta-analizin yeniden hesaplanmasına izin vererek, ρ ̄ değerlerinin daha doğru tahminlerini üretecektir.
Korelasyonlar için Meta-Analiz Prosedürlerinin Eleştirisi
Korelasyonlar için meta-analiz prosedürleri James, Demaree ve Mulaik (1986), Kemery, Mossholder ve Roth (1987), Ladd ve Cornwell (1986), Spector ve Levine (1987) ve Thomas (1988) tarafından eleştirildi. Bu eleştiriler bu kitabın ilk baskısında ayrıntılı olarak tartışılmıştır ve önemli olmadığı gösterilmiştir. Yeni malzemeye yer açmak için bu tartışma bu baskıdan çıkarılmıştır.
Excel standart sapma hesaplama Örneklem ortalaması formülü Standart sapma hesaplama Standart sapma kaç olmalı Standart sapma örnekleri Standart Sapma ve aritmetik ortalama arasındaki ilişki Standart sapma ve varyans Standart sapma yorumlama