Güven Aralıkları – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Meta-Analizde Güvenilirlik ve Güven Aralıkları
Meta-analizde güvenilirlik aralıkları ile güven aralıkları arasındaki ayrım çok önemlidir. Güvenilirlik aralıkları, ρ ̄ standart hatası kullanılarak değil, SDρ kullanılarak oluşturulur. Örneğin, ρ ̄ değeri .50 civarındaki %80 güvenilirlik aralığı .50 ± 1.28SDρ’dir. SDρ .10 ise, bu güvenilirlik aralığı .37 ile .63 arasındadır. Bu aralığın yorumu, ρ dağılımındaki değerlerin %80’inin bu aralıkta yer aldığı şeklindedir.
Güvenilirlik aralığı, parametre değerlerinin dağılımına atıfta bulunurken, güven aralığı tek bir değerin tahminlerine atıfta bulunur – ρ ̄ değeri. Güven aralıkları, örnekleme hatası nedeniyle ρ ̄ tahminimizde olası hata miktarını ifade eder. Örnekleme hatası miktarı, r ̄ veya ρ ̄ standart hatasında indekslenir (hangi yapaylık düzeltmelerinin yapıldığına bağlı olarak).
Standart hata, örnek boyutuna ve dolayısıyla örnekleme hatasına bağlıdır. Bununla birlikte, güvenilirlik değerleri, örnekleme hatasına hiç bağlı değildir – çünkü örnekleme hatasından (ve diğer yapaylıklardan) kaynaklanan varyans, SDρ tahmininden çıkarılmıştır. Güvenilirlik aralıkları kavramı, parametre değerlerinin (ρ değerlerinin) çalışmalar arasında değiştiği fikrine dayandığından bazıları tarafından Bayesci olarak görülmüştür.
Güvenilirlik değerleri kavramı, rastgele etkiler meta-analiz modelleri ile de kritik bir şekilde bağlantılıdır, çünkü rastgele-etkiler meta-analiz modelleri (sabit-etki modellerinden farklı olarak) çalışmalar arasında parametrelerde olası varyasyonlara izin verir. (Sabit etkiler modellerinde, tüm güvenilirlik aralıkları tanım gereği 0 genişliğe sahip olacaktır.) Güvenilirlik aralıkları ile güven aralıkları arasındaki ayrım Hunter ve Schmidt, Schmidt ve Hunter ve Whitener’da tartışılmaktadır.
Verilen meta-analiz örneklerinde sunulan tüm aralıklar, güvenilirlik aralıklarıdır. Meta-analizde, güvenilirlik aralıkları genellikle güven aralıklarından daha kritik ve önemlidir. Ancak belirli sorular için güven aralıkları da eldeki soruyla ilgilidir.
Meta-Analizde Güven Aralıklarının Hesaplanması
Meta-analizin rastgele-etki modelleri için tahmin edilen en önemli iki parametre ρ ̄ ve SDρ’dir. Bu niceliklerin, parametrelerin kendileri değil, parametrelerin tahminleri olduğunu unutmak belki de kolaydır, çünkü VG ve meta-analiz raporlarında nadiren bir incelme (∧) ile tepesinde bulunurlar. Teknik olarak, bu değerler ρ ̄ ve SDρ olarak yazılmalıdır, ancak genellikle ilgi alanına girmez. Her tahminin bilinen veya bilinmeyen bir standart hatası (SE) vardır.
Hunter ve Schmidt (2000), Schmidt ve Hunter (1999a) ve Schmidt, Hunter ve Raju (1988), gözlemlenen ortalama r’nin SE için formüller sağladı, ancak ˆ∧ bu aynı istatistik değil. ρ ̄ ve SDρ SE’leri için denklemler türettik, ancak bu istatistikleri vurgulamadık. Daha önce belirtildiği gibi, istatistikte ortalamanın SE’sinin kullanımı, ortalamanın etrafına güven aralıkları yerleştirmek içindir. Meta-analizde, düzeltilmiş SD çok küçük olmadığı sürece, ortalama etrafındaki güven aralıkları, güvenilirlik aralıkları kadar önemli değildir, çünkü önemli olan sadece ortalama değil, tüm dağılımdır. Bu nedenle odak noktamız güvenilirlik aralıkları olmuştur.
Güven aralığı örnek sorular
%95 güven aralığı nedir
Oran için güven aralığı
Güven aralığı hesaplama
Spss güven aralığı Nasıl hesaplanır
Z tablosu güven aralığı
Güven aralığı hesaplama motoru
95 güven aralığı t tablosu
İkincisi, istatistiksel modellerde SD tahminleri için SE’ler nadiren verilir. Bu, neredeyse tüm araştırmacıların ortalamanın SE formülünü (SD/√n) ezbere bildiği, ancak çok azının bir SD’nin SE formülünü gördüğünü hatırlayabildiği gerçeğinde görülebilir. (Rapor edilen bir SD’nin etrafına yerleştirilmiş bir güven aralığını kaç kez gördünüz? Veya SE tahminini de gerektiren istatistiksel anlamlılık açısından test edilmiş bir SD gördünüz mü?) Diğer rastgele etkiler modelleri—Hedges-Vevea (1998) modeli, Raju -Burke (1983) modelleri, Callender-Osburn (1980) modeli—SDρ ve SDδ tahminleri için SE formülünü de sağlamaz.
SEρ ̄ için formüller karmaşıktır, ancak aşağıdaki basit yaklaşımlar oldukça doğrudur. Korelasyonlar ayrı ayrı düzeltilirse, SEρ ̄, ρ ̄’nin SE’si olduğunda, SDrc, her biri ölçüm hatası ve diğer artefaktlar için ayrı ayrı düzeltildikten sonra korelasyonların SD’sidir ve k, çalışmaların sayısıdır. (SDrc =/ SDρ. SDrc’nin SDρ’dan çok daha büyük olduğuna dikkat etmek önemlidir, çünkü SDrc örnekleme hatası için düzeltilmemiştir.
SEρ ̄ ρ ̄’nin SE’si olduğunda, ρ ̄ ortalama düzeltilmiş korelasyon tahminidir, r ̄ gözlemlenen (düzeltilmemiş) ortalama korelasyondur, SDr gözlemlenen (düzeltilmemiş) korelasyonların SD’sidir ve k çalışma sayısıdır . Bu formüller yayınlanmış çalışmalarda kullanılmıştır. Yapay dağılım meta-analizi durumunda, ρ ̄ için güven aralıklarını hesaplamak için ikinci denkleme (eşdeğer) bir alternatif kullanılabilir.
İlk olarak, gözlemlenen ortalama korelasyonun SE’si olan SEr ̄’yi hesaplamak için Schmidt, Hunter ve Raju (1988) tarafından sunulan formülleri kullanın. İkinci olarak, r ̄ etrafındaki güven aralığını (CI) hesaplamak için SEr ̄ kullanın. Üçüncüsü, ρ ̄ için CI’yi elde etmek üzere ortalama ölçüm hatası seviyeleri ve aralık kısıtlaması için bu CI’nin uç noktalarını düzeltin. Bu şekilde üretilen tahminler, ikinci denklem tarafından üretilen tahminlerden biraz daha doğrudur.
Menzil kısıtlaması olduğunda, menzil kısıtlama denkleminin doğrusal olmaması nedeniyle bu denklem SEρ ̄’yi olduğundan fazla tahmin etme eğilimindedir. Bu son yöntem, Viswesvaran SDρ’nin SE’si için formüller hem daha karmaşık hem de daha az kullanışlıdır ve yer sınırlamaları nedeniyle bunları burada sunmuyoruz.
Meta-Analizde Aralık Kısıtlaması: Yeni Teknik Analiz
Bu bölüm, meta-analizde doğrudan ve dolaylı menzil kısıtlamasının ayrıntılı bir istatistiksel analizini sunar. Bu bilgilerin çoğu yenidir ve bu çalışma 1990 baskısı yayınlandığında mevcut değildi. Bu bölümdeki materyallerin çoğu, bu kitabın geri kalanından daha tekniktir. Ancak açıklanan ve gösterilen aralık kısıtlama düzeltmeleri için teknik temeli sağlaması açısından gereklidir. Bu düzeltmeler, açıklanan meta-analiz için dört bilgisayar programında da kullanılmaktadır.
Stauffer’ın (1996) yakın tarihli bir makalesi ve Mendoza ve Mumford’un (1987) bir makalesi, geçmişteki meta-analiz prosedürlerinin ve genel olarak menzil düzeltme yöntemlerinin menzil kısıtlaması ve menzil kısıtlaması için düzeltmelerle optimal olarak ilgilenmediğini açıkça ortaya koymuştur. Çoğu istatistiksel teknik gibi, menzil kısıtlaması da ilk önce tamamen güvenilir bir ölçüm bağlamında düşünüldü.
95 güven aralığı t tablosu Güven aralığı hesaplama Güven aralığı hesaplama motoru güven aralığı nedir Güven aralığı örnek sorular Oran için güven aralığı Spss güven aralığı Nasıl hesaplanır Z TABLOSU güven aralığı