Popülasyon Etki Büyüklükleri – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Popülasyon Etki Büyüklükleri
Popülasyon etki büyüklüklerinin varyansı, çalışmalar arasında gözlemlenen d istatistiklerinin varyansından örnekleme hatası varyansının çıkarılmasıyla tahmin edilir. Örnekleme hatası varyansının çıkarılması, meta-analizdeki çalışmaların sayısı yeterince büyüdüğünde örnekleme hatasının etkilerini tamamen ortadan kaldıran örnekleme hatası için istatistiksel kontroldür. Az sayıda çalışma içeren bir meta-analiz için, meta-analiz değerlerinde hala örnekleme hatası vardır.
Bu nedenle, çıplak kemik meta-analizi, çalışma popülasyonu etki büyüklüklerinin ortalama ve standart sapmasının bir tahminini üretmek için örnek etki büyüklüğünün ortalamasını, örnek etki büyüklüklerinin standart sapmasını ve her çalışma için örnek boyutunu kullanır. Çoğu amaç için kilit soru şudur: Etki büyüklüklerinin standart sapması, etki büyüklüğüne kıyasla küçük mü? Cevap evet ise, ortalama etki büyüklüğü “etki büyüklüğü” olarak kullanılırsa, tedavi etkisine ilişkin çoğu çıkarım doğru bir şekilde yapılacaktır.
Bununla birlikte, çıplak kemikli bir meta-analizden elde edilen ortalama etki boyutunun gerçek etki boyutunu olduğundan az tahmin ettiğini hatırlamak önemlidir çünkü örnekleme hatası dışında çalışma artefaktları nedeniyle zayıflama için bir düzeltme yoktur. Bir çıplak kemik meta-analizinde popülasyon etki büyüklüklerinin standart sapmasının, diğer artefaktlardaki varyasyon için düzeltilmediğini ve bu nedenle, çalışmalar arasındaki etki büyüklüklerindeki gerçek varyasyonun kapsamını olduğundan fazla tahmin ettiğini hatırlamak da önemlidir.
Bazı teoriler, etki büyüklüklerinin belirli çalışma türleri arasında değişeceğini öngörüyorsa veya popülasyon etki büyüklüklerinin standart sapması, ortalama etki büyüklüğüne oranla büyükse, o zaman meta-analiz, potansiyel moderatör değişkenleri analiz etmek için genişletilmelidir. Teori, A Tipi çalışmaların B Tipi çalışmalardan daha büyük etki büyüklükleri vereceğini öngörüyorsa, bu ayrım moderatör değişkendir. Aksi takdirde, moderatör değişken, genellikle her çalışma için tanımlayıcı amaçlarla kodlanmış bazı çalışma özellikleriyle başlayarak deneme yanılma yoluyla aranmalıdır.
Potansiyel bir moderatör değişkeni incelemek için tam anlamıyla meta-analizin kullanılması yeni bir matematik gerektirmez. Potansiyel moderatör değişkeni, çalışmaları alt kümelere ayırmak için kullanılır. Daha sonra her bir alt küme üzerinde ayrı ayrı bir çıplak kemik meta-analizi yürütülür. Potansiyel moderatörün etkisi iki şekilde kaydedilir: alt kümeler arasındaki ortalama etki büyüklüğündeki fark ve alt kümeler içindeki etki büyüklüklerinin standart sapmasındaki azalma vardır.
Popülasyon yoğunluğunu etkileyen faktörler
Popülasyon büyüklüğü nedir
Popülasyon Nedir
Popülasyon yoğunluğu Nedir
Kümeli dağılım nedir
Popülasyon özellikleri
Popülasyon büyüklüğü negatif yönde etkiler
Popülasyon yoğunluğunu azaltan faktörler
Alt kümelerdeki çalışmaların sayısı daha az olduğu için, ikinci dereceden örnekleme hatası teorisi, ortalamalardaki farkın, alt kümelerdeki varyanstaki azalmadan daha iyi tahmin edildiğini gösterecektir. Teorik olarak tahmin edilen moderatör değişken durumunda, alt küme stratejisi iyi çalışır. Bununla birlikte, tartışıldığı gibi, birden fazla potansiyel moderatör incelenirse, moderatörlerin kafasını karıştırmaktan kaçınmak önemlidir; bu, hiyerarşik moderatör analizi ile başarılabilir.
Moderatörlerin deneme yanılma yoluyla aranması durumunda, örnekleme hatalarında büyük harf kullanımıyla ilgili başka bir sorun vardır. Tartışıldığı gibi, çok sayıda potansiyel moderatör değişkeni analiz ederseniz, en az birinin şans eseri istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülecektir. Moderatörlerin regresyon analizini kullanırsanız, etki büyüklüğündeki varyasyonu hesaba katan potansiyel moderatör değişkenlerinin bir kombinasyonu her zaman olacaktır, ancak bu “açıklama”, belirli çalışmalarda belirli örnekleme hatalarından yararlanmanın bir sonucu olabilir.
Örnekleme hatası dışında eserler hakkında bilgi varsa (ve deneyim, verilerin mevcut olduğu yerlerde bu eserlerin büyük ve önemli olduğunu kanıtladığını göstermiştir), o zaman meta-analiz, çıplak bir meta-analizden çok daha doğru olabilir. Örnekleme hatasının ötesinde, deneylerin meta-analizlerinde en yaygın olarak düzeltilen artefakt, bağımlı değişkendeki ölçüm hatasıdır. Tüm veya hemen hemen tüm çalışmalar için artefakt bilgisi biliniyorsa, gözlenen her d değeri artefaktlar için ayrı ayrı düzeltilebilir ve düzeltilen d değerleri üzerinde meta-analiz yapılabilir.
Bunun örnekleri sunuldu. Artefakt bilgisi çalışmalar arasında yalnızca düzensiz olarak mevcutsa, artefakt dağılımı meta-analizi gerçekleştirilebilir. Yine bunun örnekleri sunuldu. Tüm etütler için bazı eserler için artefakt bilgisi mevcutsa ve diğer artefaktlar için yalnızca ara sıra mevcutsa, o zaman sonunda açıklanan türde karma bir meta-analiz yürütülebilir.
Orada korelasyonlar için açıklanan ilkeler d değerleri için de geçerlidir. Örnekleme hatasının ötesinde artefaktların düzeltildiği tüm durumlarda, potansiyel moderatörler çıplak kemik meta-analizi ile kullanım için açıklanan yöntemlerin aynıları kullanılarak incelenebilir.
d değerlerinin meta-analizinde, bağımlı değişkendeki örnekleme hatası ve ölçüm hatasının ötesindeki artefaktlar için düzeltildiğinde, tüm d değerlerini korelasyona dönüştürmek genellikle daha basit ve daha kolaydır, meta-analizi korelasyonlar üzerinde aşağıda açıklanan yöntemleri kullanarak yürütmek gerekir. Ardından nihai sonuçları tekrar d değerlerine dönüştürün. Bunun nedeni, korelasyon formüllerinin d değerleri için olanlardan daha az karmaşık olmasıdır.
Bununla birlikte, bu bölüm, d değerlerinin çoklu yapaylık meta-analizi için formüller geliştirir ve sunar. Bu formüller zorunlu olarak yaklaşımlar olmasına rağmen, oldukça doğrudurlar. Bu formüller kullanılarak d değerleri üzerinde gerçekleştirilen meta-analiz, tüm d değerlerinin korelasyonlara dönüştürülmesi, yöntemler kullanılarak meta-analiz yapılması ve ardından sonuçların tekrar d değerlerine dönüştürülmesiyle gerçekleştirilen meta-analiz kadar doğru olacaktır. d değeri metriği. Ancak, bu ikinci prosedür daha basit olduğu için muhtemelen tercih edilecektir.
d Değerlerinin Meta Analizi
Varsayımsal bir araştırmacı, uygunluktaki cinsiyet farklılıklarına ilişkin deneysel çalışmaların bir incelemesini yaptı. Burada özetlenen 10 çalışmaya “diğer uygunluk çalışmaları” denir. Bütün bu çalışmalar, var olmayan bir norm grubunu içeren deneysel bir paradigma kullandığından, bunlara “hayali norm grubu” çalışmaları denir.
Bu çalışmalar, diğer insanların tepkilerinin bilgisinin bireyin tepkisi üzerindeki etkisini inceleyerek uygunluğu ölçer. Tipik olarak, deneysel bir özneye, bir görüş sorusuna yanıt verme fırsatı sunulur. Yanıt vermeden önce, bireye diğer bireylerin yanıtlarına ilişkin bazı “veriler” gösterilir. “Veriler” deneyciler tarafından manipüle edilir ve “diğer bireyler” hayali norm grubudur. Örneğin, deneğe bir sanat eseri hakkında fikir sorulabilir ve sanat dalının %75’inin eseri “çok” beğendiği söylenebilir.
Pozitif d değerleri kadınların daha uyumlu olduğunu gösterir; negatif değerler erkeklerin daha uyumlu olduğunu gösterir. Adım 2 dışında, bu alıştırma, artefaktlar için d değerlerini ayrı ayrı düzelten D-VALUE programı kullanılarak yapılabilir. Alternatif olarak, tüm d değerlerini korelasyonlara dönüştürebilir ve korelasyonları tek tek düzeltmek içinsunulan yöntemleri kullanan ve ardından düzeltilmiş korelasyonların meta analizini yapan VG-6 programını uygulayabilirsiniz.
Daha sonra bu bölümde verilen denklemleri kullanarak bu sonuçları tekrar d-değeri metriğine dönüştürürsünüz. Bu programların her ikisi de, bu yazıda sunulan yöntemleri uygulamak için kullanılabilen Windows tabanlı program paketine dahil edilmiştir. Bu yazılım paketiyle ilgili ayrıntılar bulunabilir. Ancak, egzersizi bir hesap makinesi kullanarak yaparsanız daha fazlasını öğreneceksiniz.
Kümeli dağılım nedir Popülasyon büyüklüğü nedir Popülasyon büyüklüğü negatif yönde etkiler Popülasyon Nedir Popülasyon özellikleri Popülasyon yoğunluğu Nedir Popülasyon yoğunluğunu azaltan faktörler Popülasyon yoğunluğunu etkileyen faktörler