Ücretsiz Olarak Temin Edilebilen Meta-Analiz Yazılımı
RevMan dışındaki tüm ücretsiz paketler DOS tabanlıdır. Bu, Excel gibi diğer paketlerden veri içe aktarmanın Windows tabanlı ticari paketlerden daha zor olduğu anlamına gelir.
Çoğu standart meta-analitik prosedür bu paketler kullanılarak gerçekleştirilebilirken, DOS tabanlı paketler tarafından üretilen grafikler, paket içinde düzenlenmeleri gerektiğinden ve genellikle kelime işlem yazılımına aktarılmaları zor olduğundan, Windows paketleri tarafından üretilen grafiklere göre daha az esnektir. Ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analiz paketlerinin özellikleri aşağıda açıklanmış ve özetlenmiştir.
The Cochrane Collaboration'ın İnceleme Yöneticisi (RevMan sürüm 4.03)
RevMan, inceleme protokollerini veya tamamlanmış incelemeleri Cochrane formatında girmek için tasarlanmış Windows tabanlı bir yazılım paketidir.3 Bu, incelemenin yapılandırılmış bir metnini ve dahil edilen ve hariç tutulan çalışmaların tablolarını içerir. Teknik destek, kayıtlı Cochrane inceleme gruplarının üyelerine sunulmaktadır.
RevMan, MetaView adlı bir analiz modülü içerir. İkili veya sürekli veriler, sonuç ölçeklerinde sabit ve rastgele modeller kullanılarak girilebilir ve analiz edilebilir: olasılık oranı, göreceli risk, risk farkı, ortalama fark ve standartlaştırılmış ortalama farkıdır.
Aynı veri sayfasında farklı karşılaştırmalar ve sonuçlar yer alabilir. Orman arazileri, ham veriler, ağırlıklar ve bireysel çalışmaların yılı ile veya bunlar olmadan görüntülenebilir. Orman arazileri ve veri gösterimleri, çeşitli çalışma özelliklerine göre sıralanabilir. Huni parselleri de mevcuttur. Orman çizimleri (ama huni çizimleri değil) bitmap dosyaları olarak dışa aktarılabilir.
RevMan'i meta-analiz için kullanmanın olası bir dezavantajı, Cochrane Sistematik İncelemeler Veritabanına dahil edilmek üzere tüm bir incelemeyi içerecek şekilde tasarlandığından, kullanıcının önce tam bibliyografik ayrıntılar gibi çok sayıda bilgiyi girmesi gerektiğidir. Çalışmalar, herhangi bir meta-analitik prosedür gerçekleştirilmeden öncedir.
Meta Analist
Meta-analist, New England Tıp Merkezi, Box 63, 750 Washington St, Boston, MA 02111, ABD'den Dr Joseph Lau tarafından yazılmıştır. Program DOS tabanlıdır; Windows sürümü geliştirilme aşamasındadır. İlgilenen okuyucular, bir kopyasını almak için yazarla iletişime geçmelidir. Program, yalnızca ikili sonuçları olan klinik araştırmaların standart ve kümülatif meta analizi için geliştirilmiştir. Bir seferde yalnızca bir sonuç girilebilir.
Program, oran oranlarını, göreceli riskleri ve risk farklılıklarını birleştirmek için yaygın olarak kullanılan sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. Yayın yılı veya bileşen çalışmalarının kalite özellikleri gibi diğer değişkenler veri tablosuna dahil edilebilir. Kümülatif meta-analiz, çalışma kalitesi veya yayın yılı gibi ortak değişkenlere göre artan veya azalan sırada gerçekleştirilebilir. Kapsüllenmiş bir PostScript dosyasına grafik çıktı gönderme seçeneği vardır.
meta-analiz örnek çalışma
cma meta-analiz programı indir
Meta-analiz makale
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-Analiz Eğitimi
Meta-analiz Nasıl yapılır
Meta-analiz makale Örneği
Meta-analiz etki büyüklüğü
Meta Testi
Joseph Lau tarafından da yazılan bu DOS-tabanlı paket (yukarıdaki e-posta adresine bakın), tanısal test verilerinin meta-analizi için özel olarak tasarlanmış tek pakettir ve bu nedenle bu derlemede benzersiz özelliklere sahiptir. Her çalışma için veriler (doğru +, yanlış –, yanlış +, doğru –) çalışma düzeyinde ortak değişkenlerle birlikte pakete girilir.
Paket, her çalışma için ayrı ayrı duyarlılık ve özgüllüğü gösterir ve hem sabit hem de rastgele etkiler modelleri altında toplanır. Özet alıcı operatör eğrisi (ROC) analizleri de görüntülenir. Duyarlılık ve özgüllüğün orman çizimleri ve özet doğruluk eğrileri mevcuttur. Grafikler, kapsüllenmiş PostScript formatı kullanılarak kaydedilebilir.
Kolay MA sürüm 99
EasyMA, Lyon Üniversitesi'nden Michel Cucherat tarafından geliştirilen DOS tabanlı bir pakettir. Tüm menü başlıkları İngilizce olarak yazılmıştır, ancak bağlamsal yardım yalnızca Fransızca olarak mevcuttur, ancak İngilizce'ye çevrilmiş kağıt tabanlı bir kılavuz ve programı açıklayan bir kağıt4 mevcuttur. EasyMA, bir veya birkaç ikili sonucu olan klinik çalışmaların meta-analizi için geliştirilmiştir.
Menü odaklıdır ve birleşik bahis oranları, göreceli riskler ve risk farklılıklarının hesaplanması için sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. İkinci durumda, bir olayı (NNT) önlemek için tedavi edilmesi gereken hasta sayısı da verilir. Diğer faydalı özellikler, kontrol grubu olay oranlarına göre bir tablo sıralama çalışmaları ve kontrol grubunun tedavi grubu oranlarına karşı ağırlıklı ve ağırlıksız regresyon analizini içerir. EasyMA, hem standart hem de kümülatif meta-analiz için orman parsellerinin yanı sıra radyal ve huni grafikleri üretir.
Meta
Free University of Berlin'den Ralf Schwarzer tarafından yazılan bu program, DOS altında çalışır ve etki büyüklüklerinin (standartlaştırılmış ortalama farklar) meta-analizi için tasarlanmıştır. Program, korelasyon katsayılarının gövde ve yaprak görüntüsünü çizmek için kullanılabilir, ancak yüksek kaliteli grafikler mevcut değildir.
Meta-analiz için olanaklar içeren veya meta-analiz rutinlerinin yazıldığı genel istatistiksel yazılım
Halihazırda ticari bir istatistiksel yazılım paketine aşina olan ve bu pakete erişimi olan okuyucular için meta-analiz olanaklarını kullanmak, meta-analiz yapmanın en uygun yolu olabilir. Genel paketlerin detayları Kutu 17.1'de verilmiştir.
Yıldız ile işaretlenmiş paketler hazır meta-analiz rutinleri sağlamaz, ancak meta-analiz programları kullanıcılar tarafından yazılmış ve ücretsiz olarak kullanıma sunulmuştur. Bazı faydalı web sitelerinin adresleri Kutu 17.1'de verilirken; Daha fazla bilgi bulmak için, istenen paketin adıyla birlikte “meta-analiz” için bir internet araması yapmanızı öneririz.
Örneğin, SAS kullanan meta-analiz rutinleri hakkında bilgi bulmak için “meta-analiz SAS”ı arayın. SAS dahil olmak üzere çeşitli istatistiksel paketlerde uzman meta-analiz prosedürleri yapmak için mevcut kod rutinlerinin ayrıntılı bir incelemesi için detaylara bakınız.
Durum*
Stata, genel amaçlı bir istatistik paketidir. Kullanıcılar tarafından yazılmış ve ticari paketlerde mümkün olan tekniklerin ve grafiklerin büyük çoğunluğunu kullanıma sunan kapsamlı bir meta-analitik prosedürler yelpazesi internetten indirilebilir. Stata'daki meta-analiz, Bölüm 18'de ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
SAS*
SAS, veri yönetimi ve istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılmaktadır. Meta-analizi gerçekleştirmek için SAS kullanımına ayrılmış bütün bir kitap mevcuttur,5 ve burada açıklanan kod rutinleri indirilebilir. Ek olarak, sabit ve rastgele etki analizlerinin yanı sıra birkaç çizim de gerçekleştiren başka bir SAS makrosu paketi yazılmış ve açıklanmıştır.
Ne yazık ki, SAS tarafından üretilen grafiklerin nispeten düşük kalitesi (burada listelenen diğer ticari paketlerle karşılaştırıldığında), özellikle bir yayına dahil edilmek üzere yüksek kaliteli grafikler isteniyorsa, meta-analiz potansiyelini ciddi şekilde baltalamaktadır.
Meta-analitik Kümülasyon
Örnekler, korelasyonel çalışmalar için istatistiksel gücü göstermektedir, ancak deneysel çalışmalar için eşit derecede gerçekçidir. Deneysel çalışmalarda temel istatistik, korelasyon katsayısı değil, iki grubun, deney ve kontrol gruplarının ortalamaları arasındaki standartlaştırılmış farktır. Bu, standart sapma birimlerindeki iki ortalama arasındaki farktır ve d-değeri istatistiği olarak adlandırılır.
d istatistiği, korelasyonun kabaca iki katı büyüklüğündedir. Bu nedenle, örnek, d = .51; bu, standart sapmanın yarısı kadar bir farktır, oldukça önemli bir farktır. Normal dağılımda 50. ve 69. persentiller arasındaki farka karşılık gelir. Şekil 2.8a için karşılık gelen örnek boyutları deney grubunda N = 42 ve kontrol grubunda N = 41 olacaktır (veya tam tersi). Bu sayılar da nispeten büyüktür; birçok çalışma her grupta çok daha azına sahiptir.
Örnek, birçok deneysel çalışma için daha gerçekçi bir analoga dönüşüyor. Deney ve kontrol gruplarında 20’şer deneğin bulunduğu deneysel çalışmalara karşılık gelir. Her grupta 20 veya daha az (bazen 5 veya 10) olan birçok çalışma, özellikle örgütsel davranış ve karar verme laboratuvar çalışmaları gördük. .20’nin ρ değeri, gerçek çalışmalarda gözlemlenen birçok değerden daha büyük veya daha büyük bir değer olan .40’lık bir d değerine karşılık gelir.
Bu nedenle, küçük örneklemli çalışmaların düşük istatistiksel gücünü gösteren bu iki örnek ve bu tür çalışmalarda anlam testlerinin geleneksel kullanımından kaynaklanan sonuçlardaki hatalar deneysel çalışmalara da genellenir. d istatistiğinin özellikleri biraz farklı olduğundan, burada istatistiksel güç için verilen kesin rakamlar geçerli olmayacaktır; istatistiksel güç, deneysel çalışmalarda aslında biraz daha düşüktür. Ancak rakamlar durumu açıklamaya yetecek kadar yakındır.
Meta-analiz, gösterilen çalışmaları ve 2.8b’yi nasıl ele alır? İlk olarak, meta-analiz, her bir çalışma grubundaki ortalama r’nin hesaplanmasını gerektirir. Çalışmalar için, ortalama r, doğru değer olan .25 olarak bulunacaktır. Çünkü hesaplanan ortalama yine doğru değer olan .20 olacaktır. Bu r ̄’ler daha sonra örnekleme hatasından beklenen varyans miktarını hesaplamak için kullanılacaktır.
Bu değer daha sonra, örnekleme varyansının üzerinde ve üzerinde herhangi bir varyansın bırakılıp bırakılmadığını görmek için gözlemlenen korelasyonlardaki varyans miktarından çıkarılır. Gözlenen varyans (.10344)2 = .0107’dir. Bu nedenle, bu çalışmalar arasındaki korelasyonlardaki gerçek varyans miktarı Sρ2 = .0107 − .0107 = 0’dır.
Meta-analitik sonuç, yalnızca bir ρ (ρ = .25) değerinin olduğu ve çalışmalar arasında rs’deki tüm görünür değişkenliğin örnekleme hatası olduğudur. Böylece meta-analiz doğru sonuca götürür, geleneksel yaklaşım ise çalışmaların %25’inde ρ = 0 olduğu ve diğer %75’inde .18 ile yaklaşık olarak .46 arasında değiştiği sonucuna yol açmıştır.
Gerçekte gözlemlenen varyans (.1537)2 = .0236 = Sr2’dir. Yine, Sr2 − Se2 = 0 ve meta-analitik sonuç, tüm çalışmalarda yalnızca bir ρ değerinin olduğu—ρ = .20- ve farklı çalışmalarda rs’deki tüm değişkenliğin yalnızca örnekleme hatası olduğudur. Yine meta-analiz doğru sonuca götürürken, istatistiksel anlamlılık testlerinin geleneksel kullanımı yanlış sonuçlara yol açar. Buradaki ilke, d istatistikleri için aynıdır. Yalnızca belirli formüller farklıdır.
Buradaki örnekler varsayımsaldır, ancak gerçekçi değildir. Aslında buradaki nokta, gerçek verilerin çoğu zaman aynı şekilde davranmasıdır. Örneğin, içindeki gerçek verileri düşünün. Bu veriler, Sears, Roebuck ve Company’de dokuz farklı iş ailesi üzerinde yapılan bir çalışmada elde edilen geçerlilik katsayılarıdır.
Bu yedi testten herhangi biri için geçerlilik katsayıları bazı iş aileleri için önemlidir, ancak diğerleri için değildir. Örneğin, aritmetik testinin 1, 2, 5, 8 ve 9 numaralı iş aileleri için önemli geçerlilik katsayıları vardır; geçerlilik iş aileleri 3, 4, 6 ve 7 için önemli değildir. 9, çünkü bu iş aileleri için geçerli, diğerleri için geçerli değil.
Bu sonuç hatalıdır. Bu kitapta sunduğumuz meta-analiz yöntemlerinin uygulanması, Tablo 2.3’teki testler için iş aileleri arasındaki geçerliliklerdeki tüm farklılıkların örnekleme hatasından kaynaklandığını göstermektedir. Anlamlı olmayan geçerlilikler sadece düşük istatistiksel güçten kaynaklanmaktadır.
Örnekleme hatasının gerçek verilerdeki çalışma sonuçlarındaki tüm varyasyonu açıkladığı bir başka örnek Schmidt, Ocasio ve ark. (1985). Bu kapsamlı çalışmada, gözlemlenen korelasyon katsayıları, farklı çalışmalarda -.16’dan .61’e kadar, .78 korelasyon noktası aralığında değişiklik göstermiştir. Yine de ρ’nın gerçek değeri her çalışmada .22’de sabitti. (Aslında, her çalışma tek bir büyük çalışmadan rastgele bir örneklemdi.) Küçük örneklemli çalışmalarda örnekleme hatası, çalışma sonuçlarında muazzam değişkenlik yaratır. Araştırmacılar onlarca yıldır örnekleme hatasının ne kadar değişkenlik ürettiğini hafife aldılar.
Elbette örnekleme hatası, tüm çalışma setlerindeki tüm varyasyonu açıklamaz. Çoğu durumda, bu bölümde daha önce tartışıldığı gibi, diğer artefaktlar da çalışma sonuçlarında farklılıklara neden olur. Ve bazı durumlarda, örnekleme hatası ve diğer artefaktların (ölçüm hatası ve çalışmalar arasındaki aralık kısıtlama farklılıkları gibi) kombinasyonu bile tüm varyansı açıklayamaz. Bununla birlikte, bu artefaktlar hemen hemen her zaman çalışma sonuçlarındaki önemli miktardaki varyansı hesaba katar.
Ne Zaman ve Nasıl Biriktirilir?
Genel olarak, çalışmalar arasında sonuçların bir meta-analitik kümülasyonu kavramsal olarak basit bir süreçtir.
1.Mevcut her çalışma için istenen tanımlayıcı istatistiği hesaplayın ve bu istatistiğin çalışmalar arasında ortalamasını alın.
2. Araştırmalar arası istatistiklerin varyansını hesaplayın.
3.Örnekleme hatası nedeniyle miktarı çıkararak varyansı düzeltin.
4.Örnekleme hatası dışındaki çalışma gerçekleri için ortalamayı ve varyansı düzeltin.
5. Niteliksel olarak çalışmalar arasında sonuçlardaki potansiyel varyasyonun boyutunu değerlendirmek için düzeltilmiş standart sapmayı ortalamayla karşılaştırın. Ortalama, 0’dan büyük iki standart sapmadan fazlaysa, o zaman göz önünde bulundurulan ilişkinin her zaman pozitif olduğu sonucuna varmak mantıklıdır.
Uygulamada, kümülasyon genellikle daha sonraki bölümlerde inceleyeceğimiz çeşitli teknik karmaşıklıkları içerir.
Sonuçların kümülasyonu, aynı ilişkiyle ilgili veriler içeren en az iki çalışma olduğunda kullanılabilir. Örneğin, Crooked Corn Flakes’teki çalışmanız iş durumu ile iş tatmini arasında bir korelasyon içeriyorsa, bu korelasyonu Tuffy Bolts’taki daha önceki çalışmanızda bulunan korelasyonla karşılaştırmak isteyebilirsiniz.
Ancak, iki bağıntılı örnekleme hatasını düzeltmek için sunulan düzeltilmiş varyans prosedürlerinden farklı bir strateji kullanmak mümkündür. güven aralıkları örtüşürse, iki korelasyon arasındaki fark yalnızca örnekleme hatasından kaynaklanıyor olabilir ve ortalama, ortak değerlerinin en iyi tahminidir.