Kaynaklar ve Yazılım – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Kaynaklar ve Yazılım
Tam açıklama
Bu yazıda, Kapsamlı Meta-Analiz’in geliştiricileridir. Birimiz (JH), RevMan için algoritmaların ve meta-analiz için Stata makrolarının geliştirilmesine de katkıda bulundu. Bunlar, bu bölümde en ayrıntılı olarak tartışılan üç programdır.
- Excel, CMA, Stata makroları veya RevMan kullanarak bir meta analiz gerçekleştirmek için adım adım talimatlar
- Burada Excel, CMA, Stata ve RevMan dosyaları olarak kullanılan veri kümeleri
- Bu bölümde bahsedilen diğer web sitelerine güncellenmiş bağlantılar.
Bu bölümdeki amacımız, meta-analiz için bilgisayar programlarına genel bir bakış sağlamaktır. Bir meta-analiz gerçekleştirmek için üç tür yazılım kullanılabilir. Bir seçenek, Microsoft Excel gibi bir elektronik tablo kullanmaktır. İkincisi, SPSS, SAS, R veya Stata gibi genel amaçlı bir istatistiksel paket kullanmaktır. Üçüncü bir seçenek, özellikle meta-analiz için geliştirilmiş bir program kullanmaktır.
Excel gibi bir elektronik tablo kullanarak bir meta-analiz gerçekleştirmek, meta-analizi öğrenmek (veya öğretmek) için mükemmel bir mekanizmadır, çünkü araştırmacının formüller için bir takdir geliştirmesine olanak tanır ve bu amaca yönelik elektronik tablolar kitabın web sitesinden indirilebilir. . Ancak, bu yaklaşım önemli seçeneklerin (orman arazileri gibi) kullanımını sınırlayacağından ve hataya açık olduğundan, hesap çizelgeleri genellikle gerçek analizler için kullanılmamalıdır.
SPSS, SAS, R ve Stata gibi genel amaçlı istatistiksel paketlerin meta-analiz için doğal bir desteği yoktur. Bu paketler öncelikle birincil çalışmaların analizi için tasarlanmıştır ve bir meta-analiz için (özellikle rastgele etki analizleri için) gerektiği gibi ağırlık atamak için kolay bir seçenek sunmaz. Ek olarak, alt grup analizi (varyans analizi) veya meta-regresyon durumunda, serbestlik derecesi atama kuralları meta-analiz için birincil çalışmalardan farklıdır ve bu nedenle bu prosedürlerin kullanılması yanlış p-değerleri verecektir.
Bu paketlerdeki temel rutinler meta-analiz için kullanılmamalı iken, programlara entegre edilebilecek ve meta-analiz yapmak için kullanılabilecek kodlar (makrolar) yazmak mümkündür. Çoğu büyük paket için meta-analiz algoritmaları programlanmış ve kod başkalarının kullanması için hazır hale getirilmiştir.
- SPSS için makrolarDavidWilson tarafından geliştirildi
- SAS için makrolar David Wilson tarafından geliştirilmiştir. Ek olarak, kod Normand (1999), van Houwelingen (2002) tarafından sunulan eğitimlerde ve ayrıca Wang ve Bushman (1999) ve Arthur, Bennett ve Huffcutt (2001) tarafından kitaplarda mevcuttur.
- R için paketler Thomas Lumley (rmeta) ve Guido Schwarzer (meta) tarafından geliştirilmiştir.
- Stata için çok sayıda yazar, bazıları aşağıda tartışılan makrolar geliştirmiştir.
- Üçüncü seçenek, örneğin meta-analiz için özel olarak geliştirilmiş yazılımları kullanmaktır.
- Bu cildin yazarları tarafından geliştirilen Kapsamlı Meta-Analiz (CMA).
- The Cochrane Collaboration tarafından geliştirilen RevMan.
- Rosenberg, Adams ve Gurevitch tarafından geliştirilen Metawin Versiyon 2.0.
YAZILIM
Nispeten zengin özelliklere sahip ve ayrıca meta-analizde yaygın olarak kullanılan iki programa odaklanıyoruz. Bunlar Kapsamlı Meta-Analiz (CMA) ve RevMan’dir. Ayrıca Stata (genel amaçlı bir istatistik paketi) ile kullanılmak üzere geliştirilmiş bir dizi makroyu tartışıyoruz.
Kaynak Kod Analizi nasıl Yapılır
Dinamik kod analizi
Statik kod analizi nedir
Statik kod analizi araçları
Statik ve dinamik kod analizi
Dinamik Kod Nedir
Sonarqube nedir
SonarQube
ÜÇ META-ANALİZ YAZILIMI ÖRNEĞİ
Faydalı fonksiyonlar
Bir araştırmacının bir programda ihtiyaç duyabileceği özelliklerin ana hatlarını çizerek başlıyoruz ve bu özelliklerden hangilerinin Kapsamlı Meta-Analiz (CMA), RevMan ve Stata için mevcut makrolar tarafından desteklendiğini tartışıyoruz.
Her çalışma için bir etki büyüklüğü ve varyansı hesaplayın
Bir meta-analiz gerçekleştirmenin ilk adımı, her çalışma için özet verilerden bir etki büyüklüğü ve varyansı hesaplamaktır. Bazı sistematik incelemelerde, tüm çalışmalar ortak bir tasarım kullanır ve verileri aynı şekilde rapor eder. Örneğin, tüm çalışmalar bağımsız gruplar için verileri 2 2 tablosu (olaylar ve olay olmayanlar) olarak raporlayabilir. Veya tüm çalışmalar, verileri iki bağımsız grup için ortalamalar, standart sapmalar ve örneklem büyüklüğü olarak rapor edebilir. Tüm programlar bu formatlardaki verileri kabul edebilir.
Ancak diğer durumlarda, meta-analiz, farklı tasarımlar kullanan çalışmaları içerecektir (bazıları bağımsız grupları kullanırken, diğerleri eşleşen grupları kullandı). Veya verileri farklı formatlarda raporlayan çalışmaları içerecektir. Örneğin, bazı çalışmalar her grup için ortalama, standart sapma ve örneklem büyüklüğünü rapor ederken, diğerleri sadece bir p-değeri ve örneklem büyüklüğünü rapor eder.
CMA, 100’den fazla formattaki verileri kabul edebilir ve kullanıcının aynı analizde formatları karıştırıp eşleştirmesine izin verir. RevMan ve Stata makroları, yalnızca daha yaygın biçimlerdeki verileri kabul eder ve tüm etütler için verilerin aynı biçimde girilmesini gerektirir.
Meta analizi gerçekleştirin
Programların tamamı sabit etki ve rastgele etki analizleri yapabilmektedir. Hepsi özet etki ve güven aralıkları, heterojenlik ölçüleri (T2, Q, I2) gibi temel istatistikleri rapor eder ve araştırmacının gerektiğinde ek istatistikleri (tahmin aralıkları gibi) kendi başına hesaplayabilmesi için yeterli bilgiyi sağlar. . İkili veriler için tüm programlar, ters varyans modelleri, Mantel-Haenszel ağırlıkları veya (olasılık oranı için) tek adımlı (Peto) yöntemi kullanma seçeneği sunar.
Duyarlılık analizi
Analizden bir çalışma (veya bir dizi çalışma) çıkarıldığında sonuçların nasıl değişeceğini görmek genellikle yararlıdır. Tüm programlar, araştırmacının bir seferde bir çalışmayı hariç tutmasına (veya çalışma gruplarını hariç tutmasına) ve bunun sonuçları nasıl etkilediğini görmesine izin verir. Programlardan ikisi (CMA ve Stata makroları), araştırmacının süreci otomatikleştirmesine, analizi tekrar tekrar gerçekleştirmesine ve her geçişte farklı bir çalışmayı kaldırmasına olanak tanır.
Bir orman arsası oluşturun
Orman grafiği, istatistikler için bir bağlam ve sonuçların başkalarına iletilmesi için bir mekanizma sağlayan herhangi bir analizin önemli bir parçasıdır. Tüm programlar bir orman grafiği üretebilir, ancak kullanıcının orman grafiğinin formatı üzerinde ne kadar kontrol sahibi olduğu konusunda büyük farklılıklar gösterir. Örnekler bir sonraki yazıda ele alınacaktır.
Dinamik kod analizi Dinamik Kod Nedir Kaynak Kod Analizi nasıl Yapılır SonarQube Sonarqube nedir Statik kod analizi araçları Statik kod analizi nedir Statik ve dinamik kod analizi