Önyargıyı Tespit Etmek – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Önyargıyı Tespit Etmek ve Düzeltmek İçin İstatistiksel Yöntemler
Seçim modelleri
Bazı yazarlar, bireysel bir çalışmanın sonuçlarının (örneğin P değeri) yayınlanma olasılığını etkilediği varsayımına dayanarak, yayın yanlılığını saptamak için yöntemler önermiştir. Bu yöntemler, hangi sonuçların yayınlanıp hangilerinin yayınlanmayacağını belirleyen seçim sürecini modeller ve bu nedenle “seçim modelleri” olarak bilinir.
Ancak, daha önce açıklandığı gibi, yayın yanlılığı, tedavi etkileri ile çalışma boyutu (küçük çalışma etkileri) arasında ilişki kurulmasına yol açacak nedenlerden yalnızca biridir. Çalışma sonuçlarının beklenmedik bir dağılımı muhtemelen tedavi etki büyüklüğü ile çalışma büyüklüğü arasında bir ilişki ima ettiğinden, seçim modelleri belki de özelde yayın yanlılığından ziyade genel olarak küçük çalışma etkilerini inceliyor olarak görülmelidir.
Iyengar ve Greenhouse30, çalışma P değeri <0.05 ise (yani “istatistiksel olarak anlamlı”) yayının kesin olduğunu varsaydılar. Çalışma P değeri >0.05 (“anlamlı değil”) ise, yayınlanma olasılığı sabit olabilir (1’den az olabilir veya tedavi etkisinin azalmasıyla azalabilir. Dear ve Begg ve Hedges, farklı çalışma P değeri aralıklarının (örneğin 0.01 ila 0.05, 0005 ila 0.01 vb.) farklı yayın olasılıklarına karşılık geldiğini varsayarak bu yaklaşımı genişletti.
P değerlerinin gözlemlenen dağılımı, yayın yanlılığı olmadığı varsayılarak beklenen dağılımla karşılaştırılır, böylece (örneğin) 0·1 ila 1 aralığındaki azaltılmış P değerleri oranı yayın yanlılığı kanıtı sağlar. Bu son yöntemler, seçim mekanizmasının doğası hakkında güçlü varsayımlardan kaçınır, ancak yeterli bir çalışma P değerleri aralığının dahil edilmesi için çok sayıda çalışma gerektirir.
Açık ve geleneksel eğitimin yaratıcılık üzerindeki etkisine ilişkin çalışmaların meta-analizinden tahmini yayın olasılıklarını gösterir. Yayın yanlılığı olasılığındaki belirgin azalmanın, geleneksel P = 0.05 kesme değeriyle örtüşmediğine dikkat edin. Bu yöntemler, tahmini yayın yanlılığı için düzeltilerek tedavi etkilerini tahmin etmek için genişletilebilir.
Bu yaklaşım, yakın zamanda, aşağıda daha ayrıntılı olarak tartışılan bir örnek olan, homeopatinin plasebo kontrollü denemelerinin bir meta-analizinde kullanılmıştır. Gözlemlenmemiş çalışmaların sayısının ve sonuçlarının simüle edildiği bir Bayes yaklaşımı da yayın yanlılığı için tedavi tahminlerini düzeltmenin bir yolu olarak önerilmiştir.
Nicel araştırmada Geçerlik ve güvenirlik
Bilimsel araştırmada Geçerlik ve güvenirlik slayt
Doküman analizi aşamaları
Doküman analizi örneği
Doküman analizi pdf
Doküman analizi ve içerik analizi arasındaki fark
Nitel araştırma örneği
Yarı yapılandırılmış görüşme analizi nasıl yapılır
Pasif sigara içiciliği ile akciğer kanseri arasındaki ilişkiyi inceleyen bir meta-analiz için, göreli risk önce 1,22 (%95 güven aralığı 1·08 ila 1·37) ve sonrasında 1·14 (1·00 ila 1,28) idi. yayın yanlılığına izin verir.
İstatistiksel yöntemlerin karmaşıklığı ve ihtiyaç duyulan çok sayıda çalışma, muhtemelen seçim modellerinin pratikte neden yaygın olarak kullanılmadığını açıklamaktadır. Bu sorunlardan kaçınmak için Duval ve Tweedie36-38, “kırp ve doldur” önermiştir: simetrik olacak şekilde huni grafiğine etütler eklemeye dayalı bir yöntemdir.
Yöntem, huni grafiği simetrik olana kadar (kırpma) küçük çalışmaları atlayarak, huninin gerçek “merkezini” tahmin etmek için kırpılmış huni grafiğini kullanarak ve ardından atlanan çalışmaları ve bunların eksik “karşılıklarını” merkez çevresinde değiştirerek (dolgu ). Eksik çalışmaların sayısı hakkında bir tahmin sağlamanın yanı sıra, doldurulmuş çalışmaları içeren bir meta-analiz gerçekleştirilerek düzeltilmiş bir tedavi etkisi elde edilir.
Diğer seçim modelleri gibi, yöntem de, tedavi etkisi ile deneme büyüklüğü arasındaki ilişkinin, bu bölümde daha önce sıralanan diğer nedenlerle değil, yalnızca yayın yanlılığından kaynaklandığı varsayımına dayanır. Sutton ve ark. Cochrane Database of Systematic Reviews’dan 48 meta-analizde yayın yanlılığını değerlendirmek için kırp ve doldur yöntemini kullandı.
Cochrane meta-analizlerinin %56’sının en az bir eksik çalışması olduğunu ve bu nedenle yayın yanlılığına maruz kalabileceğini, 10’da ise eksik çalışmaların sayısının istatistiksel olarak anlamlı olduğunu buldular. Ancak simülasyon çalışmaları, kırp ve doldur yönteminin, yanlılık olmasa bile, meta-analizlerin önemli bir kısmında “eksik” çalışmaları tespit ettiğini bulmuştur.
Bu nedenle, yöntemin kritik olmayan bir şekilde uygulanmasının, rastgele varyasyondan başka bir şeyden kaynaklanan huni grafiği asimetrisine yanıt olarak var olmayan çalışmalar için ekleme ve düzeltme yapma anlamına gelmesi tehlikesi vardır.
Yayın yanlılığının mevcut olduğu varsayıldığında etki tahminlerinin ‘düzeltilmesi’ sorunludur ve devam eden bir tartışma konusudur. Sonuçlar büyük ölçüde kullanılan modelleme varsayımlarına bağlı olabilir. Belirli bir sonuç kümesinin yayınlanma olasılığını birçok faktör etkileyebilir ve bunları yeterince modellemek imkansız değilse de zor olacaktır. Bu nedenle, seçim mekanizmalarını modelleyen istatistiksel yöntemlerin kullanımını, önyargıyı düzeltmekten ziyade tanımlamayla sınırlamak ihtiyatlı olacaktır.
Copas, bir çalışmanın meta analize dahil edilme olasılığının standart hatasına bağlı olduğu bir model geliştirmiştir. Tüm model parametrelerini kesin olarak tahmin etmek mümkün olmadığı için, tahmin edilen işlem etkisinin değerinin seçim yanlılığının şiddeti hakkında bir dizi varsayım altında hesaplandığı duyarlılık analizlerini savunuyor.
Yayın yanlılığı için “düzeltilmiş” tek bir tedavi etkisi tahmini yerine, okuyucu, varsayılan seçim yanlılığı miktarı arttıkça tahmini etkinin (ve güven aralığının) nasıl değiştiğini görebilir. Yöntemin çevresel tütün dumanı ve akciğer kanseri epidemiyolojik çalışmalarına uygulanması, yayın yanlılığının bu çalışmaların meta-analizlerinde gözlemlenen bazı ilişkileri açıklayabileceğini düşündürmektedir.
Huni Grafiğinin İstatistiksel Analogları
Yayınlanmaya veya yayınlanmamaya yol açan seçim sürecini tanımlamaya çalışmayan alternatif bir yaklaşım, çalışma boyutu ile tahmini tedavi etkileri arasındaki ilişkileri incelemek için istatistiksel yöntemler kullanmak, böylece huni grafiğinin grafik yaklaşımını bir değere dönüştürmektir. Begg ve Mazumdar, etki tahminleri ile varyansları (veya eşdeğer olarak standart hataları) arasındaki ilişkiyi incelemek için ayarlanmış bir sıra korelasyon yöntemi önerdi. Egger ve diğerleri, standart normal sapmanın (θ/s) kesinliğe (1/s) karşı geriletildiği bir doğrusal regresyon yaklaşımı ortaya koydu.
Bu ikinci yaklaşımın, standart hata s (θ = b0 + b1s) üzerindeki etki büyüklüğü θ’nin ağırlıklı bir regresyonuna karşılık geldiği gösterilebilir; burada ağırlıklar, etki büyüklüğünün varyansıyla ters orantılıdır. Regresyon katsayısı b1’in değeri ne kadar büyük olursa, küçük çalışma etkileri için kanıt o kadar büyük olur.
Bu yaklaşımların her biri, her çalışmada tedavi etkisi (örneğin, log bahis oranı oranı) ile standart hatası arasında bir ilişki aradığı için, standart hataya karşı tedavi etkisinin huni grafiklerinin istatistiksel analogları olarak görülebilirler. Her iki yöntem de istatistik paketi Stata’da uygulanmıştır.
Bilimsel araştırmada Geçerlik ve güvenirlik slayt Doküman analizi aşamaları Doküman analizi örneği Doküman analizi pdf Doküman analizi ve içerik analizi arasındaki fark Nicel araştırmada Geçerlik ve güvenirlik Nitel araştırma örneği Yarı yapılandırılmış görüşme analizi nasıl yapılır