Kesinlik İçin Bir Değer Aralığı Bulma – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Kesinlik İçin Bir Değer Aralığı Bulma
Kesinliğin ana belirleyicisi numune boyutudur. Olası örneklem büyüklüklerinin aralığı, bir çalışmadan diğerine büyük ölçüde değişiklik gösterecek olan pratik kısıtlamalar tarafından belirlenecektir. Birincil deneysel bir çalışma için, bir pilot çalışma, belirli bir süre içinde kaç kişinin kaydedilebileceğini göstererek potansiyel örnek boyutu hakkında bilgi sağlayabilir.
Kesinliğin diğer belirleyicileri, toplanan verilerin türüne bağlıdır. Örneğin, sürekli sonuçlar için kesinlik, standart sapma kullanılarak ifade edilen, bireyler arasındaki doğal değişkenliğe bağlıdır.
Önem düzeyi (a) için bir değer aralığı bulma
Herhangi bir anlamlılık testinde, tip I hata (gerçek etki sıfırdır ancak sıfırı reddediyoruz) ve bir tip II hata (gerçek etki sıfır değildir ancak sıfırı reddedemeyiz) riskini dengelememiz gerekir. Önem kriterini (alfa) sıfıra yaklaştıkça, tip I hata riskini azaltır, ancak tip II hata riskini artırırız.
Alfa’nın 0,05’e (veya %5) ve gücün %80’e ayarlanması gerektiğine dair yaygın bir kural vardır; bu, bir tip I hatayla ilişkili hasarın, bir tip II hatayla ilişkili olandan dört kat daha şiddetli olması durumunda anlamlıdır. güç %80’de, tip II hata riski %20’dir, bu da tip I hata riskinin dört katıdır). Aslında, yine de, bu riskleri belirli bir çalışma için uygun şekilde ayarlamak daha iyi olacaktır.
Örneğin, pozitif bir sonuç kesin olarak görülecek ve klinik uygulamada ani bir değişiklikle sonuçlanacaksa, tip I hataya karşı korunmak isteriz ve bu nedenle ihtiyatlı bir alfa değeri kullanırız (örneğin, 0.01).
Öte yandan, önemli bir sonuç, etkiyi tekrarlamak için başka denemelere yol açacaksa ve önemsiz bir sonuç, tedaviyi daha fazla araştırmayı caydıracaksa, tip II bir hatayla daha fazla ilgilenebiliriz. Bu durumda, gücü artırmak için bir mekanizma olarak daha liberal bir alfa değeri (örneğin 0.10) kullanabiliriz.
Açıklayıcı örnek
Migren baş ağrılarından kaynaklanan ağrıyı azaltmak için bir ilacın etkisini araştırmayı planladığımızı varsayalım. Hastalar rastgele ya tedaviye ya da plaseboya ayrılacak ve iki saat sonra 100 puanlık bir ölçekte değerlendirilecektir. Bu ölçekteki puanların standart sapması 10’dur. Bu çalışmayı ayda yaklaşık 10 hasta kayıt edebildiğimiz bir hastanenin migren kliniğinde yapmayı planlıyoruz ve 5 0.05 anlamlılık düzeyini kullanmak istiyoruz.
Çalışmanın beş ay sürmesinin önerildiğini varsayalım. Bu süre zarfında grup başına 25 hasta alabiliyoruz. Hastalar, bu ölçekte 2 ila 4 puanlık bir farkın (0,2 veya 0,4’lük standart bir ortalama farka karşılık gelir) kendileri için anlamlı bir etkiyi temsil edeceğini ve bu etkinin önceki çalışmalardan elde edilen verilerle tutarlı olduğunu bildirmektedir. Etki büyüklüğü indeksi iki bağımsız grupla d’dir ve bu nedenle varyansı (4.20) kullanarak hesaplıyoruz.
Doğruluk ve kesinlik arasındaki farklar
Doğruluk ve kesinlik hatası hesaplama
Kesinlik nedir istatistik
Accuracy değeri hesaplama
F1 score nedir
Precision hesaplama
İstatistikte sınıf aralığı hesaplama
Precision nedir
Excel’de, 51-NORMSDAĞ(1.961.0547) × NORMSDAĞ(1.961.0547) 5 0.1840. Yani 0,30’luk bir etki büyüklüğünü tespit etme gücü 0,184 veya %18,4’tür. Bu açıkça, rastgele bir denemede tipik olarak arzu edilen %80 veya %90 değerlerinden çok daha düşüktür. Etki büyüklüğünü (0.20, 0.30, 0.40) ve örnek boyutunu (grup başına 10’dan 300’e kadar) değiştirirken aynı formülü uygulayarak farklı senaryolar altında çalışmanın gücünü gösteren bir grafik oluşturabiliriz.
İki kuyruklu alfanın 0,05’e ayarlandığı varsayılarak, gücü d5 0.40, 0.30 ve 0.20 için numune boyutunun bir fonksiyonu olarak gösterir. Y ekseninde 0.90’da soldan sağa okuma, büyük, orta veya küçük bir etki için %90’lık bir güç elde etmek için grup başına yaklaşık 140, 240 veya 300’den fazla bir numune boyutuna ihtiyacımız olacaktır.
Daha sonra grup başına 240 hasta kaydetmeye karar verebiliriz, bu da çalışmayı 48 ayda tamamlamamızı sağlar. X ekseninde 240’da yukarıdan aşağıya okuma yapıldığında, çalışma 0,40’lık daha büyük etkiyi saptamak için yaklaşık %99’luk bir güce sahip olacak ve 0,30’luk orta etkiyi saptamak için %90 ve 0,20’lik daha küçük etkiyi saptamak için %60’lık bir güce sahip olacaktır. Bunu önsöz olarak kullanarak meta-analize dönebiliriz ve sürecin birincil çalışma için olana nasıl benzediğini ve nasıl farklı olduğunu düşünebiliriz.
META-ANALİZ İÇİN GÜÇ ANALİZİ
Ana etki için güç analizi
Meta-analiz için güç analizinin mantığı, birincil çalışmalar için güç analizinin mantığına çok benzer. Yine, gücün, etki boyutu, kesinlik ve alfanın makul değerlerine nasıl bağlı olabileceğini araştırabilir veya belirli bir etki boyutu, alfa ve güç için bir kesinlik hesaplayabiliriz. Meta-analizde kesinlik, hem çalışmaların örneklem büyüklüğünü hem de çalışma sayısını yansıtır.
Kesinliği hesaplamak için güç analizini kullanırken, bu nedenle numune boyutunun her iki yönünü de dikkate almamız gerekir. Meta-analiz için sabit etkili veya rastgele etkiler modelini benimsememize bağlı olarak, örnek boyutlarının kesinliğinin sonuçlarında farklılıklar vardır.
Güç analizi için, etki büyüklüğü ve kesinlik için makul değerlere ihtiyaç vardır. Alfa, tip I hatanın potansiyel etkisini yansıtacak şekilde seçilmelidir. Etki büyüklükleri, önemli konulara dayanmalıdır (‘Hangi etki büyüklüğünü saptamak önemlidir?’). Hem etki büyüklüğü hem de kesinlik, bir pilot çalışma ile bilgilendirilebilir.
Birincil bir çalışmada bu, olası etki büyüklüğünün yanı sıra işe alınabilecek kişi sayısı hakkında bir fikir edinmek için çalışmayı gerçekten küçük bir ölçekte gerçekleştirmek anlamına gelebilir. Meta-analizde bu, etki büyüklükleri, çalışmalar içindeki örneklem büyüklükleri ve ayrıca dahil etme kriterlerini karşılayan çalışmaların sayısı hakkında bir fikir edinmek için literatürün bir alt kümesini bulmak ve kodlamak anlamına gelebilir.
Bu bölümde, her çalışmanın aynı kesinliğe sahip olduğunu varsayıyoruz (Bölüm 3’ün notasyonunda, VYi her çalışmada aynıdır). VYi eşit olmadığında güç analizi tartışması içindir.
Sabit etki modelini kullanarak ana etki için güç
Önem ve güç formülleri, birincil çalışmalar için yaptıklarıyla aynı yapıya sahiptir. Somut olarak, sabit etkili bir meta-analizde ana etki için anlamlılık testi, olarak hesaplanan bir test istatistiği Z’ye dayanır.
Ancak M ve VM artık tek bir çalışmadan ziyade sentezde gözlemlenen özet etkinin etki büyüklüğü ve varyansıdır. VM’nin, ağırlıkların ters varyanslar olduğu bireysel çalışmalara verilen ağırlıkların toplamına bölünmesiyle hesaplandığını hatırlayın. Tüm çalışmalar aynı varyansa sahipse, diyelim ki VY, o zaman VM, VY / k’ye eşdeğerdir, burada k, çalışmaların sayısıdır.
Accuracy değeri hesaplama Doğruluk ve kesinlik arasındaki farklar Doğruluk ve kesinlik hatası hesaplama F1 score nedir İstatistikte sınıf aralığı hesaplama Kesinlik nedir istatistik Precision hesaplama Precision nedir