Kanonik Korelasyon – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Faktör Analizi Kullanan Çalışmalar
Faktör analizleri, muhtemelen dergi alanından tasarruf etmek için genellikle sıfır dereceli korelasyon matrisi çıkarılarak yayınlanır. Bununla birlikte, sıfır dereceli korelasyonlar, çalışmalar arasında meta-analiz edilebilirken faktör yükleri olamaz. İlk olarak, belirli bir çalışmada ortaya çıkan faktörler, görünen tek değişkenler tarafından değil, meydana gelen değişken kümeleri veya kümeleri tarafından belirlenir.
Örneğin, bir çalışmanın iyi bir motivasyon ölçüsü ve on bilişsel yetenek ölçüsü içerdiğini varsayalım. O zaman, motivasyon değişkeninin ortaklığının 0 olması ve faktör analizinde bir motivasyon faktörünün görünmemesi muhtemeldir. Faktörler, gereksiz ölçümle tanımlanır; en az iki gereksiz gösterge (ve tercihen üç veya daha fazla) ile ölçülmediği sürece hiçbir faktör görünmeyecektir.
İkincisi, açıklayıcı faktör analizindeki faktörler (örneğin, VARIMAX rotasyonunun izlediği ana eksen faktörleri gibi) birbirinden bağımsız olarak tanımlanmaz. Örneğin, ilk çıktıda bir değişken kümesinin G1’i ve başka bir kümenin G2’yi tanımladığını ve G1 ile G2 arasındaki korelasyonun r olduğunu varsayalım. Ardından, faktör puanları standartlaştırılırsa, VARIMAX faktörleri tarafından tanımlanacaktır.
Böylece, her bir ortogonal faktör, doğal kümeler arasında bir tutarsızlık değişkeni olarak tanımlanır ve G1’in bir göstergesinin faktör F1’e yüklenmesi, yalnızca kendi kümesindeki G1’in diğer göstergelerine değil, aynı zamanda başka hangi faktörlerin aynı kümede göründüğüne de bağlı olacaktır.
Küme analizi sonuçları ve doğrulayıcı faktör analizi sonuçları biraz farklı bir resim sunmaktadır. Bir küme analizi veya doğrulayıcı faktör analizi modeli verilere uyuyorsa, o zaman bir göstergenin kendi faktörü üzerindeki faktör yükü, güvenilirliğinin karekökü olur ve diğer değişkenlerden bağımsızdır ve dolayısıyla kümülasyona tabidir. Bununla birlikte, yüksek kaliteli doğrulayıcı faktör analizleri literatürde hala oldukça nadirdir.
Kanonik Korelasyon Kullanan Çalışmalar
Kanonik korelasyon, bir dizi tahmin değişkeni ve bir dizi bağımlı ölçü ile başlar ve bu nedenle kavramsal olarak çoklu regresyon için uygun bir durumdur. Bununla birlikte, kanonik korelasyonda iki yeni değişken oluşturulur: öngörücü değişkenlerin ağırlıklı bir kombinasyonu ve bağımlı ölçümlerin ağırlıklı bir kombinasyonu. Bu kombinasyonlar, iki ağırlıklı kompozit arasındaki korelasyonu maksimize edecek şekilde oluşturulur.
Kanonik korelasyonlar çalışmalar arasında toplanamaz. Kanonik ağırlıklar da olamaz. Çoklu regresyonda, her bir beta ağırlığı, bağımlı değişkene ve belirli tahmin ediciler grubuna bağlıdır. Bu nedenle, yalnızca tam olarak aynı yordayıcı setinin kullanıldığı (ki bu gerçekten nadirdir) diğer çalışmalara genelleme yapar.
Bununla birlikte, her kanonik regresyon ağırlığı, yalnızca çalışmadaki kesin öngörücüler kümesine değil, aynı zamanda kesin bağımlı ölçümler kümesine de bağlıdır. Bu nedenle, kanonik regresyon sonuçlarının karşılaştırılabilmesi veya kümüle edilebilmesi çok nadir olacaktır. Öte yandan, bu tür çalışmaların sıfır dereceli korelasyon matrisleri, çalışmalar arasında toplanabilir.
Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) Kullanan Çalışmalar
İstatistiksel olarak MANOVA, tedavi kontrast değişkenlerinin “bağımsız” değişkenler ve ölçülen değişkenlerin “bağımlı” ölçüler olduğu bir kanonik regresyondur. Sonuç olarak, çalışmalar arasında kümülasyon için gereken veriler, karşıtlıklar arasındaki, karşıtlıklar ve diğer ölçülen değişkenler arasındaki ve diğer ölçülen değişkenler arasındaki sıfır dereceli korelasyonlar kümesidir. Bu veriler rapor edilmelidir, ancak nadiren bildirilir. Bu nedenle, MANOVA kullanan çalışmalardan elde edilen veriler nadiren meta-analiz edilebilir.
Kanonik korelasyon analizi nedir
Korelasyon Analizi
Korelasyon Nedir
Korelasyon Nedir Tıp
Pozitif korelasyon nedir
Psikolojide korelasyon Nedir
Çoklu korelasyon Nedir
Korelasyon türlerine örnekler
Korelasyon Nedir istatistik
Negatif korelasyon nedir
Korelasyon yöntemi nedir
İlköğretim Çalışmalarında Raporlama Hakkında Genel Yorumlar
Çoklu regresyon, faktör analizi ve kanonik korelasyon analizleri için, çalışmalar arasında kümülasyon için sıfır dereceli korelasyon matrisleri de geeklidir. Bu veriler güvence altına alındıktan sonra, gözden geçiren kişi, herhangi bir uygun istatistiksel prosedürü kullanarak kümülatif korelasyon matrisini analiz edebilir. Örneğin, çoklu regresyon için toplanan veriler yol analizinde de kullanılabilir.
Dergiler istatistiksel anlamlılık düzeyleri yerine güven aralıklarının yayınlanmasını gerektiriyorsa, üç fayda ortaya çıkacaktır. İlk olarak, araştırmacılar, çoğu bireysel sosyal bilim çalışmasından elde edilen tahminlerde ne kadar belirsizliğin olduğu konusunda uyarılacaktır. Ortak küçük örnek çalışmalar genellikle geniş güven aralıklarına sahip olacaktır. İkincisi, araştırmalar arasındaki sonuçların, istatistiksel olarak anlamlı çalışmaların oranlarına odaklanıldığında genellikle yaptıklarından daha fazla uyum içinde de olduğu ortaya çıkacaktır.
Örneğin, örneklem büyüklüğü 50 olan ve korelasyonları .05, .13, .24, .33 ve .34 olan beş çalışma varsa, beş çalışmadan sadece ikisi .05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır, ancak beş korelasyonun tamamının %95 güven aralıkları önemli ölçüde örtüşecektir. Son olarak, iki örnekli testler durumunda, standart etki puanlarını hesaplamak için gereken tek şey güven aralığı ve örnek boyutları da raporlarıdır.
Mükemmelden daha az güvenilirliğe sahip değişken ölçüleri kullanıldığında, bu ölçüler arasındaki korelasyonlar, ölçüm hatası nedeniyle zayıflama için düzeltilmeli mi? Kusurlu ölçüm kullanımından kaynaklanan korelasyonlardaki azalmanın tamamen yapay bir mesele olduğu ölçüm teorisinden açıkça anlaşılmaktadır. Ölçümün güvenilirliği, ölçülen değişkenlerin teorik ve psikolojik anlamından bağımsız olarak yapılabilirlik ve pratiklik meselesidir.
Bu nedenle, teorik öneme sahip olan, mükemmel bir şekilde ölçülen değişkenler arasındaki korelasyonlardır; yani, teoriler test edilirken çoklu regresyon veya yol analizinde kullanılması gereken düzeltilmiş korelasyonlardır. Her bir değişkenin güvenilirliği yayınlanırsa, çalışmalar arasında bulguları biriktirenler, uygun yöntemleri kullanarak verileri de analiz edebilir.
İdeal olarak düzeltilmiş korelasyonlar üzerinde meta-analiz gerçekleştirilmelidir (gösterildiği gibi, bu düzeltme, artefakt dağılım meta-analiz yöntemleri kullanılarak kümülasyondan sonra gerektiğinde yapılabilir). Daha önce belirtildiği gibi, düzeltme, tahmin edilen korelasyondaki örnekleme hatasını arttırır ve bu nedenle, düzeltilmemiş korelasyon katsayılarında örnekleme hatası nedeniyle varyansın düzeltilmesine yönelik formüller, zayıflama için düzeltilmiş korelasyonlar için uygun değildir. Bunun yerine, düzeltilmiş korelasyonlardaki örnekleme hatasını hesaplamak için düzeltilmiş korelasyonlar için verilen formüller de kullanılmalıdır.
Çoklu korelasyon Nedir Kanonik korelasyon analizi nedir Korelasyon analizi Korelasyon nedir Korelasyon Nedir istatistik Korelasyon Nedir Tıp Korelasyon türlerine örnekler Korelasyon yöntemi nedir Negatif korelasyon nedir Pozitif korelasyon Nedir Psikolojide korelasyon Nedir