GÜÇ ANALİZİ NE ZAMAN KULLANILMALI? – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
GÜÇ ANALİZİ NE ZAMAN KULLANILMALI?
Birincil çalışmalarda, büyük ölçüde araştırmacıların kontrolü altında olduğundan, uygun bir örneklem büyüklüğünü belirlemek için öncelikle güç analizi kullanılır. Örneğin, araştırmacılar, planlanan kayıt dönemini veya sitelerin sayısını değiştirerek veya çalışmaya dahil edilme kriterlerini değiştirerek örneklem büyüklüğünü değiştirebilir. Meta-analizde konular oldukça farklıdır çünkü çalışmalar zaten mevcuttur, ancak bazı paralellikler vardır.
Dahil etme kriterleri daha fazla veya daha az çalışmayı içerecek şekilde değiştirilebileceğinden, çalışmaların sayısı üzerinde bir miktar kontrole sahibiz. Örneğin, yeterli gücü elde etmek için yeterli araştırmayı elde edemeyecekmişiz gibi görünüyorsa, dahil etme kriterlerini genişletmeyi, daha geniş katılımcı türlerini içeren çalışmaları dahil etmeyi düşünebiliriz.
Tersine, çok sayıda çalışma var gibi görünüyorsa, dahil etme kriterlerini daraltmayı seçebiliriz. Dahil etme kriterlerinin değiştirilmesi, inceleme tarafından ele alınan soruyu değiştirir ve çoğu durumda, güç değerlendirmeleri nedeniyle orijinal soruyu yanıtlamaktan daha uygundur.
Çoğu meta-analiz, birincil çalışmalar yapıldıktan sonra planlanırken, meta-analizleri ileriye dönük olarak planlamak için bazı girişimler devam etmektedir. Örneğin, bir hastane konsorsiyumu, tüm bu çalışmaları bir meta-analize dahil etmek amacıyla bir dizi çalışma yapmayı planlayabilir. Bu durumda amaç, bireysel çalışmalardan ziyade özet etki için iyi bir güç sağlamak olabilir.
Bu durumda meta-analist, bireysel çalışmaların örneklem büyüklükleri ve çalışmaların (veya hastanelerin) sayısı üzerinde doğrudan etkiye sahip olabilir. Bu bölümde güç değerlendirmelerinin amaçlanan meta-analiz modeline bağlı olduğunu gördük. Özellikle, sabit etkili bir meta-analiz için sadece çalışmalar genelindeki toplam örneklem büyüklüğü önemlidir, oysa rastgele etkiler meta-analizi için her biri 1000 hasta (toplam 5000 hasta için) olan beş hastaneyi on hastane kullanma seçeneği önemlidir. her birinde 500 hasta bulunan hastaneler (aynı toplam için) güç için önemli ölçüde farklı değerler verebilir.
Güç analizi, gözden geçirme tamamlandıktan sonra değil, gözden geçirme planlanırken yapılmalıdır. Araştırmacılar bazen olgudan sonra bir güç analizi yapar ve Gücün düşük olduğunu ve bu nedenle önemli bir etkinin yokluğunun bilgilendirici olmadığını bildirir. Bu doğru olmakla birlikte, aynı soruyu, güven aralığı ile birlikte gözlemlenen etki büyüklüğünü basitçe rapor ederek ele almak tercih edilir.
Örneğin, etki büyüklüğü 0.4’tür ve güven aralığı 0.10 ila ± 0.90’dır, Gücün düşük olduğu ifadesinden çok daha bilgilendiricidir. Güven aralıklarıyla birlikte etki büyüklüğü ifadesi yalnızca klinik olarak önemli bir etkiyi dışlayamayacağımızı açıklığa kavuşturmakla kalmaz, aynı zamanda bu etkinin ne olabileceğine ilişkin bir aralık da verir (burada, 0.10 kadar düşük ve ± 0.90 kadar yüksek).
g*power güç analizi nasıl yapılır
Güç analizi HESAPLAMA programı
g*power analizi indir
Power analizi nasıl yapılır
Güç analizi hesaplama
Spss güç analizi Nasıl yapılır
g*power analiz programı
G-power analizi Nedir
BİRİNCİL ÇALIŞMALARDA GÜÇ ANALİZİ
Güç analizi formülleri, meta-analiz ve birincil çalışmalar için çok benzerdir. Meta-analize dönmeden önce, bir bağlam sağlamak için birincil çalışmalar için güç analizindeki bazı kilit konuları gözden geçiriyoruz.
Veriler toplandıktan sonra hesaplanan istatistiksel önem, üç unsurun bir fonksiyonudur: gerçek etki büyüklüğü, tahmin edildiği kesinlik (büyük ölçüde örneklem büyüklüğüne bağlıdır) ve istatistiksel anlamlılık için kullanılan kriter (alfa). Etki büyüklüğü büyükse, kesinlik yüksekse veya istatistiksel anlamlılık kriteri liberalse (yani alfa büyükse), bir çalışmanın istatistiksel olarak anlamlı olması daha olasıdır.
Basitçe istatistiksel anlamlılık hakkında bir tahmin olan güç, aynı üç unsur tarafından aynı şekilde belirlenir. Bu paralellik, önem ve güç formüllerinde açıktır. Z test istatistiğine dayalı bir anlamlılık testi düşünün. Gözlenen değer şu şekilde hesaplanır.
M, verilerden ve VM’nin varyansından elde edilen etki büyüklüğü tahminidir. Bu Z değeri, iki uçlu p değeri ile standart normal dağılım referans alınarak değerlendirilir. Güç analizinde, sıfır hipotezi altında değil, belirli alternatifler altında Z’nin dağılımını dikkate alıyoruz. Olarak tanımlanan alternatif bir gerçek Z değerini temsil etmek için bir lambda (l) parametresi kullanacağız.
Not: Vd’yi hem (Z denklemi) hem de l in (lambda denklemi) içindeki gerçek varyans için kullanıyoruz. Kesin olarak, bunlar farklıdır ve farklı şekilde not edilebilir. Ancak meta-analizde genellikle ikisi arasında ayrım yapmayız (tahmini varyansların bilindiğini varsayıyoruz), bu yüzden bu bölümde yapmayacağız. Bir çalışmanın gücü, Z’nin gerçek ortalaması l olduğunda istatistiksel olarak anlamlı olan Z değerlerinin gözlemlenme olasılığıdır.
Belirli bir etki boyutu (d), kesinlik (1/Vd) ve için gerçek güç hesaplaması genellikle basittir. Güç analizindeki zorluk, gerçekçi koşullarda çalışmanın gücü için değerleri belirlemek için bu faktörlerin her biri için makul bir değer aralığı belirlemektir. Güç, etki büyüklüğü ve ’nin sabitlendiği ve gerekli Vd değerinin hesaplandığı örneklem büyüklüğü hesaplamaları için aynı formüller kullanılır. Vd’den, bu kriterleri karşılayacak bir örneklem büyüklüğü hesaplanabilir. Aşağıdaki tartışmada, örneklem boyutunun hesaplanmasından ziyade esas olarak gücün araştırılmasına odaklanacağız.
Efekt boyutu için bir değer aralığı bulma
Gücü hesaplamak için kullanılan etki büyüklüğü, gerçek (popülasyon) etki büyüklüğü olarak tanımlanır. Ancak, popülasyon etki büyüklüğünü gerçekten bilmediğimiz için, bu işleve hizmet edecek bir sayı seçmeliyiz. Bir örneklem büyüklüğü hesaplamasında, tespit edilmesi önemli olabilecek en küçük etki büyüklüğünü kullanırız ve bu tamamen çalışmanın bağlamına bağlıdır. Örneğin, ölüm riskini azaltmak için bir tedaviye bakıyorsak, küçük bir etkinin bile önemli olduğuna karar verebiliriz.
Buna karşılık, grip riskini azaltmak için tedaviye bakıyorsak, yalnızca nispeten büyük bir etkinin tespit edilmeye değer olduğuna karar verebiliriz. Güç analizinde, etki büyüklüğü için makul değerler seçmeliyiz ve genellikle bir dizi değer araştırılır. Bu aralık, maddi veya klinik öneme dayanmalı ve mümkün olduğunda mevcut verilerle bilgilendirilmelidir.
Örneğin, olaylarda tipik olarak %10-15’lik bir azalma sağlayan bir ilaç sınıfıyla çalışıyorsak, muhtemelen bu aralığa (veya buna yakın) düşen bir etki büyüklüğü kullanmalıyız. Önceki çalışmalar veya bir pilot çalışma, makul bir aralığın belirlenmesine yardımcı olabilir ve araştırmacılar, Cohen’in sosyal bilim araştırmalarında küçük, orta ve büyük etkiler için önerileri gibi sözleşmelerin kullanımına da başvurabilirler.
G-power analizi Nedir g*power analiz programı g*power analizi indir g*power güç analizi nasıl yapılır Güç analizi hesaplama Güç analizi HESAPLAMA programı Power analizi nasıl yapılır Spss güç analizi Nasıl yapılır
