Oran Yöntemi – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Oran Yöntemi
Mantel-Haenszel yöntemine bir alternatif, Peto’dan kaynaklanan bir yöntemdir. Genel bahis oranı, bahis oranı ORi’nin bireysel deneme bölümünde açıklanan yaklaşık Peto yöntemi kullanılarak hesaplandığı ve wi ağırlığının müdahale grubundaki olay sayısının hipergeometrik varyansına eşit olduğu vi ile verilir.
Peto’nun yönteminin dayandığı yaklaşım, tedavi etkileri çok büyük olduğunda ve denemelerin kol boyutları ciddi şekilde dengesiz olduğunda başarısız olduğunu göstermiştir. Örneğin, bir grupta diğerinden dört veya daha fazla katılımcı ile ciddi dengesizlik, randomize çalışmalarda nadiren ortaya çıkar. Olay oranlarının çok düşük olduğu durumlar da dahil olmak üzere diğer durumlarda, yöntem iyi performans gösterir. Bu yöntem için sıfır hücre sayımı için düzeltmeler gerekli değildir.
Olay zamanı verilerini bir havuzda toplamak için Peto yöntemini genişletme
Olay zamanı sonuçlarının havuzlanması, ya her deneme için tehlike oranlarının hesaplanması ve ters varyans yöntemi (yukarıda açıklandığı gibi) kullanılarak bir havuzda toplanmasıyla ya da log sıra testi istatistiği ile Peto yöntemi arasındaki bir bağlantıdan yararlanılarak gerçekleştirilebilir. Her deneme için, bir log rank istatistiğinin hesaplanması, takip periyodunun bir dizi ayrık zaman aralığına bölünmesini içerir.
Her bir aralık için, tedavi edilen grup Oij’de gözlemlenen olayların sayısı, Eij boş hipotezi altında tedavi grubunda beklenen olayların sayısı ve bunun vij varyansı hesaplanır. Beklenen sayı ve bunun varyansı, her zaman periyodunda hala olay riski altında olan sayı dikkate alınarak hesaplanır.
Rastgele Efekt Modelleri
Rastgele etkiler modeli altında, ortak bir tedavi etkisi varsayımı gevşetilir ve etki büyüklükleri i’nin ortalama ve varyans 2 olan bir Normal dağılıma sahip olduğu varsayılır. 2’nin olağan DerSimonian ve Laird tahmini, tarafından verilir.
burada Q heterojenlik istatistiğidir, Q < k – 1 ise 2 sıfıra ayarlanır ve wi ters varyans yöntemindeki gibi hesaplanır. Heterojenlik için birleşik etkinin tahmini, ters varyans tahmini olarak alınabilir, ancak Mantel-Haenszel tahmini tercih edilebilir. Yine, olasılık oranları ve risk oranları için etki büyüklüğü, OR ve RR’nin doğal logaritması olarak alınır. Her çalışmanın etki büyüklüğüne ağırlık verilir.
Devamlı Sermaye Oranı formülü
oran analizi
finansal oranlar
faiz karşılama oranı formülü
Hazır Değerler Oranı formülü
Cari oran Nedir
Gelir tablosu kaç bölümden oluşur
Finansal Analiz türleri
2 = 0 olduğunda, yani heterojenlik istatistiği Q’nun serbestlik derecesinden (k – 1) küçük veya daha küçük olduğu durumlarda, ağırlıkların ters varyans yöntemiyle verilenlere düştüğüne dikkat edin. Eğer 2 tahmini sıfırdan büyükse, rastgele etkiler modellerindeki (w = 1/(SE( )2 + 2)) ağırlıklar, sabit etkili ağırlıklardan daha küçük ve birbirine daha benzer olacaktır.
Bunun anlamı, havuzlanmış etkinin varyansı ağırlıkların toplamının tersi olduğundan, rastgele etkiler meta-analizlerinin sabit etki analizlerinden22 daha muhafazakar olacağı (güven aralıkları daha geniş olacaktır). Bu aynı zamanda rastgele etkiler modellerinin sabit etki modelinden daha küçük çalışmalara nispeten daha fazla ağırlık verdiği anlamına gelir.
Bu her zaman arzu edilmeyebilir. DerSimonian ve Laird yöntemi, ters varyans yöntemiyle aynı geniş uygulanabilirliğe sahiptir ve standart hataların mevcut olması koşuluyla herhangi bir tahmin türünü birleştirmek için kullanılabilir.
Genel etki için test istatistiği
Her durumda, gruplar arasındaki genel fark için bir test istatistiği şu şekilde türetilir (olasılık oranı veya risk oranı yine log ölçeğinde dikkate alınır). Tedavi etkisinin olmadığı sıfır hipotezi altında, z standart bir Normal dağılımı izleyecektir.
Odds oranları için, gruplar arasında hiçbir fark olmadığı verilen tedavi grubunda gözlenen ve beklenen olayların sayısı karşılaştırılarak alternatif bir test istatistiği verilir. Bu test tarafından verilmektedir.
Burada E[ai] ve vi yukarıda tanımlandığı gibidir. Tedavi etkisinin olmadığı sıfır hipotezi altında, bu istatistik bir serbestlik derecesinde ki-kare dağılımını takip eder.
Homojenlik test istatistikleri
Resmi bir homojenlik testi için, Q istatistiği, gerçek tedavi etkisinin tüm denemeler için aynı olduğu sıfır hipotezi altında k – 1 serbestlik derecesi üzerinde ki-kare dağılımını izleyecektir.
Breslow ve Day, her denemenin (ai) müdahale gruplarında gözlemlenen olay sayısının, ortak tedavi etkisi VEYA uygulandığında beklenenlerle ( bu beklenen değerler ikinci dereceden ifadeleri çözmeyi içerir).
Heterojenlik kaynaklarını araştırmak için tabakalı analizlerin kullanılması
Katmanlı bir analizde, denemeler belirli bir özellik veya özelliğe göre gruplandırılır ve her bir alt grup içindeki denemelerin ayrı bir meta-analizi yapılır. Her bir alt grup içinde hesaplanan genel özetler, daha sonra, müdahalenin etkisindeki varyasyon kanıtı için incelenebilir; bu, tabakalandırma özelliğinin önemli bir heterojenlik kaynağı olduğunu ve tedavi etkinliğini hafifletebileceğini düşündürür.
Katmanlı analiz, denemeler, çalışma özelliğine göre az sayıda kategoriye ayrılabildiğinde kullanılabilir; karakteristik sürekli bir ölçü olduğunda meta-regresyon kullanılabilir.
Tedavi etkisinin, denemelerin iki veya daha fazla alt kümesi arasında farklılık gösterdiğine dair bir çıkarım, istatistiksel anlamlılığın resmi bir testine dayanmalıdır. İstatistiksel anlamlılığı değerlendirmek için üç yöntem vardır. İlk olarak, k alt gruba ayrılmış denemelerle tabakalı bir analiz düşünün. Her alt grup içinde ayrı meta analizler yaparak alt grup için elde ederiz.
Alt grupların sayısından bağımsız olarak kullanılabilen alternatif bir test, genel heterojenliği açıkça alt gruplar arasındaki farklılıklarla açıklanabilecek ve alt gruplar içinde açıklanamayan olarak ayırmayı içerir. Genel olarak tabakalandırılmamış analizin heterojenliği QT ise, alt gruplar arasındaki farklarla açıklanan heterojenlik, QB, ile verilir.
Problem aynı zamanda, çoklu regresyonda kullanılan standart tarzda, k-alt grupların üyeliğini belirtmek için k-1 kukla değişkenler kullanılarak bir meta-regresyon olarak formüle edilebilir. Meta-regresyon ayrıca bir temel referans alt grubu ile diğer alt grupların her biri arasındaki farkların tahminlerini de üretecektir. Kategoriler sıralanırsa, grup üyeliğini her alt grubun sıralı sırasını gösteren tek bir değişkenle göstererek bir eğilim testi yapmak için meta-regresyon kullanılmalıdır.
Önemli farklılıklar tesadüfen (bir tip I hata) kolayca ortaya çıkabileceğinden veya diğer faktörlerle açıklanabileceğinden, alt gruplar arasındaki karşılaştırmaların yorumlanması dikkatli bir şekilde yapılmalıdır. Meta-analizdeki çalışmalar randomize kontrollü çalışmalar olsa bile, alt gruplar arasındaki farklılıkların araştırılması rastgele olmayan bir karşılaştırmadır ve gözlemsel çalışmalarda nedensellik çıkarımındaki tüm zorluklara eğilimlidir.
Cari oran Nedir Devamlı Sermaye Oranı formülü faiz karşılama oranı formülü Finansal Analiz türleri finansal oranlar Gelir tablosu kaç bölümden oluşur Hazır Değerler Oranı formülü Oran analizi