İstatistiksel Güç – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
İstatistiksel Güç Çözüm Müdür?
Güç pozisyonunu savunan insanlar bunun bir kayıp olmayacağını söylüyor. Yetersiz güce sahip bir çalışmanın hiçbir şeye katkıda bulunmadığını ve bu nedenle yapılmaması gerektiğini savunuyorlar. Ancak bu tür çalışmalar, bir meta-analizde onlar gibi başkalarıyla birleştirildiğinde değerli bilgiler içerir. Aslında, bireysel olarak hepsinin yetersiz istatistiksel güce sahip olduğu çalışmalara dayanarak kesin meta-analiz sonuçları elde edilebilir. Bu çalışmalar hiç yapılmadığı takdirde bu araştırmalardaki bilgiler kaybolur.
Bu tür çalışmaların değersiz olduğu inancı, iki yanlış varsayıma dayanmaktadır: (1) her bireysel çalışmanın, diğer çalışmalara atıfta bulunmadan kendi başına bir sonucu doğrulayabilmesi gerektiği varsayımı ve (2) her çalışmanın gerekli olması gerektiği varsayımı. anlamlılık testleri kullanılarak analiz edilmelidir.
Meta-analizin katkılarından biri, hiçbir çalışmanın tek başına bilimsel bir soruyu yanıtlamak için yeterli olmadığını göstermesi olmuştur. Bu nedenle her çalışma daha sonraki bir meta-analizde katkı sağlayacak bir veri noktası olarak değerlendirilmelidir. Ayrıca, bireysel çalışmalar, anlamlılık testleri değil, etki büyüklüklerinin ve güven aralıklarının nokta tahminleri kullanılarak analiz edilmelidir.
O halde, bireysel çalışmalarda istatistiksel güç sorununu nasıl çözebiliriz? Aslında, bu problem bir sözde problemdir. Anlamlılık testi durdurularak “çözülebilir”. Oakes’ın belirttiği gibi, istatistiksel güç, yalnızca istatistiksel anlamlılık testi bağlamında meşru bir kavramdır. Önemlilik testi kullanılmazsa, istatistiksel güç kavramının yeri yoktur ve anlamlı değildir. Özellikle, araştırmalardaki verileri analiz etmek için nokta tahminleri ve güven aralıkları kullanıldığında ve bulguları çalışmalar arasında bütünleştirmek için meta-analiz kullanıldığında, istatistiksel güçle ilgili herhangi bir endişeye gerek yoktur.
Bireysel araştırmalardaki verilerin analizinde ve araştırma literatürlerinin yorumlanmasında önem testine dayalı geleneksel güven uygulamasına yönelik eleştirimiz, yanlış bir sonuca, yani eğer anlamlılık testleri hiç kullanılmamış olsaydı, araştırma bulgularının incelenen farklı çalışmalarda tutarlı olacağı şeklinde yanlış bir sonuca varabilir.
İş tatmini ile iş performansı arasındaki ilişkiyi düşünün. Araştırmacılar anlamlılık testlerine güvenmeseydi, bu çalışmaların hepsinde aynı bulgular olur muydu? Kesinlikle hayır: Korelasyonlar çok çeşitli olurdu (aslında olduğu gibi). Korelasyonlardaki bu tür değişkenliğin başlıca nedeni, bireysel araştırma çalışmalarında kullanılan küçük örneklerin alındıkları popülasyonları rastgele temsil etmemesi gerçeğinden kaynaklanan basit örnekleme hatasıdır. Çoğu araştırmacı, örnekleme hatasından kaynaklanan bulgulardaki değişkenlik miktarını ciddi şekilde hafife alır.
Testin gücü nasıl hesaplanır
Post hoc power analizi nasıl yapılır
Güç analizi PDF
Güç analizi Nedir
Güç analizi hesaplama
Power analizi
G-Power analizi
G-Power Nedir
Büyük sayılar yasası, büyük rastgele örneklerin kendi popülasyonlarını temsil ettiğini ve gerçek (popülasyon) değerlere yakın parametre tahminleri verdiğini doğru bir şekilde belirtir. Birçok araştırmacı, aynı yasanın küçük örnekler için geçerli olduğuna inanıyor gibi görünüyor.
Sonuç olarak, küçük örneklerde (örneğin, 50 ila 300) hesaplanan istatistiklerin, gerçek (nüfus) değerlere yakın yaklaşık değerler olmasını yanlışlıkla beklerler. Yürüttüğümüz bir çalışmada, çok daha büyük bir veri setinden N = 30’luk rastgele örnekler (küçük çalışmalar) çektik ve her bir N = 30 örneğinin sonuçlarını hesapladık. Bu sonuçlar, “çalışma” ile “çalışma” arasında önemli ölçüde farklılık gösterdi ve tüm bu değişkenlik yalnızca örnekleme hatasından kaynaklanıyordu.
Yine de bu verileri araştırmacılara gösterdiğimizde, her bir “çalışma”nın daha büyük bir çalışmadan rastgele bir çizim olduğuna inanmakta zorlandılar. Basit bir örnekleme hatasının bu kadar çeşitlilik üretebileceğine inanmadılar. Araştırma çalışmalarında basit örnekleme hatasının ne kadar çeşitlilik ürettiğini fark etmedikleri için şok oldular.
Alternatif bir analiz varsa, o zaman belki de önem testini bırakmanın zamanı gelmiştir. Önemlilik testinin iki alternatifi vardır. İnceleme çalışmaları düzeyinde meta-analiz vardır. Tekli çalışmalar düzeyinde, güven aralığı vardır.
Güvenilirlik Aralığı
Varsayımsal örneğimizden Çalışma 17 ve 30’u düşünün. Çalışma 17, r = .31 ve N = 69 ile korelasyonu .01 düzeyinde anlamlı buluyor. Çalışma 30, r = .31 ve N = 26 ile korelasyonun anlamlı olmadığını bulmuştur. Yani, aynı bulguya sahip iki yazar, r = .31, zıt sonuçlara varmaktadır. Yazar 17, örgütsel bağlılığın iş tatmini ile yüksek oranda ilişkili olduğu sonucuna varırken, Yazar 30 bağımsız oldukları sonucuna varmıştır. Bu nedenle, aynı bulgulara sahip iki çalışma, “literatürde çelişkili sonuçlar” olduğunu iddia eden bir derleme yazarına yol açabilir.
Sonuçlar güven aralıkları ile yorumlanırsa sonuçlar oldukça farklıdır. Yazar 17 %95 güven aralığı ile .10 ≤ ρ ≤ .52 olan r = .31 bulgusunu bildirir. Yazar 30, −.04 ≤ ρ ≤ .66 %95 güven aralığı ile r = .31 bulgusunu bildirir. Bu sonuçlar arasında herhangi bir çelişki yoktur; iki güven aralığı önemli ölçüde örtüşmektedir.
Öte yandan, anlamlılık testi ile kaydedilen olgu, iki güven aralığında hala verilmektedir. Çalışma 17, ρ = 0’ın makul bir olasılık olmadığını bulurken, Çalışma 30, ρ = 0’ın göz ardı edilemeyeceğini bulur. Bu nedenle, iki ayrı çalışma, anlamlılık testi ile tutarsız sonuçlar çıkarmaz. Bununla birlikte, birlikte ele alınan iki çalışma, güven aralıkları kullanıldığında doğru sonuca yol açmaktadır.
Şimdi Tablo 1.1’den Çalışma 26 ve 30’u düşünün. Çalışma 26, .01 düzeyinde anlamlı olan N = 26 ile r = .53 buluyor. Çalışma 30, anlamlı olmayan N = 26 ile r = .31 bulur. Yani, aynı örneklem büyüklüğüne sahip iki çalışmamız var, ancak görünüşe göre büyük ölçüde farklı sonuçlar var. Önem testleri kullanılarak, farkı açıklayan bir moderatör olması gerektiği sonucuna varılabilir. Bu sonuç yanlıştır.
İki çalışmada güven aralıkları kullanılmış olsaydı, sonuç farklı olurdu. Çalışma 26 için güven aralığı .25 ≤ ρ ≤ .81 ve Çalışma 30 için güven aralığı −.04 ≤ ρ ≤ .66’dır. Çalışma 30 için güven aralığının ρ = 0 içerdiği doğrudur, Çalışma 26 için güven aralığı ise içermez; Bu, anlamlılık testi tarafından kaydedilen gerçektir.
Ancak önemli olan, iki güven aralığının .25 ≤ ρ ≤ .66’lık bir örtüşme göstermesidir. Bu nedenle, iki çalışmanın birlikte değerlendirilmesi, her iki çalışmanın da popülasyon korelasyonu ρ için aynı değeri ima etmesinin mümkün olduğu doğru sonuca götürür. Gerçekten de, örtüşen aralıklar doğru değeri içerir, ρ = .33.
G-power analizi G-Power Nedir Güç analizi hesaplama Güç analizi Nedir Güç analizi PDF Post hoc power analizi nasıl yapılır Power analizi Testin gücü nasıl hesaplanır