Havuzlanmış Tahmin – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
t 2 HAVUZLANMIŞ TAHMİN İLE ETKİLER
Burada, w2ithin olarak adlandırdığımız bir havuzlanmış tahmini 2 ile bir rastgele etkiler modeli kullanarak alt gruplar içindeki özet etkilerin hesaplanmasını gösteriyoruz. Prosedürü gösteriyoruz. w2ithin’in ortak değerinin her iki alt gruba da uygulandığı varsayılır.
Havuzlanmış T 2’yi tahmin etme formülü. Havuzlanmış 2’yi tahmin etmek için aşağıdaki gibi ilerleyin. Kullandığımız tek bir çalışma koleksiyonu için 2’yi tahmin etmek için (12.2) ila (12.5)’i hatırlayın. Bu denklemlerde Q – df, ağırlıklı ortalamadan sapmaların karelerinin fazlası (gözlenen eksi beklenen) toplamıdır ve C bir ölçekleme faktörüdür.
Benzer şekilde, havuzlanmış bir 2 tahmini elde etmek için her bir elemanı (Q, df ve C) alt gruplar arasında toplarız ve sonra aynı hesaplamayı yaparız.
w2ithin’in gerçek değeri sıfırdan az olamazken (bir varyans negatif olamaz), bu w2ithini tahmin etme yöntemi, örnekleme sorunları nedeniyle (gözlenen dağılım şans eseri beklediğimizden daha az olduğunda) negatif bir değer verebilir. Bu durumda, tahminidir.
Etkileri Hesaplama
Alt grup A, 0.0164’lük bir tahmin verirken, alt grup B, TA2 ve TB2 olarak temsil edilen 0.0122’lik bir tahmin vermiştir. Bu iki tahmini, 0,0097’likTw2ithin olarak temsil edilen havuzlanmış bir değer elde etmek için bir araya getireceğiz. Bu, ağırlıkları atamak için kullanılan değerdir.
Devam eden örnekte, her grup içindeki değerler A ve B için daha önce hesaplanmıştır. Devam eden örnek için havuzlanmış bir T2 tahmini hesaplamak için gereken değerleri göstermektedir.
Aşağıdaki hesaplamalar değerlere dayanmaktadır. Bunlar, şimdi tüm grupların aynı 2’ye sahip olduğunu varsaymamız ve ortak bir tahmin kullanmamız dışında, on çalışmanın tümüne aynı 2 (0.0097) tahmini uygulanır.
Not. Burada rastgele etki ağırlıkları kullanılarak hesaplanan Q* istatistiği, Q*’yu çeşitli bileşenlerine ayırmak için yalnızca varyans analizi için kullanılır. Bu nedenle, Q* için bir p değeri göstermiyoruz. Bunun yerine, sabit etki ağırlıkları (yukarıda) kullanılarak hesaplanan Q istatistiği, çalışmalar arası dağılımı yansıtan, alt grup A içindeki çalışmalar için bir homojenlik testi sağlayan ve w2 ithin’i tahmin etmek için kullanılan Q istatistiğidir.
Etkileri Karşılaştırma
Dönersek ve iki alt grup için elmasları alırsak, bunu elde ederiz. A ve B alt grupları için ortalama etki büyüklüğü, 0,005 ve 0,005 varyanslarla birlikte 0,325 ve 0,608’dir. Amacımız bu iki ortalama etkiyi karşılaştırmaktır ve ilerleyebileceğimiz birkaç yol vardır. Bu yaklaşımlar cebirsel olarak eşdeğerdir ve (bundan sonra) aynı p-değerini de verir.
A ile B’yi karşılaştırma: bir Z testi (Yöntem 1)
A ve B alt grupları için ortalama etkiyi karşılaştırmak için bir Z testi kullanabiliriz. Boş hipotez ve formüller önceki durum için olanlarla aynıdır (burada 2 için ortak bir değer varsaymadık). A’nın ortalamasını B’nin ortalamasından çıkarmayı seçersek durum farklılaşır.
Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi
Panel veri analizi
Panel Veri Ekonometrisi
Panel veri Analizi Ders Notları
Panel veri analizi pdf
Panel veri analizi örnekleri
Panel veri NEDİR
Panel veri örnekleri
ZD* iff 5 2.7986’ya karşılık gelen iki uçlu p değeri 0.0051’dir. Bu bize ortalama etkinin muhtemelen A çalışmaları için B çalışmaları için aynı olmadığını söylüyor. Excel’de, Z için 2 kuyruklu bir p değeri hesaplama işlevi 5(1-(NORMSDIST(ABS(Z))))*2’dir. Burada 5(1-(NORMSDIST(ABS(2.7986)))*2 0,0045 değerini de döndürür.
A ile B’yi karşılaştırma: varyans analizine dayalı bir Q testi
Yine, önceki durum için yaptığımızla aynı formülleri uygularız, ancak bu sefer havuzlanmış 2 tahminine dayalı rastgele etki ağırlıklarını kullanırız. Bu yaklaşımın yalnızca, genel etkiyi hesaplamak için gruplar içindeki etkileri hesaplamak için kullandığımız ağırlıkları kullandığımızda işe yaradığını unutmayın. On çalışmanın tümü için 0,0097’lik bir T2 değeri kullandık ve bu, alt gruplar içinde ve ayrıca alt gruplar arasında toplamak için de kullanılan değerdir.
Aşağıdaki miktarları hesaplıyoruz (burada SS, sapmaların karelerinin toplamıdır).
- QA*, A’nın ortalaması hakkındaki tüm A çalışmalarının ağırlıklı SS’si.
- QB*, B’nin ortalaması hakkındaki tüm B çalışmalarının ağırlıklı SS’si.
- Qw*ithin, QA* ve QB* toplamı.
- Qb*et, alt grubun ağırlıklı SS’si, büyük ortalama hakkındadır.
- Q*, büyük ortalamayla ilgili tüm etkilerin ağırlıklı SS’si.
Grup içi ağırlıklı SS’nin toplamını veya daha genel olarak p alt grupları için Qw*ithin 5 QA* × QB* yazabiliriz. Gerçek insan etki büyüklüğünün 1’den p’ye tüm gruplar için aynı olduğu sıfır hipotezi altında, Q*bahsi, p – 1’e eşit serbestlik dereceleriyle ki-kare olarak da dağıtılacaktır.
Burada yorumladığımız tek Q istatistiği gruplar arasıdır. Çalışan örnekte, Arasında satırı bize gruplar arasındaki farkın (A ve B için birleşik etki) istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söyler (Q*bet 5 7.8324 df 5 1, p 5 0.0051), bu da etki büyüklüğünün ilişkili olduğu anlamına gelir. ders verme sıklığına göre. Excel’de Q için bir p-değeri hesaplama işlevi 5KİŞİDAĞ(Q,df)’dir. A’ya karşı B testi için 5KİŞİDAĞ(7.8324,1) 0,0051 döndürür.
Toplam varyansın veya gruplar içindeki varyansın istatistiksel önemini ele almak için, Q*toplam, Q*A, Q*B veya Q*içinde kullanmak yerine sabit etki ağırlıkları kullanılarak rapor edilen istatistikleri de kullanırız.
A ile B’yi karşılaştırma: heterojenlik için bir Q testi (Yöntem 3)
Son olarak, alt grupları çalışmalarmış gibi ele alabilir ve çalışmalar arasında heterojenlik testi yapabiliriz. Şekil 19.8’den iki alt grup çizgisini ve toplam çizgiyi çıkarırsak ve elmasları karelerle değiştirirsek, bunu da elde ederiz.
Somut olarak, etki büyüklükleri 0,325 ve 0,608 ve varyansları 0,005 ve 0,005 olan iki çalışma ile başlıyoruz. Ardından, Q’yu hesaplamak için olağan meta-analiz yöntemlerini uygularız. Somut olarak da değerleri kullanarak ve (11.2) ve sonraki formülleri uygulayarak da hesaplarız.
Burada Q, Çalışma A ve B için büyük ortalama hakkında ağırlıklı kareler toplamını temsil eder. Q 5 7.8324 ve df 5 1 için p değeri 0,0051’dir.
Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi Panel veri analizi Panel veri Analizi Ders Notları Panel veri analizi örnekleri Panel veri analizi pdf Panel Veri Ekonometrisi Panel veri NEDİR Panel veri örnekleri