Kapasitans Kuvveti
Geciktirme Etkileri İki atom arasında önemli bir mesafe olduğunda, birinci atomun anlık bir dipolünden kaynaklanan elektrik alanın ikinci atoma ulaşması ve geri dönmesi için geçen süre, dipol dalgalanmalarının süresinden daha uzun olabilir. Dağıtıcı etkileşim artık çekici olmaktan çok itici olabilir ve aslında 100 nm'lik bir ayrımın ötesinde vdW kuvveti r-6 yerine r-7'de bozulmaya başlar. Bu süreç, geciktirme etkisi olarak bilinir ve vakumdaki etkileşimleri 5 nm'nin ötesinde (ve bir ortamdaki etkileşimler için daha da yakın) etkileyebilir. Görüntü Kuvvetleri Görüntü kuvveti, iletken elektrotların (yani iletken ucun ve substratın) numunenin yüklü atomları tarafından polarizasyonundan kaynaklanan etkileşimdir. Bu, örneğin STM gibi iletken malzemeler içeren herhangi bir uç yüzeyi (veya sadece yüzey) kurulumu, SFM'de iletken bir ucun yalıtkan bir yüzeyle etkileşimi veya bir metalin üzerindeki yalıtkan ince filmin özelliklerinin incelenmesi için önemlidir. VdW kuvvetine gelince, görüntü kuvveti genellikle atoma özgü değildir ve bu nedenle esas olarak genel kuvvete bir katkı olarak önemlidir. Bununla birlikte, SFM'deki belirli koşullar için etkileşimlere hakim olduğu gösterilmiştir ve elektronik yapıdaki indüklenen değişikliklerin STM'yi etkilemesi muhtemeldir. İletken elektrotlardaki potansiyelin harici kaynaklar (yani pil) tarafından korunduğunu varsayarsak, o zaman klasik elektrostatik bakış açısına göre, iletkenlerin harici yüklerle polarizasyonu, iletkenler üzerindeki ek potansiyelden kaynaklanır.  Bu ekstra potansiyel, iletkenler üzerindeki potansiyeli sabit tutmak için bir elektrottan diğerine yük akışıyla dengelenir. Bu iş pil tarafından yapılır. Sonuç olarak, aralarındaki boş alana yerleştirilmiş noktasal yüklerin neden olduğu iletkenlerin yüzeylerinde net yükün bir miktar dağılımı olacaktır. Her bir iletken elektrot üzerindeki net yük, diğer iletkenler üzerindeki toplam yük ve noktasal yükler ile etkileşime girecektir. Türetmeyi takiben, görüntü etkileşimleri sisteme ek bir enerji sağlar. Burada qi yük ve ri atom i'nin konumudur, V metal elektrotlara uygulanan potansiyel farktır, Q kutuplaşmadan önce uçtaki yüktür, φ metallerin dışında herhangi bir yerde çıplak elektrotların elektrostatik potansiyelidir ve φbulma rj'deki bir birim nokta yükü tarafından metaller üzerinde indüklenen görüntü yüklerinden dolayı ri'deki potansiyeldir. Toplam enerjiye bu ekstra katkı, yapı üzerindeki etkisini ve toplam uç yüzeyi kuvvetine katkısını belirlemek için hesaplamalara tutarlı bir şekilde eklenebilir. Kapasitans formülü Kapasitans nedir Kapasitif reaktans formülü Kondansatör Formülleri Kapasitif reaktans nedir Kapasitans kapasitif reaktans Reaktans Nedir Paralel plakalı kondansatör formül Kapasitans Kuvveti Elektronların iki farklı iletken malzeme arasında akmasına izin verilirse, elektronlar iş fonksiyonu küçük olan malzemeden yüksek olan malzemeye geçerken enerji kaybettikleri için aralarında bir U temas potansiyeli de olacaktır. Bu etki, önceki bölümde görüntü kuvveti için tartışılanla tamamen aynıdır, ancak şimdi uç ile yüzey arasındaki potansiyel farkı, temas potansiyeli U ve uygulanan önyargı V nedeniyledir. Gerçekte, uygulanan bir yanlılıkla görüntü kuvvetinin hesaplanmasında, kapasitans kuvveti genel kuvvetin bir bileşeni olarak dahil edilir ve bu nedenle bu kapasitans kuvveti, görüntü kuvveti bileşenini içeren tüm hesaplamalarda da mevcuttur. Ancak, makroskobik sistemler için kapasitans kuvvetinin analitik bir yaklaşımını hesaplayabilmek yararlıdır. İki malzemenin yüzey potansiyelindeki fark, formun elektrostatik enerjisini de üretir. Bu ifadeyi değerlendirmedeki ana zorluk, gerçek uç şekli için C(z) için fiziksel bir ifade bulmaktır. Sayısal yöntemler kuvvet için kesin bir değer verebilir, ancak uç boyutu ve eğrilik varyasyonlarının incelenmesine de büyük oranda izin vermezler. Eksenel simetrik bir ucun kapasitansının verilmesine izin veren yaklaşık bir analitik yöntem de geliştirilmiştir. ε0, vakumun dielektrik sabiti ve ortamın dielektrik sabitidir. Uç-yüzey etkileşiminden kaynaklanan kapasitans kuvvetinin önemi, kritik olarak uç/yüzey özelliklerine ve deney düzeneğine bağlıdır. Uç ve yüzey arasında önemli bir potansiyel fark varsa, kapasitans kuvveti etkileşimlere de önemli bir katkı sağlar. Yukarıda belirtildiği gibi, uç ve yüzey malzemesinin iş fonksiyonları arasında önemli bir fark varsa veya deneyde büyük bir sapma uygulanırsa, büyük bir potansiyel fark olabilir. Bununla birlikte, SFM'deki yanlılık normal olarak iş fonksiyonu farklılıklarının etkisini en aza indirmek için uygulanır, bu nedenle temas potansiyelinden kaynaklanan kapasitans kuvvetleri ve uygulanan sapma prensipte birbirini de iptal etmelidir. Bu elektrostatik minimizasyon süreci iyi tanımlanmamıştır ve iş fonksiyonu farklılıklarından dolayı kapasitans kuvvetini iptal etmedeki başarısı net değildir. Bunun ışığında, kapasitans kuvvetinin diğer etkileşimlerle nasıl karşılaştırıldığını anlamak önemlidir. Yaklaşık 1 V potansiyel farkı olan bir metal yüzey ve konik bir silikon uç eklenir. (örn. Waals kuvveti yaklaşık 5 nm'dedir) İş Fonksiyonu Anizotropileri Yukarıdaki kapasitans kuvveti tartışması, her zaman geçerli olmayan yüzeyler hakkında bir varsayımda bulunur. Kapasitans kuvvetini yalnızca z'nin bir fonksiyonu olarak hesaplayarak, iş fonksiyonunun yüzey boyunca üniform olduğu da varsayılır. Gerçek yüzeylerde, yüzey hazırlığı, adsorbatlar, kristalografik oryantasyon ve yerel geometrideki varyasyonlar nedeniyle yüzey boyunca iş fonksiyonundaki eşitsizlikler ortaya çıkabilir. Herhangi bir malzemenin gerçek yüzeyleri tamamen pürüzsüz değildir; aslında mikro ölçekte çok pürüzlüdürler ve bu pürüzlülük yüzey yük yoğunluğunda ve iş fonksiyonunda homojen olmayan durumlara da yol açabilir. Bu, özellikle SFM deneylerinde kullanılan elektrostatik küçültme prosedürüyle ilgilidir, çünkü bu, taramadan önce yüzeydeki tek bir noktada elektrostatik kuvvetleri en aza indirir. Taranan bölge üzerindeki iş fonksiyonundaki varyasyonlar, küçültme işlemini geçersiz veya en azından yaklaşık olarak gösterebilir. Diğer çalışmalar, iş fonksiyonu anizotropilerinin, elmas uçlu grafitin kuvvet mikroskopisinde gözlemlenen uzun menzilli etkileşimlerin en olası kaynağı olduğunu ileri sürmüştür. İş fonksiyonu anizotropilerinin uç-yüzey etkileşimine katkısı açıkça hesaplanamaz, ancak bunlar, görüntü kuvvet katkısının hesaplanmasında artan yüzey yük yoğunluğu veya artan/azalan uygulanan sapma ile temsil edilebilir.

Kodlanmış Yanıt Verileri – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Değerlendiricilerin Yargıları

İş performansı gibi bir yapı, kişinin doğrudan amiri gibi bir gözlemci tarafından değerlendiriliyorsa, o zaman ölçümde iki hata kaynağı vardır: yargıda hata ve değerlendiricinin algısında kendine özgülük. İlk olarak, yargının kendisi puanlayıcı tarafından verilen bir yanıttır ve bu nedenle rastgele yanıt hatasına tabidir ve potansiyel olarak derecelendirme ölçeği maddelerinde belirli hatalara ve geçici hataya tabidir.

Bu ikinci kaynaklar, yalnızca bir değerlendiriciden gelen verileri dikkate alan veri yöntemleriyle değerlendirilen tek hata kaynaklarıdır. İkincisi, hiçbir araştırma alanında, diğer insanlara ilişkin insan algısının, kendine özgü bir özelliği olmadığı kanıtlanmamıştır. Aslında, çoğu alanda, farklı değerlendiricilerin algılarında büyük farklılıklar vardır. Her değerlendirici (halo) ile ilişkili bu kendine özgü önyargı, değerlendirilmekte olan yapının bir parçası değildir ve bu nedenle ölçüm hatasıdır.

Bu ölçüm hatası biçimi, her değerlendiriciyle ilişkili belirli faktör hatası işlevi görür. Halo hatası olarak da adlandırılır. Bu nedenle, uygun güvenilirlik tahmini, her bir yargıç tarafından verilen yargıdaki rastgeleliğin yanı sıra algıdaki farklılıkları da hesaba katmalıdır. Yargıların güvenilirliğini tahmin etmenin uygun yolu, farklı puanlayıcılar tarafından bağımsız olarak yapılan yargıları ilişkilendirmektir.

Hakemler arasındaki korelasyon, kararlarda rastgele ölçüm hatası veya algı farklılıkları (halo hatası) olduğu ölçüde azalacaktır. Eğer iki yargı (“işin kalitesi” ve “işin miktarı”) iki değerlendirici tarafından yapılıyorsa, rastgele yanıt hatasının, maddeye özgü hatanın (bu iki derecelendirme ölçeğine özgü) etkisini ayrı ayrı tahmin etmek mümkündür.

Geçici hata varsa ve geçici hatanın nedeni iki yargıçta bağımsızsa (olağan durum), o zaman bu korelasyon geçici hata tarafından da uygun şekilde düşürülecektir, ancak geçici hata kendine özgü (halo) ile ayırt edilemeyecektir. hata. Bu durumda, güvenirliğe “değerlendiriciler arası güvenilirlik” denir, ancak buna da bir güvenilirlik tahmini denilmesi daha doğru olur.

Değerlendiriciler arası güvenilirlik, derecelendirmeler için CES’tir (gecikmeli paralel form güvenilirliği). Bu tür araştırmalar, iş performansının denetleyici derecelendirmeleri için değerlendiriciler arası ortalama güvenirliğin yaklaşık .50 olduğunu bulmuştur. Aynı puanlayıcı tarafından iki farklı zamanda yapılan puanların ilişkilendirilmesiyle tahmin edilen puanlayıcı içi güvenilirlik, çok daha yüksektir, ancak gerçek güvenilirliğin çok büyük bir tahminidir.


SPSS tablo YORUMLAMA örnekleri
Nitel veri analizinde Kodlama
Nitel analiz
Nitel araştırmada tema oluşturma
Veri hazırlama süreci aşamaları
Veri YORUMLAMA nedir
Aşağıdakilerden hangisi tanımlayıcı istatistiklerden biri değildir
Analiz yöntemleri Nelerdir


Kodlanmış Yanıt Verileri

Bazı davranışlar doğrudan kaydedilemeyecek kadar karmaşıktır. Bu nedenle, kullanılan veriler, davranışın bir gözlemcisi tarafından yapılan bir kodlamayı temsil eder. Örneğin, konuya gösterilen bir resimden esinlenen bir hikayede ifade edilen başarı ihtiyacının kapsamını kodlayabiliriz. Farklı gözlemciler tarafından yapılan kodlamalar arasındaki farklılıklara “kodlama hatası” denir. Bu bağlamda sıklıkla yapılan kritik bir hata, yalnızca kodlayıcılar arasındaki farkı hata olarak kabul etmektir.

Kodlama hatası ölçümde önemli bir hata kaynağı olmakla birlikte, kodlanan davranışta rastgele yanıt hatası, spesifik hata ve geçici hata da vardır. Örneğin, kodlayıcıların çok iyi eğitildiklerini ve hikayelerde yer alan başarı motivasyonu miktarına ilişkin değerlendirmelerinde .95’lik bir korelasyonu kabul ettiklerini varsayalım.

Ancak, bir haftadan diğerine, aynı kişi tarafından anlatılan ardışık öykülerdeki başarı imgeleri arasında yalnızca .40’lık bir korelasyon olduğunu varsayalım. .95’in “güvenilirliği”, hikayeler icat etmedeki bu istikrarsızlığı (rastgele yanıt hatası ve geçici hata) yansıtmaz ve bu nedenle söz konusu gerçek güvenilirliği büyük ölçüde abartır. 

Meta-analiz için ölçüm hataları ve güvenilirlik tahminleriyle ilgili bu gerçeklerin etkileri nelerdir? Diğer sistematik artefaktların aksine, ölçüm hatası her zaman mevcuttur. Ölçüm hatası için doğru düzeltmeler, doğru meta-analiz sonuçları için kritik öneme sahiptir.

Meta-analizde ölçüm hatası için düzeltmeler yapmak için uygun olmayan güvenilirlik tahminlerinin kullanılması, sonuçların doğruluğunun bir miktar kaybına yol açar. Örneğin, son araştırmalar, yaygın olarak kullanılan psikolojik ölçümlerde (örneğin kişilik ve yetenek ölçümleri) geçici ölçüm hatası olduğunu göstermektedir.

Bu, meta-analizde ölçüm hatasını düzeltmek için alfa katsayısı ve KR-20 güvenilirlik tahminlerini kullanmanın yaygın uygulamasının tipik olarak eksik düzeltmelere yol açtığı ve dolayısıyla ortalama korelasyon tahminlerinde aşağı yönlü bir sapma ürettiği anlamına gelir, çünkü alfa ve KR-20 katsayısı güvenilirlikler, geçici hatanın etkilerini algılamaz veya kaldırmaz.

Benzer şekilde, test-tekrar test güvenilirlik tahminlerinin kullanılması da, belirli faktör ölçüm hatalarının kontrol edilememesi nedeniyle eksik düzeltmelere yol açacaktır. İster her bir katsayı ayrı ayrı düzeltiliyor (bu bölümde açıklandığı gibi) veya güvenilirlik katsayılarının dağılımları kullanılıyor olsun (Bölüm 4’te açıklandığı gibi), ilgili tüm ölçüm hatası kaynakları dikkate alınmalı ve mümkün olduğu ölçüde mevcut verilerle, uygun güvenilirlik tahminleri yapılmalıdır.

Ne yazık ki, mevcut güvenilirlik tahminlerinin çoğu alfa katsayıları veya KR-20 tahminleridir (yani, CE tahminleri) ve bu nedenle geçici hatayı hesaba katmaz. CES katsayısının tahminleri literatürde nadirdir ve test kılavuzlarında bile yaygın değildir. Çeşitli ölçeklerde geçici hata miktarının tahminleri %4 ila %5 civarındadır. (Bu değerler, duygulanım özelliği ölçümleri için daha büyüktür.) Bu nedenle, CE tahminleri, Schmidt ve diğerlerinde önerildiği gibi, bu güvenilirlik tahminlerinden .04 veya .05 çıkarılarak geçici hata için ayarlanabilir veya düzeltilebilir. 

Bununla birlikte, bu tür ayarlama rakamları (henüz) tüm terazi türleri için mevcut değildir. Bu nedenle, diğer alanlarda olduğu gibi araştırmalarda da “mükemmel olanın iyinin düşmanı olduğunu” akılda tutmak önemlidir. İdeal güvenilirlik tahminleri kullanılamadığı sürece, ölçüm hatası için herhangi bir düzeltme yapılmaması gerektiğini söylemek yanlış bir argüman olacaktır.

Daha önce belirtildiği gibi, CES tahminleri (gecikmeli paralel form tahminleri) daha uygun olduğunda katsayı alfa tahminlerinin (CE tahminleri) kullanılması, ölçüm hatasının sapma etkileri için herhangi bir düzeltme yapmamaktan çok daha doğru olan nihai sonuçlara yol açar. Ancak böyle bir durumda araştırmacı, ölçüm hatası için yalnızca kısmi bir düzeltmenin mümkün olduğunu ve bu nedenle elde edilen düzeltilmiş değerlerin aşağı yönlü bir sapma içerdiğini belirtmelidir.

Bir diğer önemli sonuç, derecelendirmeler kullanıldığında, değerlendiriciler arası güvenilirliklerin kullanılmasının, ölçüm hatası için çok ciddi eksik düzeltmelere yol açacağıdır. Bunu önlemek için her zaman puanlayıcılar arası güvenirlikler kullanılmalı ve (çok özel durumlar dışında) değerlendiriciler arası güvenirlikler kullanılmamalıdır. Ayrıca, artefakt dağılımı meta-analizinde, güvenilirlik artefaktı dağılımında asla iç ve değerlendiriciler arası güvenilirliklerin bir karışımı kullanılmamalıdır. Neyse ki, değerlendiriciler arası tahminler (testler ve ölçekler için CES tahminlerinden farklı olarak) yaygın olarak mevcuttur.

Kodlanmış yanıt verileri durumunda, güvenilirlik tahminlerinin önlemin iki ayrı uygulamasına dayalı olması kritik önem taşır. Yani, birinci kodlayıcı, 1. zamanda elde edilen yanıtları kodlamalıdır ve ikinci kodlayıcı, 2. zamanda elde edilen aynı kişilerden gelen yanıtları kodlamalıdır. Bu iki kodlama arasındaki korelasyon, kodlanmış yanıt verilerinin güvenilirliğinin tek doğru tahminini sağlar.

Her iki kodlayıcı da tek bir durumda elde edilen yanıtları kodlarsa, ortaya çıkan korelasyon güvenilirliği büyük ölçüde abartır ve meta-analiz tahminlerinde büyük bir aşağı yönlü sapmaya neden olur. Uygun olmayan güvenirlik tahminlerinin kullanımı bazı meta-analiz uygulamalarında bir problem olmuştur. Farklı türdeki güvenilirlik tahminlerinin hepsinin eşit derecede uygun olmadığını hatırlamak önemlidir.

Bir yanıt yazın