Ölçüm Hatası – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Bir Ürünün Varyansı: Genel Durum
Önceki türetme, hemen herhangi bir sayıda faktöre uzanır. Örneğin, dört değişkenin çarpımının varyansı vardır.
Yani, her terimde karesi alınmış bir ortalama için bir varyans ikamesi vardır. Kare dörtlü çarpım A2 = [abcd]2 çarpanlara ayrılırsa, bu tür her bir ikame, varyasyon katsayısının karesi ile temsil edilir.
Tam yapıt dağılımı meta-analizi için formüller ilk olarak “geçerlilik genelleştirme” başlığı altında personel seçimi araştırmasının özel alanında geliştirilmiştir. Ancak, personel seçiminde araştırmada belirli bir tuhaflık vardır; özellikle, Bölüm 3’te belirtildiği ve bu bölümde daha sonra açıklandığı gibi, tahmin edici (bağımsız) değişkendeki ölçüm hatasını düzeltmemek için nedenler vardır.
Sonuç olarak, geçerlilik genellemesinden elde edilen formüller, genel olarak sosyal ve davranış bilimlerindeki araştırma entegrasyonunun daha geniş genel bağlamında faydalı olacak şekilde değiştirilmelidir. Burada üç formül seti geliştireceğiz. İlk olarak, en yaygın durumu ele alacağız: x ve y değişkenlerinin her ikisinde de ölçüm hatası, ancak aralıkta kısıtlama yok. Daha sonra, bu eserlerin üçünün de düzeltilmesi gereken durum için bir dizi formül geliştireceğiz.
Bu formüller yalnızca doğrudan menzil kısıtlaması için geçerlidir. Daha önce belirtildiği gibi, menzil kısıtlaması dolaylı olduğunda farklı prosedürler kullanılmalıdır. Bu bölümün ilerleyen kısımlarında, aralık kısıtlaması dolaylı olduğunda kullanılacak yöntemleri sunacağız. Ayrıca literatürde kullanılmış olan geçerlik genelleme formüllerini de sunacağız.
Bu yöntemlerin çoğu, yalnızca aralık kısıtlaması doğrudan olduğunda uygundur ve aralık kısıtlamasının dolaylı olduğu verilerle kullanıldığında ortalama geçerlilikleri olduğundan az tahmin edecek ve SDρ değerini olduğundan fazla tahmin edecektir. Aslında, yayınlanmış geçerlilik genelleme çalışmalarının çoğunda durum böyle olmuştur.
Çalışılmış Bir Örnek: Ölçüm Hatası
Sosyal bilimlerdeki değişkenler genellikle sadece zayıf ölçülür. Bu nedenle, ölçüm hatasını ortadan kaldırmak için sonuçlar düzeltilmelidir. Belirli bir alandaki çalışmaları zayıflatan tek artefaktın ölçüm hatası olduğunu varsayalım. (Veya, ne yazık ki, daha gerçekçi olarak, bunun, üzerinde bilginin mevcut olduğu tek eser olduğunu varsayın.)
Örgütsel bağlılık ve iş tatmini arasındaki ilişkiye ilişkin varsayımsal bir dizi çalışmanın meta-analizi için temel hesaplamaları sunmaktadır. Sekiz çalışma için temel bulguları ve artefakt bilgilerini sunar. Çalışmalar üç grupta listelenmiştir.
İlk çalışma çifti, örgütsel bağlılık veya iş tatmini ile ilgili hiçbir korelasyonel veri sunmaz, ancak bu çalışmalar örgütsel bağlılık hakkında güvenilirlik verileri içerir. İlki, Ermine’nin kendi örgütsel bağlılık ölçüsünü sunduğu klasik çalışmadır. İkinci çalışma, Ferret’in “Ermine’den anahtar öğeleri” kullandığı ve ardından bağlılığı diğer değişkenlerle (iş tatmini dahil değil) ilişkilendirdiği çalışmadır.
Sistematik hata ne demek
Bağıl hata hesaplayıcı
Sistematik hata örnekleri
Gerçek hata formülü
Gerçek hata nedir
Tesadüfi hata örnekleri
Sistematik hata Türleri
Ortalama hata formülü
İkinci çalışma çifti, yalnızca iş tatmini ölçeklerine ilişkin güvenilirlik bilgilerini içerir. Son olarak, son dört çalışma sadece korelasyonel bilgi içerir (her çalışma madde verisine sahip olsa da ve bu nedenle, o çalışma için en azından katsayı alfa güvenirlik katsayılarını hesaplamış olabilir). Korelasyonlardan ikisinin istatistiksel olarak anlamlı, ikisinin ise önemsiz olduğunu görüyoruz.
Meta-analiz çalışma sayfasını sunar. a sütunu, ilk düzeltilebilir artifakt için zayıflama faktörünü, yani bağımsız değişkenin güvenilirliğinin karekökünü sunar. b sütunu, ikinci düzeltilebilir artefakt için zayıflama faktörünü, yani bağımlı değişkenin güvenilirliğinin karekökünü sunar. Tablonun alt kısmında, her bir girişin ortalaması ve standart sapması verilmiştir.
Bu örnekleme hatası analizi, çalışmalar arasındaki korelasyonlarda çok az farklılık olduğunu göstermektedir. %95 güvenilirlik aralığı .13 ≤ ρxy ≤ .23’tür. Böylece istatistiksel anlamlılık bulamayan iki çalışma Tip II hatalara neden olmaktadır.
Popülasyon korelasyonlarının standart sapması bu nedenle .000610’un karekökü veya SDρ = .0247 olarak tahmin edilir. Yuvarlak sayılarda, gerçek çalışma korelasyonlarının ortalama .30 ve standart sapmanın .025 olduğu tahmin edilmektedir. Etki büyüklüğü korelasyonları normal bir dağılıma sahipse, %95 güvenilirlik aralığıdır.
Burada sadece iki çalışma yapaylığının düzeltildiğini hatırlamak önemlidir: bağımsız ve bağımlı değişkenlerdeki ölçüm hatası. Bu nedenle, gerçek korelasyonlara atfedilen artık varyasyon, kusurlu yapı geçerliliği veya kötü veriler vb. gibi düzeltilmemiş eserler nedeniyle varyasyon içerir. Bu nedenle, gerçek standart sapma, .025 nominal tahminden daha az olabilir.
Bu örnekte artefaktların etkisini ele alalım. Örnekleme hatasının ortalama korelasyon üzerindeki etkisinin ihmal edilebilir olduğu varsayılmıştır (ancak bu sadece 272’lik bir toplam örneklem büyüklüğü ile gerçekten doğru olmayacaktır). Bununla birlikte, örnekleme hatasının çalışmalar arasındaki varyans üzerindeki etkisi çok büyüktür. Örnek korelasyonlarının varyansı .01465 olup, örnekleme hatası .013974, güvenirlik varyasyonundan kaynaklanan varyans .000137 ve “başka” .000539’dur. Diğer bir deyişle, çalışmalar arasındaki korelasyonlardaki varyansın %95’i örnekleme hatasından, %1’i güvenilirlikteki farklılıktan ve %4’ü belirtilmemiş diğer belirleyicilerden kaynaklanmaktadır.
Güvenilirliklerdeki varyasyon, gözlemlenebilir korelasyonlardaki varyasyonun sadece %1’ine neden olur, ancak ölçüm hatasının ortalama korelasyon üzerindeki etkisi çok büyüktür. Ölçüm hatası, ortalama korelasyonun .30’dan .18’e düşmesine neden oldu, bu da %40’lık bir azalmadır.
Çalışılmış Bir Örnek: Güvenilmezlik ve Doğrudan Menzil Kısıtlaması
Üç yapay nesne hakkında yapay bilgimiz olduğunu varsayalım: bağımsız değişkende ölçüm hatası, bağımlı değişkende ölçüm hatası ve bağımsız değişkende doğrudan aralık kısıtlaması gerekir.
Varsayımsal çalışma için hem artifakt bilgilerini ham formda hem de her bir artefakt için hesaplanan zayıflama faktörlerini sunar. Tablo 4.2’deki örnek, referans popülasyondaki iki değişken üzerindeki gerçek puanlar arasındaki popülasyon korelasyonunun her zaman ρ = .60 olduğu varsayılarak oluşturulmuştur. İlk beş sütun, 16 varsayımsal çalışmadan çıkarılan verilerdir. Son üç sütun, sırasıyla rXXa , rYYa ve ux değerlerinden hesaplanan a, b ve c değerleridir.
Tahmini standart sapma bu nedenle 0’dır. Bu örnek gerçek bir değişiklik olmadığı varsayılarak oluşturulduğu için standart sapma 0 olmalıdır ve öyledir. Böylece, nihai meta-analiz sonuçları ρ ̄ = .59 ve SDρ = 0’dır. Bu sonuçlar, gerçek değerlerle (verileri oluşturmak için kullanılan değerler) hemen hemen aynıdır: ρ ̄ = .60 ve SDρ = 0. fark, artefakt dağılımı meta-analizinin kesin bir hesaplamadan ziyade bir tahmin olduğunu gösterir.
Bağıl hata hesaplayıcı Gerçek hata formülü Gerçek hata nedir Ortalama hata formülü Sistematik hata ne demek Sistematik hata örnekleri Sistematik hata Türleri Tesadüfi hata örnekleri