Çözünürlük Sistemleri
Çözünürlük Sistemleri NC-SFM başlangıçta konsolun sabit bir frekansta sabit bir genlik tarafından sürüldüğü genlik modülasyonu (AM) moduna dayanıyordu. Yüzeye yaklaşıldığında, uç yüzey etkileşimi konsol salınımlarının genliğinde ve fazında bir değişikliğe neden olarak ölçülebilir bir sinyal sağlar. Uygulamada, konsolun bu moddaki tepkisinin oldukça yavaş olduğu bulundu ve atomik çözünürlük çalışmalarında frekans modülasyonu (FM) modu ile değiştirildi. Ancak AM modu, hava ve sıvılarda yapılan "vuruş modu" çalışmalarında oldukça başarılı olmuştur. Genel olarak, en iyi çalışma modu, gereken çözünürlük ve sistemin kendisi tarafından belirlenir. SFM'deki gerçek atomik çözünürlük, yalnızca bu çalışmanın odak noktası olacak olan FM modunda elde edilmiştir. FM modu NC-SFM'de, özfrekansı f0 ve yay sabiti k olan bir konsol, bir geri besleme döngüsü aracılığıyla sabit bir A0 genliğinde salınımlarda tutulur. Konsol, kendinden tahrikli bir osilatör olarak düşünülebilir. Salınımların gerçek frekansı f0'a, konsolun kalite faktörü Q'ya ve tahrik uyartımı ile konsolun sapması arasındaki faz kaymasına θ bağlıdır. θ = π/2 için sistem f = f0'da salınır. Genel olarak, deneyler sırasında, sabit bir frekans değişimi ∆f elde etmek için uç-yüzey mesafesi değiştirilir ve elde edilen topografya haritası, yüzeyin görüntüsünü sağlar. Artık ∆f'deki değişimin görüntüleme sinyalini sağladığı sabit yükseklikte görüntü almak da mümkündür. Güvenilir görüntüleme için, deneysel kurulumun önemli olan bir yönü daha vardır: STM'de olduğu gibi, SFM deneylerinde normalde uç ve numune arasında bir sapma U uygulanır. Katkısız yarı iletken ve yalıtkan yüzeyler, özellikle yarılmış iyonik yüzeyler olmak üzere, hazırlandıktan sonra genellikle önemli lokalize yükler içerecektir. Bunlar, önemli uzun menzilli elektrostatik kuvvetlerin yanı sıra tarama sırasında uç yüzey kuvvetinde ani değişiklikler üretir. İletken yüzeyler için, uç ve yüzey arasındaki iş-fonksiyonu farkı, uzun menzilli bir kapasitif kuvvete katkıda bulunacaktır. Bu ek kuvvetler, kısa menzilli kuvvetlerin nispi katkısını azaltarak ve uç çarpma olasılığını artırarak taramayı daha zor hale getirir. Elektrostatik kuvvetlerin etkisinin azaltılması, yüzey üzerinde belirli bir noktada uygulanan önyargının bir fonksiyonu olarak ∆f'nin en aza indirilmesiyle elde edilebilir. Bu sürecin bir örneği görülebilir. Uç ve Yüzey Hazırlığı Her yüzey STM veya SFM'de yüksek çözünürlüklü olarak görüntülenemez. Atomik çözünürlüğe ulaşmak için, çoğu durumda yüzey kapsamlı bir hazırlığa ihtiyaç duyar. Kontrollü döngülerde haftalar hatta aylar süren püskürtme (çoğunlukla Ar+ olmak üzere iyonlarla bombardıman) ve tavlama (yüzey kusurlarının düzeltildiği noktaya kadar ısıtma) nadir değildir. Yüzey hazırlama başlı başına sofistike bir sanattır ve başarılı görüntülemenin anahtarlarından biridir. İyon saçılması ve elektron kırınımı gibi k-uzayı yöntemlerinin aksine, SPM ile görüntülenmek için bir yüzeyin sıralanmasına gerek yoktur. Aslında, bir yüzeydeki tek safsızlıklar ve basamak kenarları, deneyciler tarafından görüntülerinin kalitesini kontrol etmek için sıklıkla kullanılır. Böyle bir safsızlık, çift uç gibi hiçbir bozucu etkinin olmadığı varsayılarak yalnızca tek bir yapı olarak görüntülenir. Uç, tüm SPM yöntemlerinde görüntülemenin en önemli parçasıdır. STM uçları genellikle saf bir metalden, bir metal alaşımından veya genellikle laboratuvarda metal telden üretilen 10-20 farklı malzeme katmanıyla kaplanmış bir metal tabandan yapılır. Bazı durumlarda, STM görüntüleme için ağır katkılı Si uçları da kullanılır. 1920x1080 çözünürlük iyimidir Spektral çözünürlük nedir Ekran çözünürlük 2K çözünürlük Radyometrik çözünürlük nedir Metre altı çözünürlük Mekansal çözünürlük 1280x720 çözünürlük SFM ölçümleri için benzer uçlar da kullanılabilse de, bu çok nadirdir. Bunun nedeni, bir ucun konsol tutuşunun SFM'deki kuvvet değişikliklerinin izlenmesinde çok önemli bir rol oynamasıdır: (i) birçok SFM gerçekleştirmesinde konsol sapmaları, konsolun arkasından yansıyan ışık algılanarak ölçülür; (ii) konsol yay sabiti, uç şekli ve uç keskinliği, görüntü oluşumunda çok önemli roller oynar. Bu nedenle standart konsollar gereklidir. Çoğu durumda bunlar, yarı iletken çiplerle hemen hemen aynı şekilde mikro fabrikasyon yoluyla silikondan üretilir. Bazı durumlarda uç, moleküllerin kontrollü adsorpsiyonu ile değiştirilir. STM'de bunun bir yüzeydeki moleküllerin görünen yüksekliğini etkilediği gösterilmiştir. Ucun tam geometrisi, uç yapısının alan-iyon mikroskobu ile bir taramadan önce ve sonra belirlendiği bazı olağanüstü STM ölçümleri dışında genellikle bilinmemektedir. Konuları daha da karmaşık hale getirmek için uç geometrisi, tekrarlanabilir taramalı tünelleme spektroskopisi (STS) ölçümleri için belirleyicidir; ne yazık ki, STS için en uygun ucun topografik ölçümler için uygun olmadığı gösterilmiştir, çünkü yeterince yüksek bir çözünürlük sağlamaz. SFM'de, apekste belirli orbital konfigürasyonlarla bile temiz silikon uçlar üretmek için bazı girişimlerde bulunulmuştur, ancak görüntüler henüz silikon yüzeyler dışında herhangi bir şey üzerinde üretilmemiştir: bu nedenle gerçek kontrol kanıtı eksiktir. Şu anda en yaygın olarak kabul edilen görüş, SPM uçlarının oldukça düşük eğriliğe sahip bir tabandan ve en baştaki konumda tek bir atom bulunan birkaç katmandan oluşan bir atomik uç kümesinden oluştuğudur. STM'de, tünel bağlantısındaki tüm akım bu "tepe noktası" atomu aracılığıyla taşınır; iletkenlik alanı sonuç olarak oldukça küçüktür ve birkaç ̊A2 aralığındadır. STM hassasiyetinin kaynağı budur, çünkü akımı çok küçük bir yüzey alanının elektronik ortamına karşı çok hassas hale getirir. Keskin uç apeksinin son birkaç atomunun yüzey atomlarıyla etkileşimindeki varyasyonlar da SFM görüntülerindeki görüntü kontrastını belirler. Bununla birlikte, atomik yapıya olan bu hassasiyet aynı zamanda STM ve SFM görüntülerinin yorumlanmasını bu kadar zorlaştıran özelliklerin de kaynağıdır çünkü uç apeksinin gerçek geometrisi ve kimyası, yüzey ile uç arasındaki vakum bariyerindeki iletkenliği etkiler ve aynı zamanda uç yüzey kuvvetleri genellikle belirlenemez. Cu(100) ve NaCl(100) gibi basit metal yüzeyler için bile bu, farklı taramalar için farklı deneysel sonuçlara yol açar. SPM deneylerinde belirleyici faktörler tam olarak bilinmediğinden, alaka düzeylerinin simülasyonlardan çıkarsanması gerekir. Simülasyonların sistematik bir şekilde yapılması gerekir, örneğin, adsorbatların model uçlarının elektronik yapısı üzerindeki etkisini inceleyerek ve bu adsorbatların STM taramaları üzerindeki etkisini modelleyerek yapılmalıdır. Deneysel olarak, zorluk, en azından dikkatli ölçümlerde, bir dizi taramayı kaydederek ve istatistiksel bir ortalama olarak yüzey dalgalanması gibi kesin ölçümleri sunarak aşılır.

Olumlu Sonuçları Sayma – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Deneysel Çalışmalar

SEδˆ’nin d̄’nin SE’si olduğuna, her bir bireysel çalışmadan elde edilen ds’nin standart hatası olmadığına dikkat edin. Bu SE, gözlemlenen (ve düzeltilmemiş) ds’nin sıradan bir meta-analizinden elde edilen ortalamanın (yani, SEd ̄ = SDd /√m) standart hatasına benzer. (M’nin Hedges-Olkin notasyonundaki çalışmaların sayısı olduğunu hatırlayın.)

Bireysel d değerleri için SEd’in benzer tahmini, burada √d 10(.1733) = .548 olan √mSE ̄ olacaktır. Bu, d ̄ tahmini yalnızca önem bilgisine dayandığında, 10 çalışma boyunca bireysel d değerlerinin gözlemlenen SD’sinin tahminidir. Burada aslında meta-analize giriş için 10 çalışmayı tek bir “çalışmada” birleştirdik. Bu nedenle, kullanılması gereken örnekleme hatası varyans değeri, burada .03003 olan Se2’dir.

Bu tahmin, genel olarak δˆ Hedges-Olkin oy sayma yöntemleri gibi, d’nin çalışmalar arasında değişmediğini varsayar. δ değişirse, SEδ tahmini yalnızca yaklaşıktır.

Bu prosedür, 10 çalışmadaki potansiyel olarak bilgilerin hepsini olmasa da bir kısmını kurtarmamızı sağlar. Her çalışma için bir d değeri hesaplayamadığımız için ne kadar bilgi kaybettiğimizi hesaplayabiliriz. 10 çalışmadaki gerçek toplam N, 10(12)(2) = 240’tır. Bu analizde etkin N’yi belirlemek için aşağıdaki denklemi N için çözebiliriz.

Böylece etkin N, yalnızca önemi bilindiğinde 240’dan 144’e düşürülür; Araştırmacılar, d değerlerinin hesaplanmasına izin verecek kadar yeterli bilgiyi rapor etmedikleri için, araştırmalardaki bilgilerin %40’ı kaybolmuştur.

Bu örnekte NE = NC = tüm çalışmalarda bir miktar sabit olduğu varsayılmıştır. Bu neredeyse hiçbir zaman doğru olmayacak. Örnek boyutları değişiyorsa, ortalama örnek boyutunun bir şekli kullanılmalıdır. Hedges ve Olkin (1980) geometrik ortalamayı, kare ortalama kökü veya basit ortalama örnek boyutunu önerdi.

Örnek boyutları çalışmalar arasında önemli ölçüde değişmiyorsa, basit ortalama N makul ölçüde doğru olacaktır. Okuyucu, Hedges ve Olkin’in Tablo A2’sinde n’nin kontrol veya deney grubundaki sayı olduğuna dikkat etmelidir. Toplam N, 2n’dir.

Bu nedenle, numune boyutları eşit olmadığında, hem NE hem de NC değerlerinin birlikte ortalaması alınmalıdır. Hedges ve Olkin, korelasyonlar için ayrı bir tablo sağlamadı. Bununla birlikte, (1) Denklem (7.9) kullanılarak (1) tablonun üstündeki δ değerleri r’ye (aslında ρ) dönüştürülürse ve (2) kişi şunu hatırlarsa, Tablo A2’leri r için yaklaşık olarak doğru değerleri verecektir. tabloya girerken N’nin yarısını kullanın.


Sayma ilkeleri
Anlamlı sayma nedir
Sayma konusunun tarihsel gelişim süreci
Dıştan denetimli olma
Ritmik sayma nedir
Ritmik Sayma


Olumlu Sonuçları Sayma

Bireysel çalışmalarda d ve r’yi hesaplamak için yeterli bilgi sağlamayan bir grup çalışma için d ̄ veya r ̄ tahmini, anlamlı olsun ya da olmasın, deney grubu lehine sonuç sayısından da elde edilebilir. Sıfır hipotezi doğruysa ve deney ve kontrol grupları arasında fark yoksa bu beklenen sıklık %50’dir.

Bu yöntem, d ̄ veya r ̄ tahmin etmek için beklenen %50’den sapmaları kullanır. Her çalışmada NC = NE = 14 olan 10 çalışmanız olduğunu ve 10 sonuçtan 9’unun pozitif yönde olduğunu varsayalım (yani, anlamlı olsun ya da olmasın deney grubunu tercih edin). Bu bilgiyi Hedges ve Olkin’in (1980) Tablo A1’ine girmek δˆ = .50 verir. Güven aralıkları ve δˆ’nin SE ve Se2’si, pozitif anlamlı sonuçların sayıları için daha önce gösterildiği gibi hesaplanır.

Olumlu ve Olumsuz Sonuçları Sayma

Bu yöntem, yayının veya diğer bulunabilirlik yanlılığının araştırma örneklemini çarpıttığından şüpheleniyorsanız, yani hem olumlu hem de olumsuz önemli sonuçların yayınlandığına veya bulunduğuna ve önemli olmayan sonuçların belirlendiğine inandığınızda önceki iki yöntemden daha faydalıdır. yayınlanmamakta veya yer almamaktadır. Bu, mevcut çalışma setinin yürütülen tüm çalışmaları temsil etmediği anlamına gelir. Bu yöntem, pozitif anlamlı sonuçlar olan tüm anlamlı bulguların oranına dayanmaktadır.

Boş hipotez doğruysa, pˆ’nin beklenen değeri .50’dir. .50’den başlayan sapmalar, δˆ tahmininin temelidir. Örneğin, her biri NE = NC = 10 olan 20 çalışmanız olduğunu varsayalım. On çalışma anlamlı sonuçlar bildiriyor ve 10’dan 8’i önemli pozitif bulgulardır.

Böylece, pˆ = .80. Hedges ve Olkin’in (1980) Tablo A3’ü, o zaman δˆ’nin .15 olduğunu göstermektedir. Güven aralıkları ve standart hatalar, pozitif anlamlı sonuçların sayıları için daha önce açıklandığı şekilde tahmin edilebilir. Bu yöntem yalnızca (1) yalnızca anlamlılığa (yönde değil) dayalı yayın yanlılığından şüphelenildiğinde ve (2) çalışmalar d veya r değerlerinin hesaplanmasına izin vermediğinde kullanılmalıdır.

Hedges-Olkin’in (1980) oy sayımına dayalı etki büyüklüğünü tahmin etme yöntemleri, nüfus etki büyüklüğünün (δ) çalışmalar arasında değişmediğini varsayar. δ çalışmalar arasında önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa, bu yöntemler yalnızca ortalama etki büyüklüğünün ve etki büyüklüklerinin varyansının yaklaşık tahminlerini verir.

Araştırma Çalışmalarının Meta Analizi

Bu çalışmada, “meta-analiz” terimini, çalışmalar arasında önem düzeylerinden ziyade etki büyüklüklerinin kümülasyonuna odaklanan yöntemlerle sınırlandırdık. Çalışmalar arasında p değerlerinin birleştirilmesine ilişkin çok erken dönem sistematik çalışmalar literatürde bulunabilir. Meta-analiz için sistematik yöntemler ancak son zamanlarda sunulup savunulmasına rağmen, meta-analizin altında yatan temel kavramların çoğu, on yıllar boyunca bireysel araştırmacılar ve araştırma ekipleri tarafından kullanılmıştır.

Thorndike (1933), Binet zeka testi için 36 çalışmadan test-tekrar test güvenirlik katsayılarını topladı ve hatta örnekleme hatasının etkileri için bu katsayıların gözlemlenen varyansını düzeltecek kadar ileri gitti. Gözlemlenen tüm varyansın örnekleme hatasıyla açıklanamayacağını buldu; varyasyonun bir kısmı, test ve tekrar test arasındaki aralığın uzunluğundan kaynaklanıyordu.

Ghiselli, farklı testler ve farklı işler için çok sayıda çalışmadan elde edilen geçerlilik katsayılarını toplayarak sonuçları medyan değerler şeklinde sundu. Katsayıların varyanslarını sistematik olarak analiz etmese de, 1966 kitabında sunduğu çok miktarda bilgiyi biriktirdi ve ardından bir güncelleme yaptı.

Çalışmalar arasında anlamlılık düzeylerinin kümülasyonuna daha sonra vurgu yapmasına rağmen, Rosenthal 196 gibi erken bir tarihte ortalama korelasyonları hesaplıyor ve yayınlıyordu. Bloom (1964), verilerin kararlılığı (ve istikrarsızlığı) üzerine birikmiş çok sayıda çalışmayı özetlemek için korelasyon katsayılarının ortalamasını aldı. 

Bir yanıt yazın