Ortalama Korelasyonu
Herhangi bir artefakt için, her etüdden gerekli artefakt bilgisi mevcutsa, o zaman her bir korelasyon o artefakt için ayrı ayrı düzeltilebilir. Düzeltilmiş korelasyonlar daha sonra örnekleme hatasını ortadan kaldırmak için meta-analiz ile analiz edilebilir. Bu bölüm, bu meta-analiz biçimi için ayrıntılı prosedürler sundu: artefaktların etkileri için ayrı ayrı düzeltilen korelasyonların meta-analizi.
Meta-analize tabi tutulacak çoğu çalışma setinde, bu tür tam yapay bilgi mevcut olmayacaktır. Bununla birlikte, bu tür çalışma setleri ortaya çıkar ve gelecekte raporlama uygulamaları geliştikçe daha sık hale gelebilir. Bu bilgilerin mevcut olduğu bugüne kadar bildiğimiz üç durumda, bu meta-analiz biçimi, korelasyonlardaki neredeyse tüm çalışma arası varyansların yapaylıklardan kaynaklandığını bulmuştur.
Bu nedenle, bir çıplak kemik meta-analizinin ortalama korelasyonu, istenen ortalama korelasyonun, yani sınırlı bilimsel kaynaklardan kaynaklanan kusurlar olmadan yürütülen bir çalışmadan elde edilen korelasyonun taraflı bir tahminidir.
Ayrıca, bir çıplak kemik meta-analizindeki varyans örnekleme hatası için düzeltilmiş olsa da, güvenilirlikteki farklılıklar, aralıktaki farklılıklar (varsa), dikotomizasyondaki bölünmenin uç noktasındaki farklılıklar nedeniyle varyans içerdiğinden, yine de yukarıya doğru eğilimlidir ( varsa) ve yapı geçerliliğindeki farklılıklar. Bu nedenle, “kesinlikle” varyans, genellikle gerçek varyansın çok zayıf bir tahminidir.
Bununla birlikte, çalışmalar arasında tam olarak düzeltilmiş korelasyon varyansı, bir moderatör değişken olduğunu önermek için 0’ın yeterince üzerindeyse, o zaman uygun potansiyel moderatör değişkenleri, çalışmaların alt kümeleri analiz edilerek kontrol edilebilir. Yani, çalışmaların her bir alt kümesinde ayrı bir meta-analiz yapılır. Alternatif olarak, potansiyel moderatörler olan çalışma özellikleri kodlanabilir ve çalışma korelasyonları ile ilişkilendirilebilir. Bu bölüm, moderatör analizine yönelik bu iki yaklaşımın yöntemlerini açıkladı.
Birçok çalışma grubunda, bazı çalışmalarda belirli eserler hakkında bilgi bulunurken, diğerlerinde mevcut değildir. Bazı (çoğunlukla çok) artefakt bilgisi eksik olduğundan, her artefaktın zayıflatıcı etkileri için her çalışma korelasyonunu tam olarak düzeltmek mümkün değildir. Bununla birlikte, tüm eserler için nihai meta-analitik sonuçları düzelten doğru meta-analizler yapmak mümkündür. Bu, o yapı hakkında bilgi sağlayan çalışmalardan derlenen yapıt efektlerinin dağılımları kullanılarak gerçekleştirilir. Bu meta-analiz yöntemleri bir sonraki bölümün konusudur.
Korelasyon formülü
Korelasyon hesaplama
Korelasyon Nedir
Korelasyon Analizi Nedir
Korelasyon Tablosu
Korelasyon katsayısı Nedir
Korelasyon türlerine örnekler
Pearson korelasyon katsayısı örnek soru
Meta Analizi: Yalnızca Örnekleme Hatasını Düzeltme
Bunlar gerçek verilerdir. Bir seçim danışmanlık şirketi olan Los Angeles merkezli Psychological Services, Inc. (PSI), 16 şirketin katıldığı bir konsorsiyum çalışması yürüttü. Bu firmalar Amerika Birleşik Devletleri’nin her yerinden ve çeşitli sektörlerdendi.
İş, orta düzey büro işiydi ve incelenen bir ölçek, dört büro testinin bileşik pil puanıydı. Kriter, bu çalışma için özel olarak geliştirilmiş derecelendirme ölçeklerine dayalı iş performansının derecelendirilmesiydi. 16 şirketin tamamında aynı ölçekler kullanılmıştır.
Örnek boyutları ve gözlemlenen korelasyonlar aşağıdadır. Yalnızca örnekleme hatasını düzelten bir meta-analiz gerçekleştirin (yani, tam anlamıyla bir meta-analiz). Örnekleme hatası varyansı için formülde r ̄ kullanmayı unutmayın.
Aşağıdakileri veriniz ve açıklayınız:
1. Konu gözlemlenen korelasyon.
2.GözlenenSDvevaryans.
3. Beklenen örnekleme hatası varyansı.
4. DüzeltilmişSDvevaryans.
5. Örnekleme hatası için hesaplanan varyans yüzdesi.
6. Gözlemlenen tüm varyans örnekleme hatasından kaynaklansaydı, bu korelasyonlar için ne gözlemlenen SD’yi beklerdiniz?
7.Yapılması gereken ek düzeltmeler (bunların dışında)
bu alıştırma) bu meta-analizin tamamlanmış sayılmasından önce? Niye ya? Bu düzeltmeler hangi etkileri düzeltir?
Maksimum öğrenme için bu alıştırmayı bir hesap makinesi kullanarak yapmalısınız. Ancak, korelasyonlar ayrı ayrı düzeltilmiş (VG6-D ve VG6-I) için bilgisayar programlarımızdan herhangi biri kullanılarak da gerçekleştirilebilir. Her iki program da yalın meta-analiz sonuçları sağlar.
Her Korelasyonu Tek Tek Düzelten Meta-Analiz
Bir kütüphanede aşağıdaki dergi makalesini bulun ve kişisel bir kopyasını alın: Brown, S. H. (1981). Hayat sigortası endüstrisinde geçerlilik genellemesi ve durumsal ılımlılıktır.
Brown, verilerini eşsizmiş gibi analiz etti. Yani her gözlenen geçerlik katsayısı için özel olarak bir ölçüt güvenirlik değerine ve bir aralık kısıtlama değerine sahip olmasına rağmen, gözlenen her bir katsayıyı tek tek düzeltmemiştir. Bunun yerine eşsiz bir veri yaklaşımı kullandı; yani, artefakt dağılımı meta-analizini kullandı. Adil olmak gerekirse, analizini yaptığı sırada, henüz yöntemlerin bir tanımını yayınlamamıştık.
Verilerindeki aralık kısıtlamasının doğrudan olduğunu varsayın ve gözlemlenen her geçerliliği ayrı ayrı düzelterek verilerinin yeni meta analizlerini yapın. İlk meta-analizde, her çalışmayı yalnızca örneklem boyutuna göre ağırlıklandırın (orijinal ağırlıklandırma yöntemi). (Bu analiz, VG6-D programı kullanılarak çalıştırılamaz, çünkü Ni tarafından ağırlıklandırılmaz.) Ardından, her çalışmayı bu bölümde açıklandığı gibi NiA2i ile ağırlıklandırarak tekrar tema analizi yapın.
NiA2i ile analiz ağırlıklandırması, programVG6-D (yani, korelasyonları tek tek düzeltme programı; aralık kısıtlamasının doğrudan olduğunu belirtin) kullanılarak yapılabilir. Her bir analiz grubu için, A Grubu ve B Grubu şirketler ve birleştirilmiş veriler için aşağıdakileri ayrı ayrı raporlayın:
1. Ortalama geçerlilik
2. Gerçekliklerin Standart Sapması
3. Yüzde 10’luk Değer
4. Hesaplanan varyans yüzdesi
5. Düzeltilmiş geçerliliklerin gözlemlenen standart sapması 6. Yapılardan tahmin edilen standart sapma
7. Çalışma sayısı(şirketler)
8. Toplam Nacrosstheworks
Bu öğeleri, 1’den 8’e kadar olan sütunlarda, burada verilen sırayla (sütunlar etiketli olarak) sunun. (Her meta-analiz daha sonra tablonuzun bir satırıdır.) Değerlerinizi her durumda Brown tarafından elde edilen değerlerle karşılaştırın. (Not: Brown, 10. yüzdelik dilimdeki değerleri hesaplamadı, ancak verileri için değerleri, çalışmada verdiği bilgilerden hesaplayabilirsiniz.
Bu hesaplamada doğru SDρ’yi kullanmaya dikkat edin: Gerçek puan korelasyonları için SDρ değil, gerçek geçerlilik için SDρ kullanın.) Aynı verilere bu iki farklı meta-analiz yöntemi uygulandığında varılan sonuçlar ne kadar farklı? Numune boyutuna ek olarak her bir çalışmayı diğer yapı indeksleri ile ağırlıklandırmanın sonuçlar üzerinde ne etkisi vardır? neden böyle düşünüyor sunuz? Sonuçlarınız Brown’ın orijinal sonuçlarını destekliyor mu?