HASSASİYET ANALİZİNİN ÖNEMİ – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
HAVUZLAMA TAHMİNLERİNİN İLKELERİ
Çalışma sonuçları arasındaki heterojenlik, tedavi etkilerinin farklı koşullarda neden farklılaştığını incelemek için bir fırsat sağladığından, yalnızca sistematik incelemeler için bir sorun olarak görülmemelidir. Meta-analizdeki heterojenliğin dikkatli araştırmaları, sonuçlarının bilimsel ve klinik uygunluğunu artırmalıdır. Kulinskaya, meta-analiz uygulamasıyla değişen varyans altında kontrastın homojenliği için welch tipi bir test tasarladı.
HASSASİYET ANALİZİNİN ÖNEMİ
Bir meta-analizde verileri birleştirmek için farklı istatistiksel yöntemler vardır, ancak tek bir doğru yöntem yoktur. Birleştirilmiş tahminlerin farklı varsayımlara, yöntemlere ve dahil etme kriterlerine sağlamlığını değerlendirmek ve yanlılığın olası etkisini araştırmak için her zaman kapsamlı bir duyarlılık analizi yapılmalıdır.
ÖRNEK BOYUT
Farklı çalışmalardan elde edilen verileri basitçe bir araya getirme ve bunları büyük bir çalışma olarak ele alma ilkesi, randomizasyonu korumada başarısız olur ve yanlılık ve kafa karışıklığına neden olur. Küçük çalışmalardan elde edilen sonuçlar şans oyununa karşı daha özneldir ve bu nedenle daha az ağırlık verilmelidir. Bu nedenle, meta-analiz için kullanılan yöntemler, daha büyük çalışmaların genellikle daha küçük olanlardan daha fazla etkiye sahip olduğu sonuçların ağırlıklı bir ortalamasını kullanır.
YÖNTEM SEÇİMİ
Belirli bir analiz için bir meta-analiz yönteminin seçimi, birincil çalışmaların türüne, özet istatistiklerin seçimine, gözlemlenen heterojenliğe, hesaplama yöntemlerinin bilinen sınırlamalarına ve sabit etkilere karşı rastgele etkiler modeline bağlıdır. Bir meta-analize giren her çalışma için, test edilen hipotezle ilgili tüm etki büyüklüklerinden gelen bilgileri birleştiren tek bir özet istatistik hesaplanabiliyorsa, bu büyük bir değer olacaktır.
SABİT ETKİLER MODELİ
İlgi, örneklenen her popülasyon için çıkarımlar yapmaya odaklanırsa, sonuçlar sabit kabul edilir ve tek belirsizlik kaynağı, insanların çalışmalara örneklenmesinden kaynaklanandır. Bu tür varyasyon, birincil çalışmadaki insan sayısının ve birincil çalışmalardaki insanların yanıtlarındaki değişkenliğin işlevi olan çalışma içi varyasyon olarak karakterize edilebilir.
Bu durumda, istatistiksel çıkarım için sabit etkiler modeli kullanılacaktır. Çıkarımlar, ortalama sonuçta hiçbir çalışma arası varyasyon olmadığında bir ANOVA gerçekleştirirken yapılanlara benzer. Sabit etkiler modelini destekleyen sezgi, çıkarımların aynı olacağı birincil çalışma örneklemindekiler gibi diğer tedavi düzeylerinin yeterli olduğudur.
Genelleme yapılacak popülasyon, aynı özelliklere ve çalışma etkilerine sahip bir dizi çalışmadan oluşur. Bu nedenle, sabit etkiler modeli, rastgele varyasyon nedeniyle çalışmalar arasındaki değişkenliği varsayar ve bireysel çalışmalar basitçe kesinlikleriyle ağırlıklandırılır. Bu nedenle, tüm çalışmalar sonsuz büyüklükte olsaydı, aynı sonuçları verirdi.
Dualite ornekleri
Yöneylem Araştırması Dualite
Yöneylem araştırmasının sayısal teknikleri
Yöneylem Araştırması Grafik Çözüm ÖRNEKLERİ
Optimallik şartı nedir
İki Aşamalı simpleks yöntemi
Temel olurlu çözüm
Aylaklığın tamamlayanı özelliği
NUMUNE BOYUT YÖNTEMİ
Çalışma sonuçlarının sabit etkiler yöntemi altında havuzlanması, temel olarak, k örneğinin normal bir popülasyondan olduğu varsayımı altında yapılır. j çalışmasından (j = 1,2,…,k) nj’nin, bireysel i (i = 1,2,…, nj, çalışma j’de) için belirli bir bozukluk için teşhis edildiğini varsayalım.
Prevalans oranlarının pj, bilinmeyen ortalama θj ve varyans σ 2j olan normal bir popülasyondan olduğunu varsayıyoruz. Sonuçları sabit etkiler modeli altında birleştirmek için, tüm j için θ = θ ve σ2 = σ2 varsayıyoruz. Aynı normal popülasyondan k numunenin havuzlanması için θ ve σ2 standart yöntemlerini tahmin etmek için aşağıdaki gibidir.
TERS VARYANS YÖNTEMİ
Ters varyans yöntemi (IV yöntemi) ikili, sürekli ve korelasyon verilerini birleştirmek için kullanılır. Bu yaklaşım, standart hataya sahip herhangi bir tahmini birleştirmek için kullanılabildiğinden, geniş bir uygulanabilirliğe sahiptir. Etki büyüklükleri, bireysel çalışmalardan elde edilen tedavi etkilerinin ağırlıklı ortalaması aşağıdaki gibi hesaplanarak havuzlanmış bir tahmin (θ ile gösterilir) vermek üzere birleştirilir.
MANTEL–HAENSZEL YÖNTEMİ
Veriler, hem olay oranlarının düşük olması hem de denemelerin küçük olması açısından seyrek olduğunda, ters varyans yöntemlerinde kullanılan tedavi etkilerinin standart hatalarının tahminleri zayıf olabilir.
Mantel– Haenszel yöntemleri alternatif bir ağırlıklandırma şeması kullanır ve veriler seyrek olduğunda daha sağlam olduğu gösterilmiştir ve bu nedenle ters varyans yöntemine tercih edilebilir. Diğer durumlarda, ters varyans yöntemine benzer tahminler verirler. Yalnızca ikili sonuçlar için kullanılabilirler.
Her çalışma için, her bir denemenin etki büyüklüğüne analizde wi ağırlığı verilir. Birleştirilmiş etkinin genel tahmini θMH tarafından verilir.
Ters varyans yöntemlerinden farklı olarak, nispi etki ölçüleri doğal ölçeklerinde birleştirilir, ancak standart hataları hala log ölçeğinde hesaplanır.
BİRLEŞTİRME ODD ORANI
Mantel-Haenszel yöntemine bir alternatif, Peto’dan kaynaklanan bir yöntemdir. Genel bahis oranı, bahis oranı ORi’nin bireysel denemede açıklanan yaklaşık Peto yöntemi kullanılarak hesaplandığı ve wi ağırlığının müdahale grubundaki olay sayısının hipergeometrik varyansına eşit olur.
Peto’nun yönteminin dayandığı yaklaşımın başarısız olduğu görülmüştür, (1) tedavi etkileri çok büyük olduğunda ve (2) denemelerin kollarının boyutları ciddi şekilde dengesiz olduğunda.
Örneğin bir grupta diğerinden dört veya daha fazla katılımcı ile ciddi dengesizlikler, randomize çalışmalarda nadiren ortaya çıkar. Olay oranlarının çok düşük olduğu durumlar da dahil olmak üzere diğer durumlarda, yöntem iyi performans gösterir. Bu yöntem için sıfır hücre sayımı için düzeltmeler gerekli değildir.
HAVUZLAMA TAHMİNLERİ YÖNTEMİ
Sabit etki modeli, dahil edilen tüm çalışmalar tarafından paylaşılan tek bir gerçek etki büyüklüğü olduğu varsayımına dayanmaktadır. Rastgele etkiler modeli, gerçek etkinin çalışmadan çalışmaya değişebileceği varsayımına dayanmaktadır. Çıkarımlar, çalışmaların farklı etkilere ve farklı özelliklere sahip olmasına izin verilen bir popülasyona genelleştirilecek olsaydı, rastgele etkiler modeli uygun olurdu.
Rastgele etkiler modeli, sabit etkiler modeline göre daha küçük çalışmalara ve daha geniş güven aralıklarına nispeten daha fazla ağırlık verilmesine yol açar. DerSimonian ve Laird meta-analiz yöntemi, ortak etkinin gevşetildiği ve etki büyüklüklerinin ortalama θ ve varyans τ2 ile normal bir dağılıma sahip olduğu varsayımıyla rastgele etkiler modeline dayanmaktadır.
Aylaklığın tamamlayanı özelliği Dualite ornekleri İki Aşamalı simpleks yöntemi Optimallik şartı nedir Temel olurlu çözüm Yöneylem Araştırması Dualite Yöneylem Araştırması Grafik Çözüm ÖRNEKLERİ Yöneylem araştırmasının sayısal teknikleri