İfade Yorumlama – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
İfade Yorumlama
İfadeyi yorumlamaya yardımcı olması için, ilaçların hastalar üzerindeki etkilerine ilişkin araştırmaları göz önünde bulundurun. Bir araştırmacı 0 mg, 10 mg ve 20 mg dozlarını içerebilir. FE ANOVA’da, bu tedaviler (dozajlar) bu seviyelerde sabitlenir, bunlar sadece ilgilenilenler olarak kabul edilir ve bu üç dozajın örneklendiği doğal olarak oluşan bir dozaj dağılımı olduğu fikri reddedilir. Bu, meta-analizdeki FE modelinden iki önemli şekilde farklıdır.
İlk olarak, meta-analizde araştırmacı, FE meta-analizine dahil edilen bireysel çalışmalarda parametre değerlerini (ρ1 veya δ1) belirtmez (veya düzeltmez). Bunun yerine, bunlar yalnızca çalışma örnekleminde gerçekleştiği için kabul edilir. Yani, sadece gözlemlenirler ve manipüle edilmezler.
İkinci fark birincisinden kaynaklanmaktadır: Araştırmacı, meta-analize dahil edilen çalışmalarda parametre değerlerini sabitlemediği ve sadece olduğu gibi kabul ettiği için, bunu varsaymanın veya varsaymanın hiçbir temeli veya mantığı yoktur. bu parametre değerlerinin çalışmalar arasında bir dağılımı yoktur; bu, ANOVA’daki sabit modelin temel varsayımıdır.
Ulusal Araştırma Konseyi raporunun (1992) ANOVA’daki FE modelleri ile meta-analizdeki FE modelleri arasındaki analojiyi reddetmesinin nedenleri bunlardır. Bu düşünceler, meta-analizdeki FE modelinin yalnızca Sρ2 (veya Sδ2) = 0 olan çalışma kümelerinde geçerli olduğu sonucuna (daha önce belirtildiği gibi) yol açtı.
Bu (nadir) durumlarda, çalışma parametre değerleri gerçekten sabittir – FE ANOVA tasarımlarının aksine hepsi aynı değerde olsa da. Daha önce tartışıldığı gibi, Ulusal Araştırma Konseyi raporu, bu koşul karşılanmadığında, FE meta-analiz modelinin yüksek Tip I hata oranlarına ve gerçekçi olmayan dar güven aralıklarına yol açtığı sonucuna varmıştır.
Hedges ve Vevea, meta-analizde FE modeli için istatistiksel bir mantık veya doğrulama olmadığı sonucuna varmak için burada FE modeli için tartışılan mantığı terk etti. Ancak araştırmacı tarafından öznel yargıya dayalı bir gerekçe olabileceğini belirtmişlerdir.
Meta-analizde yer alan belirli çalışmaların ötesine genelleştirilemezlerse, FE sonuçlarının çok az değerli veya ilgi çekici olduğunu kabul ederek başladılar ve bu tür bir genellemenin “resmi bir örnekleme argümanı tarafından doğrulanmadığı” sonucuna vardılar.
Gelir tablosu dikey yüzde analizi yorumlama
Teknik analiz Grafik Okuma
Mali tablolar analizi yorumlama örnekleri
Dikey yüzde analizi
Dikey analiz yorumlama
Gelir tablosu dikey analiz Formülü
Gelir tablosu dikey analiz örnekleri
Borsa grafik okuma programı
Bununla birlikte, bir araştırmacının, FE tahminlerinin tüm araştırma alanına genellenmesinin haklı olduğu konusunda öznel bir “istatistik dışı” veya “deney dışı” yargıda bulunabileceğini savundular: “Özellikle, çalışmaların yeterince benzer olduğuna önceden karar verilirse, çıkarımlar doğrulanabilir.
Bu yargı, (genellemenin genişletileceği) yeni çalışmaların, FE meta-analizinde yer alan orijinal çalışma setinde bulunanları, çalışma için çalışma, tam olarak yeniden üreten çalışma parametrelerine (ρ1 veya δ1) sahip olduğu yargısıdır. Böyle bir öznel yargının nasıl haklı gösterilebileceğini görmek zor. Bir araştırmacının böyle bir bilgi için nasıl bir temeli olabilir?
Hedges ve Vevea (1998) FE modelini uygulayan hesaplamalı örnekler sağlasalar da, FE modelinin kullanımı için bir gerekçe olarak böyle bir öznel yargının uygun olacağı bir duruma ilişkin hiçbir somut örnek (varsayımsal bile) vermezler. Bunun ne zaman uygun olabileceğine dair herhangi bir yönerge veya öneri de sunmadılar.
Hedges ve Vevea (1998), meta-analizdeki FE modelinin istatistiksel bir gerekçesi olmadığını ve bunun ileriye doğru bir adım olduğunu kabul etti. Bununla birlikte, araştırmacıların şüpheli yargılarına dayanan öznel bir gerekçe sunma girişimleri zayıf görünmektedir. Bir prosedürün istatistiksel bir gerekçesi yoksa, onun yerine ikame edilmesi, öznel, istatistiksel olmayan bir gerekçe oluşturmaya tercih edilir. RE modelinin net bir istatistiksel gerekçesi vardır, öznel yargılar gerektirmez ve tüm meta-analiz uygulamalarında kullanılabilir.
İkinci Dereceden Örnekleme Hatası: Genel İlkeler
Az sayıda çalışmaya dayalı herhangi bir meta-analizin sonucu, bir dereceye kadar hangi çalışmaların rastgele elde edilebileceğine bağlıdır; yani sonuç, kısmen çalışmalar arasında rastgele değişen çalışma özelliklerine bağlıdır. Bu, analiz edilen çalışmalar o anda var olan her şey olsa bile doğrudur. Bu fenomene “ikinci dereceden örnekleme hatası” denir. Standart sapmaların meta-analitik tahminlerini, ortalama tahminlerini etkilediğinden daha fazla etkiler.
Sıradan veya birinci dereceden örnekleme hatası ve sıradan istatistikler için de durum böyledir: Sıradan örnekleme hatası, ortalamalardan çok standart sapmaları etkiler. Olağan veya birinci dereceden örnekleme hatası, bir çalışma içindeki deneklerin örneklenmesinden kaynaklanır. İkinci dereceden örnekleme hatası, bir meta-analizdeki çalışmaların örneklenmesinden kaynaklanmaktadır.
Varsayımsal bir örnek düşünün. A özelliği ile iş performansı arasındaki ilişkiyi tahmin eden sadece 10 çalışma olduğunu varsayalım. Çalışma başına ortalama örneklem büyüklüğü sadece 68 olsa bile, ortalama geçerlilik N = 680’e dayanacak ve makul ölçüde istikrarlı olacaktır.
Çalışmalar arasında gözlemlenen varyans sadece 10 çalışmaya dayalı olacaktır ve örnekleme hatasından beklenen varyans miktarıyla karşılaştırdığımız bu varyans sadece 10 veri noktasına dayalı olacaktır. Şimdi, örnekleme hatasının, gözlemlenen korelasyonlarda (geçerliliklerde) çalışmalar arası varyans üretmek için çalışan tek faktör olduğunu varsayalım.
Daha sonra, büyük pozitif örnekleme hatalarına sahip bir veya iki çalışmamız rastgele olsaydı, çalışmalar arasında gözlemlenen varyans muhtemelen tahmin edilen varyanstan daha büyük olurdu ve yanlış bir şekilde, örneğin, örnekleme hatasının yalnızca 50 olduğu sonucuna varabiliriz. Çalışmalar arasında gözlemlenen geçerlilik varyansının yüzdesidir.
Öte yandan, örneğin rastgele beş veya altı çalışmanın gözlemlenen geçerlilik katsayıları beklenen değere (popülasyon ortalaması) çok yakın olsaydı, o zaman çalışmalar arasında gözlemlenen varyans muhtemelen çok küçük olurdu ve Birinin tipik olarak (veya ortalama olarak) bu tür rastgele seçilmiş 10 çalışma boyunca (yürütülebilecek bu tür varsayımsal çalışmaların popülasyonundan) gözlemleyebileceği varyans miktarına bakılır.
Aslında, gözlemlenen varyans, örnekleme hatasından tahmin edilen varyanstan daha küçük olabilir. Örnekleme hatası tarafından hesaplanan hesaplanmış yüzde varyans, bu durumda %100’den büyük bir rakam, örneğin %150 olacaktır. Tabii ki, bu durumda doğru sonuca varılacaktır: Gözlenen tüm varyans, örnekleme hatasıyla açıklanabilir.
Ancak, bazı insanlar bu tür sonuçlardan rahatsız olmuştur. Örnekleme hatasının gerçekte gözlemlenenden daha fazla varyansı hesaba katabileceğini gösteren sonuçlara şaşırıyorlar. Bazen örnekleme hatası varyansı formülünün geçerliliğini sorgulamaya yönlendirilirler.
Bu formül, ortalama olarak üretecek varyans örnekleme hatasının miktarını doğru bir şekilde tahmin eder. Ancak, örnekleme hatası rastgele bazı örneklerde bu miktardan daha fazlasını ve diğer örneklerde daha azını üretir. Çalışma sayısı ne kadar fazlaysa (diğer şeyler eşitse), beklenen varyanstan gözlemlenen sapmalar o kadar küçük olur. Bununla birlikte, çalışmaların sayısı küçükse, bu sapmalar yüzde bazında oldukça büyük olabilir (bu gibi durumlarda bile mutlak sapmalar genellikle küçüktür).
Borsa grafik okuma programı Dikey analiz yorumlama Dikey yüzde analizi Gelir tablosu dikey analiz Formülü Gelir tablosu dikey analiz örnekleri Gelir tablosu dikey yüzde analizi yorumlama Mali tablolar Analizi yorumlama örnekleri Teknik analiz Grafik Okuma