HOMOJENLİK TESTİ – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
HOMOJENLİK TESTİ İÇİN GÜÇ ANALİZİ
Birçok meta-analiz, çalışmalar arasındaki dağılımın şans eseri beklenenden daha fazla olup olmadığını soran bir homojenlik testi içerir. Önem testi Bölüm 16’da tartışılmaktadır ve her bir çalışmanın varyansının tersiyle ağırlıklandırılan her bir sapmanın özet etkiden (M) etki büyüklüğü tahmininin (Yi) kare sapmalarının toplamı olan Q’ya dayanmaktadır.
Q daha sonra k1 serbestlik dereceli ki-kare dağılımına göre değerlendirilir. Bu testin gücü üç faktöre bağlıdır. Çalışmalar arası varyansa çalışma içi varyans oranı ne kadar büyükse, çalışma sayısı o kadar büyük ve anlamlılık kriteri ne kadar liberal olursa, güç o kadar yüksek olur. Gücü iki alternatif senaryo altında hesaplayabiliriz.
İlk senaryoda, farklı çalışmalarda gerçek etkiler için herhangi bir meta-analitik model (sabit etkiler veya rastgele etkiler gibi) varsaymıyoruz. İkinci senaryoda, bu gerçek etkiler için bir rastgele etkiler modeli varsayıyoruz. Her iki senaryoda da çalışma içi varyans VYi’nin her çalışmada aynı olduğunu varsayıyoruz. VYi eşit olmadığında güç analizinin bir tartışması için detaylara bakınız.
Bir meta-analitik modelin yokluğunda homojenlik testi için güç
Sabit etki modelini uygulayan araştırmacılar bazen anlamlılık için dağılımı test eder. Teknik olarak, homojenliğin sabit etkili modeli doğruysa, model çalışmalar arası varyansın sıfır olduğunu ileri sürdüğü için dağılım olmaz. Bununla birlikte, bir meta-analitik modelin (etki büyüklüklerinin sabit olduğu ancak mutlaka eşit olmadığı bir model) yokluğunda bu testi yapmak (ve gücü hesaplamak) mümkündür.
Test istatistiğinin (Q) beklenen değeri df ş l’ye eşittir, burada merkezi olmayan parametre hesaplanır. Bu formülde df, k1’dir (k, çalışmaların sayısıdır). Burada t2 ve VY sırasıyla çalışmalar arası varyans ve çalışmalar içi varyanstır, ancak güç yalnızca bu iki değerin oranına bağlıdır (mutlak değerlerinden ziyade).
Açıklayıcı örnek
Altı çalışma içeren bir meta-analiz planladığımızı ve alfa değeri 0,05’e ayarlanmış büyük bir dağılım (ki burada t2 5 VY) için test etme gücünü hesaplamak istediğimizi varsayalım.
(Gerçek varyansları bilmemize gerek olmadığını, yalnızca t2’nin VY’ye oranını bilmemize gerek olmadığını unutmayın. Konvansiyonları kullanarak, bu oran büyük, orta ve küçük dağılım için 1.000., 0.667 veya 0.333’tür.)
Excel’de, 5 df için 0.05’in değerine karşılık gelen ki-kare kritik değeri, 11.0705 değerini döndüren 5CHIINV(0.05,5) işlevi tarafından verilir. a ve b ara değerleri şu şekilde de hesaplanır.
Son olarak, güç, 0.3553 değerini döndüren 51 GAMADAĞ(11.0705/1.5, 6.6667/2, 2, DOĞRU) Excel işlevi tarafından verilir. Büyük miktarda dağılım varsaydığımızı ve çalışmaların sayısının birçok meta-analiz için tipik olduğunu, ancak gücün oldukça düşük olduğunu unutmayın. Bu örnekte gücü %80 aralığına yükseltmek için 26 çalışmaya ihtiyacımız da olacaktır.
Levene homojenlik testi nedir
Varyans homojenlik testi
Homojenlik testi neden yapılır
Excel homojenlik testi
SPSS homojenlik testi
İstatistik homojenlik hesaplama
Levene testi yorumlama
Levene testi Nasıl yapılır
Rastgele etkiler modeli altında homojenlik testi için güç
Çalışmalar arasındaki etkilere rastgele etkiler modeli uygularsak, testin gücü biraz farklıdır. Formüller, son adım dışında bir meta-analitik modelin yokluğunda test için olanlarla aynıdır. Şimdi, gücü geri vermek için bunun yerine 5CHIDIST(x, df) biçiminde bir Excel ifadesi de kullanıyoruz.
Bu örnekte, 5 CHIDISTð11:0705=ð1 þ 1=1Þ; 5Þ, 0.3541 veya %35.4 döndürür. Bu bölümde sistematik incelemeler için güç analizinin mantığını sunduk ve ana etki testleri ve homojenlik testleri için formüller sunduk. Hedges ve Pigott (2004), alt grup analizlerinin testleri ve meta-regresyon için gücü de tartışır.
ÖZET NOKTALAR
- Bir meta-analiz için güç analizi süreci, birincil bir çalışma için güç analizi konularıyla yakından paraleldir.
- Sabit etki modeli altında, ‘örnek boyutu’ faktörü, çalışmalar boyunca biriken denek sayısı tarafından yönlendirilir.
- Her biri 100 kişilik on çalışmanın meta-analizinin gücü, 1000 kişilik bir çalışmanın gücüyle aynıdır (etki büyüklüğü sabit olmak şartıyla). Bu nedenle, yeterli sayıda çalışma ve/veya bazı büyük çalışmalar içeren sabit etki analizleri, genellikle herhangi bir önemsiz olmayan etki büyüklüğünü saptamak için iyi bir güce sahip olacaktır.
- Rastgele etkiler modeli altında güç, yalnızca toplam denek sayısına değil, aynı zamanda çalışma sayısına da bağlıdır. Etki büyüklüğü büyük ve kümülatif denek sayısı büyük olsa bile, sadece birkaç çalışma varsa ve çalışmalar arasındaki varyans önemliyse, güç çok düşük olabilir.
İstatistiksel anlamlılığın yokluğu, bir etkinin olmadığının kanıtı olarak asla yorumlanmamalıdır. - Etki büyüklüklerindeki heterojenliği tespit etme gücü ve alt grup üyeliği ile etki büyüklüğü arasındaki veya ortak değişken değerleri ile etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi tespit etme gücü genellikle oldukça düşük olduğundan, bunu akılda tutmak önemlidir.
Yayın Yanlılığı
Bir meta-analiz, analize dahil edilen çalışmaların matematiksel olarak doğru bir sentezini sağlarken, bu çalışmalar ilgili tüm çalışmaların yanlı bir örneğiyse, meta-analiz tarafından hesaplanan ortalama etki bu yanlılığı yansıtacaktır. Birkaç kanıt dizisi, nispeten yüksek etki büyüklükleri bildiren çalışmaların, daha düşük etki büyüklükleri bildiren çalışmalara göre yayınlanma olasılığının daha yüksek olduğunu da göstermektedir.
Yayınlanmış çalışmaların bir meta-analize girme olasılığının daha yüksek olması nedeniyle, literatürdeki herhangi bir önyargının meta-analizde de yansıması muhtemeldir. Bu sorun genellikle yayın yanlılığı olarak bilinir. Yayın yanlılığı sorunu, sistematik incelemelere özgü değildir. Bir anlatı incelemesi yazan araştırmacıyı ve hatta birincil makaleler için bir veritabanı arayan klinisyeni bile etkiler.
Yine de, sistematik incelemeler ve meta-analizlerle ilgili olarak daha fazla dikkat çekmiştir, çünkü muhtemelen bunlar araştırma sentezlemede diğer yaklaşımlardan daha doğru olarak tanıtılmaktadır. Bu bölümde ilk önce yayın yanlılığının nedenlerini ve var olduğuna dair kanıtları tartışacağız. Ardından, herhangi bir meta-analizde yanlılığın olası etkisini değerlendirmek için geliştirilmiş bir dizi yöntemi tartışacağız. Bölümün sonunda da açıklayıcı bir örnek sunuyoruz.
Excel homojenlik testi Homojenlik testi neden yapılır İstatistik homojenlik hesaplama Levene homojenlik testi nedir Levene testi Nasıl yapılır Levene testi yorumlama SPSS homojenlik testi Varyans homojenlik testi