Moderatör Değişkenlerinin Tespiti – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Moderatör Değişkenlerinin Tespiti
Meta-analizde ikinci dereceden örnekleme hatasının varlığı, belirli koşullar altında örnekleme hatası ile popülasyon etki büyüklüğündeki gerçek varyasyon arasında ayrım yapmanın zor olacağı anlamına gelir. O halde bir moderatör değişkeni nasıl tespit edilecek? En yaygın durum ikili moderatördür. İkili bir moderatör değişkeni için, araştırma alanı iki alt alana bölünebilir, böylece ortalama etki büyüklüğü her bir alt alanda farklı olur.
Her istatistiksel alanda, temel bilgi ile istatistiksel kesinlik ve güç arasında bir değiş tokuş vardır. Yani, akıllı bir veri analistinin, örnekleme hatasının çizilecek çıkarımlar üzerindeki etkisini azaltmak için söz konusu istatistik hakkında önemli bilgileri kullanması her zaman mümkündür.
Bu, ikili moderatör değişkeni durumunda meta-analiz için çarpıcı biçimde doğrudur. Önemli ölçüde uç durumları düşünün: teorik olarak tahmin edilen moderatör değişkenine karşı şüphelenilmeyen moderatör değişkeni. Teorik olarak tahmin edilen moderatörü tespit etme istatistiksel gücü, şüpheli moderatör değişkenini tespit etme gücünden çok daha yüksektir. Bu, bu çalışmanın son baskısında ayrıntılı olarak gösterilmiştir.
Teorik olarak tahmin edilen moderatör değişkenini düşünün. Bu moderatör değişken tahmin edildiğinden meta-analizde kodlanabilir. Bu moderatör değişkeni için test, orijinal genel meta-analizdeki iki çalışma alt grubundaki alt grup meta-analizlerinin karşılaştırması olacaktır. Bunun güven aralıkları kullanılarak yapılmasını öneririz. Çıplak meta-analiz için bu tür güven aralıklarını hesaplama yöntemleri bu bölümün başlarında sunulmuş ve daha eksiksiz meta-analiz yöntemleri verilmiştir.
Şüpheli olmayan moderatör değişkenini düşünün. Şüpheli olmadığı için meta-analizde kodlanmayacaktır. Bu nedenle, tanımlanabilir tüm artefaktlar kontrol edildikten sonra kalan artık varyasyon şeklinde tespit edilmelidir. Meta-analiz üzerine bazı güncel ders kitaplarında, bu saptama homojenlik için bir ki-kare testi şeklini alır.
Liderlik eğitimi örneği, bu ki-kare testinin tipik olarak düşük güce sahip olduğu gerçeğini göstermektedir. Ki-kare testine bir alternatif, yüz değerinde tahmini kalıntı standart sapmayı almaktır. Başka bir alternatif, bu bölümde daha önce tartışılan %75 kuralımızı kullanmaktır. Bununla birlikte, moderatör a priori olarak varsayılırsa, alt grup ortalama değerlerinin etrafına güven aralıkları yerleştirilebilir. Bu, bu gibi durumlarda en bilgilendirici istatistiksel analizdir ve biz de bunu öneriyoruz.
Bağımlı değişkenin diğer adı
Kategorik değişkenler
Dependent independent variable örnekleri
Nitel araştırmalarda değişken
Bağımlı değişkene örnek veriniz
Moderator değişken örneği
Değişkenlere örnek
Bağımsız değişken Nedir Psikoloji
Moderatör Değişkenlerinin Hiyerarşik Analizi
Meta-analiz kullanarak moderatör değişkenleri ararken, bazı yazarlar kısmen hiyerarşik bir döküm kullanmışlardır. İlk olarak, tüm çalışmalar genel bir meta analize dahil edilmiştir. Çalışmalar daha sonra bir anahtar moderatör değişkeni tarafından bölünür, ardından başka bir anahtar moderatör değişkeni tarafından bölünür ve bu şekilde devam eder. Gaugler, Rosenthal, Thornton ve Bentson (1987) tarafından yapılan değerlendirme merkezi geçerliliklerinin meta analizi bu yaklaşımın bir örneğidir.
Bununla birlikte, bu tür bir analiz tamamen hiyerarşik değildir çünkü moderatör değişkenler kombinasyon halinde dikkate alınmaz ve bu da büyük yorumlama hatalarına neden olabilir. Bu hatalar, kafa karıştırıcı ve etkileşim nedeniyle varyans analizindeki sorunlara benzer. İki büyük moderatör değişkeni durumunu düşünün.
Her moderatörün ayrı ayrı incelenmesi oldukça yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Rodgers ve Hunter (1986) tarafından hedeflere göre yönetimin (MBO) üretkenlik üzerindeki etkilerinin bir meta-analizinde, ilk analiz iki moderatör değişken önerdi: üst düzey yönetim taahhüdü ve zaman ufku uzunluğudur.
İlk analizleri, üst yönetimin güçlü desteğine sahip MBO programlarının üretkenliği ortalama %40 oranında artırdığını, üst yönetimin güçlü desteğini almayan programların ise çok az etkisi olduğunu ileri sürdü. İlk analizleri ayrıca, 2 yıldan daha uzun bir değerlendirme dönemine dayanan çalışmaların, 2 yıldan daha kısa süreli çalışmalara göre çok daha büyük etkiler gösterdiğini ileri sürdü.
Ancak, çalışmalar iki moderatör değişken tarafından birlikte ayrıştırıldığında, zaman periyodunun etkisi hemen hemen ortadan kalkmıştır. Uzun vadeli çalışmaların çoğu, güçlü üst yönetim bağlılığına sahip çalışmalar iken, kısa vadeli çalışmaların çoğu, zayıf üst yönetim bağlılığına sahip çalışmalardır. Bu nedenle, moderatör değişken olarak zaman ufkunun görünen etkisi, yönetimsel bağlılıkla karıştırılmasından kaynaklanmaktadır.
Meta-analizde tamamen hiyerarşik moderatör analizleri yürütmenin zorluğu, iki yönlü koparmanın ötesinde hücrelerde yeterli sayıda çalışma sağlamak için genellikle çok az çalışma olmasıdır. Bu basitçe, o sırada tüm moderatör hipotezlerini ele almanın mümkün olmadığı anlamına gelir. Zamanla daha fazla çalışma biriktikçe, daha eksiksiz moderatör analizleri yapılabilir.
MBO meta-analizi, moderatörler arasındaki kafa karıştırıcı potansiyel sorunları, yani bir potansiyel moderatör için diğerinde gerçek farklılıklar tarafından üretilen “sahte” (yol analizi dilinde) ortalama farklılıkları göstermektedir. Bu nedenle, moderatörlerin ilişkili olması gerçeğinden kafa karıştırıcı sonuçlar çıkmaktadır. İkinci problem, moderatör değişkenler arasındaki potansiyel etkileşimdir.
İki moderatör değişken A ve B’nin ayrı ayrı analiz edildiğinde etki büyüklüklerini orta düzeyde tuttuğunun bulunduğunu ve moderatör değişkenlerin çalışmalar arasında bağımsız (ilişkisiz) olduğunu varsayalım. O halde A ve B’nin her zaman orta düzeyde etki büyüklüğü olduğu sonucuna varabilir miyiz? Yapamayız. Bir örnek düşünün.
Ortalama etki büyüklüğünün A varken .30, A yokken .20 olduğunu ve ortalama etki büyüklüğünün B varken .30, B yokken ise .20 olduğunu varsayalım. A’nın frekansının %50 ve B’nin frekansının %50 olduğunu ve A ile B’nin bağımsız olduğunu varsayalım. Daha sonra A ve B birlikte ele alınarak elde edilen dört hücrenin her biri %25 frekansa sahip olacaktır. Aşağıdaki ortak döküm tablosundaki ortalama etki büyüklüklerini göz önünde bulundurun.
Moderatör B’nin bulunmadığı çalışmaların %50’sini düşünün. Bu çalışmalarda A’nın varlığı veya yokluğu önemli değildir; ortalama etki büyüklüğü her iki durumda da .20’dir. Dolayısıyla A, yalnızca B’nin bulunduğu çalışmalar için bir moderatör değişkendir. “A, X’in Y üzerindeki etkisini yumuşatır” ifadesi, B’nin olmadığı çalışmaların %50’si için yanlıştır. Moderatör A’nın bulunmadığı çalışmaların %50’sini düşünün.
Bu çalışmalarda B’nin varlığı veya yokluğu önemli değildir; ortalama etki büyüklüğü her iki durumda da .20’dir. Dolayısıyla B, yalnızca A’nın bulunduğu çalışmalar için bir moderatör değişkendir. “B, X’in Y üzerindeki etkisini yumuşatır” demek, A’nın olmadığı çalışmaların %50’si için yanlıştır.
Bu, A ve B’nin moderatör değişkenler olarak ayrılmaz bir şekilde bağlantılı olduğu anlamına gelir. Birinin veya diğerinin bulunmadığı çalışmaların %75’inde, değişkenlerden birinin mevcut olup olmadığına bakılmaksızın ortalama etki büyüklüğü .20’dir. Tek düzenleyici etki, hem A hem de B’nin birlikte bulunduğu çalışmaların diğer çalışmalardan farklı olmasıdır.
Bağımlı değişkene örnek veriniz Bağımlı değişkenin diğer adı Bağımsız değişken Nedir Psikoloji Değişkenlere örnek Dependent independent variable örnekleri Kategorik değişkenler Moderator değişken örneği Nitel araştırmalarda değişken