Örnekleme Hatası Varyansının Kümülasyonu – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
d İstatistikte Örnekleme Hatası
d için Standart Hata
Etki büyüklüğü istatistiğinin popülasyon değerini δ ile gösterelim. Gözlenen d değeri, örnekleme hatasıyla δ değerinden sapacaktır. Korelasyonlarda olduğu gibi, örnekleme hatası formülünü şu şekilde yazabiliriz.
N, toplam örnek boyutudur. Bu formül, N1 ve N2’nin aşırı derecede tutarsız olmadığını varsayar (N = N1 + N2); daha büyük Ni’nin toplam N’nin %80’inden fazla olmadığını varsayar. Bu formül, N = 50 (her grupta 25) veya daha fazla numune boyutları için doğrudur. Bununla birlikte, sonraki birkaç paragrafta daha doğru yaklaşımlar belirtilmiştir.
Önemli değişiklik, örnekleme hatası varyansı için daha doğru bir formüldür. Daha doğru tahmin şu şekildedir;
- Var(e) = [(N − 1)/(N − 3)] [(4/N)(1 + δ2/8)] (7.23)
Bu formül, büyük örnek formülünden yalnızca [(N − 1)/(N − 3)] çarpanıyla farklıdır. Bu çarpan, N > 50 için 1.00’den sadece biraz farklıdır. Ancak, 20 veya daha küçük numune boyutları için daha büyük bir fark yaratır. Denklem (7.22) ile olduğu gibi, Denklem (7.23) N1 ve N2’nin aşırı derecede tutarsız olmadığını (yani, %80-20’den fazla olmayan bir bölünme) varsayar.
Örneklem büyüklüklerinin iki grupta aşırı derecede farklı olması nadiren olacaktır; sonuç olarak Denklem (7.23) tipik olarak oldukça doğrudur. İki gruptaki numune boyutları çok eşit değilse (yani, iki gruptan daha büyük olan N, toplam N’nin %80’inden fazlaysa), d istatistiğinin örnekleme hatası varyansının daha doğru bir tahmini sağlanır.
Laczo, Sackett, Bobko ve Cortina (baskıda), örneklem büyüklüğünün çok aşırı olduğu vakaların bir tartışmasını sundular. Bu, örneğin, bir grup (azınlık grubu) toplam örneklemin %20’sinden az olduğunda (yani, 5 katından daha fazla sayıda grup varken) bir iş gücündeki iki grup arasındaki standartlaştırılmış farkı (d değeri) hesaplarken olabilir. bir gruptaki insanlar diğerinden daha fazla). Bu gibi durumlarda, Denklem (7.23) örnekleme hatasını olduğundan daha az tahmin eder, bu da muhafazakar meta-analiz sonuçlarıyla sonuçlanır.
Yani sonuç, örnekleme hatası için bir eksik düzeltme ve d değerlerinin (SDδ) düzeltilmiş standart sapmasının fazla tahmin edilmesidir. Böyle bir durumda, Meta-analizdeki bu muhafazakar önyargı, Denklem (7.23a) kullanılarak önlenebilir. Bununla birlikte, böyle bir durumda bile, Denklem (7.23) kullanılmasından kaynaklanan muhafazakar önyargı oldukça küçüktür ve nihai meta-analiz sonuçları üzerinde çok az etkisi vardır.
d’nin çok küçük örnek boyutu değerlerinde örnekleme hatasının mükemmel bir tartışması Hedges ve Olkin’de (1985) sunulmuştur. Ancak okuyucu, geleneksel olarak d ile gösterilen istatistiğin Hedges ve Olkin tarafından g olarak adlandırıldığı konusunda uyarılır. Yaklaşık olarak yansız tahmin edicileri için d sembolünü saklı tutarlar. Yaklaşık yansız tahmin ediciyi d ile göstereceğiz. Numune çoğaltmaları boyunca d’nin ortalama değeridir.
Gözlem sayısı nedir
İstatistik gözlem sayısı nedir
Gözlem sayısı hesaplama
İstatistikte sınıf aralığı hesaplama
Örnekleme hatası Nedir
Standart sapma varyans
ÖRNEKLEME TEORİSİ Soruları
İstatistik Range hesaplama
Örnekleme Hatası Varyansının Kümülasyonu ve Düzeltilmesi
Bu noktada, d’nin meta-analizinin tartışmasına başlıyoruz. Ölçüm hatası gibi artefaktlar için ortalama veya varyansta herhangi bir düzeltme yapmayan “temiz” bir meta-analiz ile başlıyoruz. Bu meta-analiz biçimi, yalnızca örnekleme hatası varyansını düzeltir. Çalışma örneklemi etki büyüklükleri di hakkındaki bilgilerden, düzeltilmemiş popülasyon etki büyüklüklerinin δi dağılımını tahmin eden bir meta-analizi de ele alıyoruz.
Diğer eserlerin değerlendirilmesine sonraki bölümlerde döneceğiz. Ancak okuyucu, d istatistiği için son yapıt kapsamımızın korelasyon kapsamımızdan daha az kapsamlı olacağını not etmelidir. Bu, d için r için olduğundan daha fazla düzeltme formüllerinin karmaşıklığını yansıtır. Bu bölümün başında belirtildiği gibi, bu bölümde sunulan tüm meta-analiz yöntemleri rastgele etki modelleridir.
Yani, burada sunulan yöntemlerin hiçbiri, sabit etkiler modellerinin yaptığı gibi popülasyon delta (δ) değerlerinde değişkenlik olmadığını önceden varsaymaz. Aslında, burada sunulan modellerin temel amacı, çalışmalar arasında popülasyon δ değerlerinin değişkenliğini tahmin etmektir. Yine, okuyucuyu Bölüm 5 ve 9’da sunulan sabit etkiler ile rastgele etkiler meta-analiz modelleri tartışmasına da yönlendiriyoruz.
Dikotomizasyon ve kusurlu yapı geçerliliği gibi artefaktları düzelten bir meta-analiz yapmanın en basit yolu, meta-analizi r kullanarak yapmaktır. Bu dört adımda yapılır.
1. Bu bölümde daha önce verilen formülü kullanarak tüm ds’leri rs’ye dönüştürün. Maksimum olabilirlik formülü
2. Tüm olası yapaylıkları düzelterek, r üzerinde tema analizi yapmak için Bölüm 3 ve 4’te açıklanan yöntemleri kullanın.
3. r’den d’ye dönüşüm formülünü kullanarak ortalama korelasyon için nihai sonuçları ortalama etki büyüklüğüne dönüştürün. Maksimum olabilirlik formülü
4. Formülü kullanarak korelasyonların standart sapmasını, etki büyüklükleri için standart sapmaya dönüştürün
Örneğin, r üzerindeki meta-analizin Ort(ρ) = .50’lik bir ortalama tedavi korelasyonu ve SD(ρ) = .10’luk bir standart sapma verdiğini varsayalım. Ortalama etki büyüklüğüne dönüşüm farklı da olacaktır.
Çıplak Kemikler Meta Analizi
Temel kümülasyon süreci, d değerleri için korelasyonlarla aynıdır: Çalışmalar üzerindeki etki büyüklüğünün frekans ağırlıklı ortalama ve varyansı hesaplanır ve ardından örnekleme hatası için varyans düzeltilir. Yine, sunulacak modelin rastgele etkiler modeli olduğuna dikkat çekiyoruz. Çalışmalar arasında etki büyüklüklerinde gerçek bir değişkenlik olabileceğini varsayar ve bu değişkenliğin büyüklüğünü tahmin etmeye çalışır. Bu, önceden böyle bir değişkenlik olmadığını varsayan tüm sabit etkili modellerin aksinedir.
Herhangi bir ağırlık setini düşünün. Hesaplanacak üç ortalama vardır: (1) d’nin ağırlıklı ortalaması, (2) d’nin karşılık gelen ağırlıklı varyansı ve (3) ortalama örnekleme hatası varyansı. d’nin ortalama değerini d ̄ ile gösterirsek, ortalamalar aşağıdaki gibidir.
Zor hesaplama, ortalama örnekleme hatası varyansıdır. Sorun şu ki, her çalışma içindeki örnekleme hatası varyansı, o çalışma için etki büyüklüğü bilgisini de gerektiriyor.
Bilinmeyen popülasyon etki büyüklüğüne δi bağlıdır. Çoğu durumda iyi bir yaklaşım, her çalışmada δi yerine ortalama d değerini koymaktır. Frekans ağırlıklı ortalama durumunda, bu şu denkleme yol açar.
Gözlem sayısı hesaplama Gözlem sayısı nedir İstatistik gözlem sayısı nedir İstatistik Range hesaplama İstatistikte sınıf aralığı hesaplama Örnekleme hatası Nedir ÖRNEKLEME TEORİSİ Soruları Standart sapma varyans