Karmaşık Veri Yapıları – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Ödevcim'le ödevleriniz bir adım önde ... - 7 / 24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - İşleriniz Ankara'da Billgatesweb şirketi güvencesiyle yapılmaktadır. 0 (312) 276 75 93 --- @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com @ Ödev Hazırlama, Proje Hazırlama, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Essay Hazırlama, Çeviri Hazırlama, Analiz Hazırlama, Sunum Hazırlama, Rapor Hazırlama, Çizim Hazırlama, Video Hazırlama, Reaction Paper Hazırlama, Review Paper Hazırlama, Proposal Hazırlama, Öneri Formu Hazırlama, Kod Hazırlama, Akademik Danışmanlık, Akademik Danışmanlık Merkezi, Ödev Danışmanlık, Proje Danışmanlık, Makale Danışmanlık, Tez Danışmanlık, Essay Danışmanlık, Çeviri Danışmanlık, Analiz Danışmanlık, Sunum Danışmanlık, Rapor Danışmanlık, Çizim Danışmanlık, Video Danışmanlık, Reaction Paper Danışmanlık, Review Paper Danışmanlık, Proposal Danışmanlık, Öneri Formu Danışmanlık, Kod Danışmanlık, Formasyon Danışmanlık, Tez Danışmanlık Ücreti, Ödev Yapımı, Proje Yapımı, Makale Yapımı, Tez Yapımı, Essay Yapımı, Essay Yazdırma, Essay Hazırlatma, Essay Hazırlama, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Tez Merkezleri, İzmir Tez Merkezi, Ücretli Tez Danışmanlığı, Akademik Danışmanlık Muğla, Educase Danışmanlık, Proje Tez Danışmanlık, Tez Projesi Hazırlama, Tez Destek, İktisat ödev YAPTIRMA, Üniversite ödev yaptırma, Matlab ödev yaptırma, Parayla matlab ödevi yaptırma, Mühendislik ödev yaptırma, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, İşletme Ödev Yaptırma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Karmaşık Veri Yapıları – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

27 Ocak 2022 Veri Yapıları Ders Notları PDF Veri Yapıları ve Algoritmalar C Veri Yapıları ve Algoritmalar PDF 0
Çözünürlük Sistemleri

ÖZET NOKTALAR

  • Bir çalışmada bir kontrol grubu ve birden fazla tedavi grubu kullanıldığında, kontrol grubundan elde edilen veriler birden fazla etki boyutunu hesaplamak için kullanılır. Bu nedenle, bu etki büyüklükleri için bilgiler bağımsız değildir ve varyansı hesaplarken bunu dikkate almamız gerekir.
  • Tedaviler arasındaki farkları göz ardı ederek, birleşik bir etkiyi hesaplamak için, her bir çalışma için, o çalışmadaki ortalama etki büyüklüğü olarak tanımlanan sentetik bir etki büyüklüğü yaratabiliriz (örneğin, A tedavisine karşı kontrol ve B tedavisine karşı kontrol), farklı tedaviler arasındaki ilişki. Daha sonra, çalışmalar arasında bir özet etkiyi hesaplamak için bu sentetik etki büyüklüğünü ve varyansını kullanabiliriz. Bu, birden fazla sonuçla kullanılan aynı yaklaşımdır.
  • Tedaviler arasındaki farklılıklara bakmak için tercih edilen seçenek, kontrol grubunu analizden tamamen çıkararak, tedavi A ile tedavi B arasında doğrudan bir karşılaştırma yapmaktır. Bazı durumlarda bu, pratik nedenlerle mümkün olmayacaktır. Bu durumda sentetik efekt boyutuna dönebiliriz veya gelişmiş yöntemler uygulayabiliriz.

Karmaşık Veri Yapıları Üzerine Notlar

Bu Bölümde, çalışmaların analiz için birden fazla veri birimi sağladığı üç durumu tartıştık. Bunlar, bir çalışma içinde birden çok bağımsız alt grup, aynı deneklere dayalı birden çok sonuç veya zaman noktası ve aynı karşılaştırma grubunu kullanan iki veya daha fazla tedavi grubu durumudur.

ÖZET ETKİ

Ele aldığımız bir konu, tüm verileri kullanarak bir özet efektinin nasıl hesaplanacağıydı. Bağımsız alt gruplar için bu, tedavinin etkisine karşı tedavinin etkisine bakmak ve evre-1 hastalar ile evre-2 hastalar arasındaki farkları göz ardı etmek anlamına geliyordu. Çoklu sonuçlar için bu, müdahalenin temel beceriler üzerindeki etkisine bakmak ve matematik üzerindeki etkisi ile okumaya etkisi arasındaki farkları göz ardı etmek anlamına geliyordu. Birden fazla tedavi grubu için bu, tedavi ve kontrolün etkisine bakmak ve tedavinin varyantları arasındaki farklılıkları göz ardı etmek anlamına geliyordu.

Her durumda, birleşik etkinin kesinliği büyük ölçüde bilgi miktarına bağlı olduğundan, kilit mesele, olası herhangi bir bilgi fazlalığını ele alma ihtiyacıydı. Üç durum arasındaki farkı vurgulamak için, bir bölümden diğerine geçerken çalışılan örneklerde aynı sayıları kullandık. Örneğin, çalışma 1 için, iki bağımsız grup veya iki sonuç için, iki bilgi birimi arasında 0,05’lik bir varyans varsaydık.

O halde, bu formülün bağımsız alt gruplar, çoklu sonuçlar ve çoklu karşılaştırmalar için nasıl işlediğini düşünün.

  • Birden fazla bağımsız alt grup için r her zaman sıfırdır ve bu nedenle kompozitin varyansı 0.025’tir.
  • Çoklu sonuçlar için r herhangi bir değeri alabilir. 0.00 ile 1.00 aralığında bir yere düştüğünü ve ayrıca araştırmacının r için bir dizi makul değer sağlayabileceğini varsayıyoruz. Örneğin, 0,25 ila 0,75 arasında makul bir aralıkla r’nin muhtemelen 0,50’a yakın olduğuna dair kanıtımız olabilir. Bu durumda, varyans muhtemelen
  • 0,031 ila 0,044 arasında makul bir aralıkla 0,038’e yakın olacaktır.
  • Çoklu karşılaştırmalar için r, tedavi gruplarının sayısına ve her gruptaki deneklerin sayısına göre belirlenebilir. Bir kontrol grubu ve iki tedavi grubu varsa ve denekler gruplara eşit olarak bölünürse, r 0,50 olur ve varyans 0,038 olur. Diğer durumlarda r yukarı veya aşağı hareket edebilir, ancak her zaman hesaplanabilir ve bu nedenle bir dizi değerle çalışmamız gerekmez.

Veri Yapıları ve Algoritmalar C
Veri Yapıları ve Algoritmalar PDF
Veri Yapıları Ders Notları PDF
Veri Yapıları PDF
C Veri Yapıları PDF
Veri Yapıları ve Algoritmalar Ders Notları
Veri Yapıları C
Veri Yapıları Ders Notları C


ETKİ FARKLILIKLARI

Ele aldığımız ikinci konu, efektler arasındaki farka nasıl bakılacağıydı. Bağımsız alt gruplar için bu, tedavinin alt gruplardan biri için (evre-1 veya evre-2 hastalar) diğerine göre daha etkili olup olmadığına bakmak anlamına geliyordu. Birden fazla sonuç için bu, müdahalenin bir sonuç üzerinde (okuma veya matematik) diğerinden daha fazla etkisi olup olmadığına bakmak anlamına geliyordu.

Birden fazla tedavi grubu için bu, tedavilerden birinin diğerinden daha etkili olup olmadığına bakmak anlamına geliyordu. Yine, anahtar konu, olası herhangi bir bilgi fazlalığını ele alma ihtiyacıydı, çünkü farkın kesinliği büyük ölçüde bilgi miktarına bağlıydı. Üç durum arasındaki farkı vurgulamak için, bir bölümden diğerine geçerken çalışılan örneklerde aynı sayıları kullandık. Örneğin, her alt grup veya her sonuç veya her karşılaştırma için 0,05’lik bir varyans varsaydık.

Bir farkın varyansının formülü her durumda aynıdır, yani (basit biçiminde). Bu formül (1􏰇r) terimini içerir; bu, daha yüksek bir korelasyonun farkın daha kesin bir tahminini vereceği anlamına gelir. Bu, formülün (1 × r) terimini içerdiği ve daha yüksek bir korelasyonun daha az kesin bir tahmin vereceği bileşik etki için durumun tersidir.

Birden fazla bağımsız alt grup için r her zaman sıfırdır ve bu nedenle farkın varyansı 0,100’dür. Çoklu sonuçlar için r herhangi bir değeri alabilir. 0.00 ila 1.00 aralığında bir yere düştüğünü varsayıyoruz ve ayrıca araştırmacının r için bir dizi makul değer sağlayabileceğini varsayıyoruz. Örneğin, 0,25 ila 0,75 arasında makul bir aralıkla r’nin muhtemelen 0,50’a yakın olduğuna dair kanıtımız olabilir. Bu durumda, varyans muhtemelen 0,075 ila 0,025 arasında makul bir aralıkla 0,050’ye yakın olacaktır.

Çoklu karşılaştırmalar için, formül için gereken korelasyonu fiilen hesaplayabilmemiz dışında, temelde çoklu sonuçlarla aynı duruma sahibiz. Bununla birlikte, tedavi gruplarının kafa kafaya karşılaştırılmasına izin veren başka yaklaşımlar da mevcuttur.

Bu Kısmın ilk bölümü oy sayımı konusunu ele almaktadır. Oy sayımı, kaç çalışmanın önemli bir sonuç verdiğini ve kaç tanesinin vermediğini görme fikrini tanımlamak için kullanılan addır. Bu yaklaşımın neden her zaman kötü bir fikir olduğunu açıklıyoruz. Aslında, meta-analizde kullanılan teknikler, birincil araştırmalardaki prosedürlerin uzantılarıysa, birden fazla çalışma için oy sayımı, birincil çalışmalarda her yerde görülen bir hatanın uzantısıdır.

Bir sonraki bölümde meta-analizde istatistiksel güç konusunu ele alacağız. Bir meta-analiz, genellikle ayrı çalışmaların herhangi birinden daha güçlü bir boş hipotez testi sağlar. Burada bunun neden doğru olduğunu açıklıyoruz ve bunun ne kadar önemli olabileceğini göstermek için bazı örnekler sunuyoruz. Aynı zamanda, bunun her zaman böyle olmadığı konusunda uyarıyoruz.

Tüm meta-analizlerin istatistiksel olarak anlamlı bir etki sağlamak için yüksek güce sahip olduğuna dair genel bir algı olsa da, bu her zaman ana etki için geçerli değildir ve nadiren diğer testler için geçerlidir (heterojenlik testleri gibi). Bir meta-analizde gücü yönlendiren faktörleri tartışıyoruz ve bunları birincil bir çalışmada gücü yönlendiren faktörlerle karşılaştırıyoruz.

Başka bir bölüm, yayın yanlılığı konusunu özetlemektedir. Birkaç kanıt dizisi, daha büyük etki büyüklükleri sağlayan çalışmaların, daha küçük etki büyüklükleri veren benzer çalışmalara kıyasla yayınlanma ve bir meta-analize dahil edilme olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir. Bu fenomenin kanıtlarını ve herhangi bir meta-analiz üzerindeki olası etkisini değerlendirme yöntemlerini tartışıyoruz.

yazar avatarı
tercüman tercüman

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir