Karmaşık Veri Yapıları – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Karmaşık Veri Yapıları
Bazı (veya tüm) çalışmalar birden fazla alt gruptan, sonuçtan, zaman noktasından veya karşılaştırmadan veri içeriyorsa, o zaman analizde bununla çalışacak bir mekanizma olması da gerekir. CMA, kullanıcının hiyerarşik bir yapı tanımlamasına izin verir (örneğin, çalışmalar içinde birden çok sonuç) ve ardından kullanıcıya, sonuçların bazılarına (veya tümüne) dayalı sentetik bir değişken oluşturma veya her biri ile çalışma seçeneği de dahil olmak üzere bir dizi seçenek sunar. sonuç ayrı. RevMan, kullanıcının her bir sonuçla ayrı ayrı çalışmasına izin verir. Stata makroları, karmaşık veri yapıları için bir hüküm içermez, ancak kullanıcı bu durumu ele almak için de kod yazabilir.
Alt grup analizleri ve meta-regresyon
Bazı durumlarda araştırmacı, çalışmaları bir moderatör değişken temelinde sınıflandırmak ve iki veya daha fazla çalışma grubundaki etki büyüklüğünü karşılaştırmak isteyecektir. Her üç program da bunu yapabilir. Diğer durumlarda, araştırmacı her çalışmayı bir veya daha fazla sürekli moderatör için kodlamak ve etki büyüklüğü ile ortak değişken(ler) arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için bir meta-regresyon yapmak isteyecektir. Programlardan ikisi (CMA ve Stata makroları) bu tür analizleri de destekler.
Yayın yanlılığı
Çoğu zaman, yayın yanlılığının olası etkisini değerlendirmek için bir veya daha fazla analiz yapmak önemlidir. Programlardan ikisi (CMA ve Stata makroları), yayın yanlılığını değerlendirmek için eksiksiz bir araç seti sunar. RevMan bir huni grafiği oluşturacak ancak yayın yanlılığı için herhangi bir istatistiksel analiz de gerçekleştirmeyecektir.
Ayrıca her programın görünümü ve hissi için bir anlam vermeye çalışıyoruz. Örneğin, bazı programlar bir tıkla ve tıkla arayüzü sunarken, diğerleri araştırmacının kod yazmasına da izin verir.
KAPSAMLI META-ANALİZ (CMA) 2.0
Kapsamlı Meta-Analizde (CMA) araştırmacı, özet verileri bir elektronik tabloya girer ve ardından meta-analizin sonuçlarını görüntülemek için “Çalıştır”ı tıklar. Programın güçlü yönleri, birçok farklı veri türüyle çalışma esnekliği, kullanım kolaylığı, orman arazilerini özelleştirme ve dışa aktarma yeteneği ve Windows görünümü ve hissiyatıdır.
Program ayrıca, efekt boyutlarını hesaplamak için kullanılan formülleri görüntüleme seçeneği ve özet etkilerin nasıl hesaplandığını gösteren bir elektronik tablo görüntüleme seçeneği gibi eğitim amaçlı bir dizi özellik de içerir.
Program birkaç versiyonda mevcuttur. Giriş seviyesi versiyonu, veri girişi için yaklaşık 50 formatı, tüm temel hesaplama seçeneklerini ve yüksek çözünürlüklü orman çizimlerini içerir. Gelişmiş sürümler, veri girişi için 50 ek biçim ve alt grup analizi, meta-regresyon ve yayın yanlılığını değerlendirme prosedürleri gibi gelişmiş hesaplama seçenekleri ve ek orman grafiği seçenekleri de ekler.
Veri Yapıları ve Algoritmalar PDF
Veri Yapıları Ders Notları Pdf
Veri Yapıları PDF
Veri yapıları nedir
Veri yapıları C PDF
Veri Yapıları ve Algoritmalar Ders Notları
Veri yapısı örnekleri
Veri Yapıları ve PROGRAMLAMA
Veri girişi
Veri giriş sayfası Excel’e benzer. Kullanıcı verileri beyaz sütunlara girer. Program, efekt boyutunu ve varyansı hesaplar ve bunları gölgeli sütunlarda görüntüler. Burada, kullanıcı her çalışma için olayları ve toplam n’yi girmiş ve program, olasılık oranını, log bahis oranını, risk oranını, log risk oranını ve risk farkını da hesaplamıştır.
Bu örnekte veriler, olaylar ve örnek boyutudur, ancak bu, mevcut 100’den fazla formattan yalnızca biridir. Örneğin, kullanıcı her çalışma için ortalamaları, standart sapmaları ve örnek boyutunu girmek isterse, program veri girişi için karşılık gelen sütun kümesini görüntüler. Ekran görüntüsü netlik için de kırpılmıştır (normalde ek sütunlar da görüntülenir).
Program, bağımsız gruplar, eşleşen gruplar ve çapraz tasarımlar gibi farklı çalışma tasarımları için verileri kabul edecektir. Program, çeşitli formatlardaki verileri kabul edecek ve kullanıcının aynı analiz içinde formatları karıştırıp eşleştirmesine izin verecektir. Örneğin, kullanıcı bazı çalışmalar için ortalamalar, standart sapmalar ve örnek boyutu ve diğerleri için p değeri ve örnek boyutu da sağlayabilir.
Veya kullanıcı, bazı çalışmalar için olay ve olay olmayanların sayısını, diğerleri için olasılık oranını ve güven aralığını ve diğerleri için log bahis oranını ve standart hatasını sağlayabilir. Program ayrıca efekt boyutunu ve varyansı hesaplamak için kullanılan formülü de görüntüler.
Program şu etki büyüklükleriyle çalışacaktır: ham ortalama fark, standart ortalama fark (d ve g), olasılık oranı (ve log olasılık oranı) risk oranı (ve log risk oranı), risk farkı, korelasyon (ve Fisher’s z), oran oranı ve tehlike oranı. Ayrıca, tek bir grupta ortalama, orantı veya oran gibi tek grup tasarımlarında nokta tahminleriyle çalışacaktır. Son olarak, program genel bir efekt boyutu ile de çalışacaktır.
Analiz
Bir analiz gerçekleştirmek için kullanıcı, burada gösterilene benzer bir ekran görüntülemek için ‘Çalıştır’ düğmesine tıklar. Menüler ve araç çubukları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere, hesaplama modelinin ve ekranın birçok öğesini özelleştirmek için de kullanılır.
- Sabit ve/veya rastgele efekt modelleri için sonuçları görüntüleyin.
- İki modelin ağırlıklarını aynı anda görüntüleyin.
- Etki boyutu, varyans, standart hata, güven sınırları, Q, T2, T ve I2 dahil olmak üzere bir istatistik tablosu görüntüleyin.
Bir orman arsası oluşturun
Ana analiz bir orman grafiği olarak görüntülenir. Ek olarak, program kullanıcının yüksek çözünürlüklü bir çizim oluşturmasına, hangi sütunların görüntüleneceğini, hangi sembollerin kullanılacağını vb. belirterek grafiği özelleştirmesine olanak tanır. Program, Word ve PowerPoint’e tek tıklamayla dışa aktarma özelliğine sahiptir ve çizimler başka herhangi bir programa da eklenebilir.
Duyarlılık analizi
Program, o çalışmanın sonuçlar üzerindeki etkisini göstermek için her geçişte farklı bir çalışmayı kaldırarak analizi tekrar tekrar çalıştırabilir. Kullanıcı ayrıca bir onay kutusu kullanarak etüt kümeleri tanımlayabilir ve bunları bir blok olarak ekleyebilir veya kaldırabilir.
Veri yapıları C PDF Veri Yapıları Ders Notları PDF Veri yapıları nedir Veri Yapıları PDF Veri Yapıları ve Algoritmalar Ders Notları Veri Yapıları ve Algoritmalar PDF Veri Yapıları ve PROGRAMLAMA Veri yapısı örnekleri