Psikometrik Meta-Analiz – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Çıplak Kemikler Meta Analizi
Yalnızca örnekleme hatası yapaylığını kontrol etmeye çalışan ikinci meta-analiz yaklaşımı, daha önce çıplak meta-analiz olarak adlandırdığımız şeydir. Bu yaklaşım, standart hatanın bilindiği korelasyonlara, d değerlerine veya herhangi bir başka etki büyüklüğü istatistiğine uygulanabilir. Örneğin, istatistik korelasyon ise, ilk önce r ̄ hesaplanır. Daha sonra korelasyon setinin varyansı hesaplanır. Daha sonra, örnekleme hatası varyansının miktarı hesaplanır ve bu gözlemlenen varyanstan çıkarılır.
Sonuç 0 ise, örnekleme hatası gözlemlenen tüm varyansı hesaba katar ve r değeri meta-analizdeki tüm çalışmaları doğru bir şekilde özetler. Değilse, kalan varyansın karekökü, örnekleme hatası varyansı kaldırıldıktan sonra ortalama r etrafında kalan değişkenlik indeksidir.
Her zaman düzeltilmesi gereken başka artefaktlar (ölçüm hatası gibi) olduğu için, çıplak kemik meta-analiz yönteminin eksik ve yetersiz olduğunu yazılarımızda tutarlı bir şekilde belirttik. Yeni başlayanlara meta-analizi açıklamak ve öğretmek için öncelikle ilk adım olarak yararlıdır.
Ancak, yalnızca çıplak kemik yöntemlerine dayanan meta-analizler yayınlanmıştır; Bu araştırmaların yazarları, örnekleme hatasının ötesinde, eserleri düzeltmek için gereken bilgilerin kendileri için mevcut olmadığını her zaman iddia etmişlerdir. Deneyimlerimize göre, bu nadiren olur.
Artefakt değerlerinin tahminleri (örneğin, ölçeklerin güvenilirliği) daha önce belirtildiği gibi genellikle literatürden, test kılavuzlarından veya diğer kaynaklardan elde edilebilir. Bu değerler, artefakt dağılımına dayalı meta-analizde kullanım için artefakt dağılımları oluşturmak için kullanılabilir, böylece örnekleme hatasına ek olarak ölçüm hatası ve diğer artefaktların sapma etkilerini düzeltir.
Psikometrik Meta-Analiz: Çoklu Artifaktların Düzeltilmesi
Üçüncü meta-analiz türü psikometrik meta-analizdir. Bu yöntemler yalnızca örnekleme hatasını (sistematik olmayan bir artefakt) değil, aynı zamanda ölçüm hatası, aralık kısıtlaması veya geliştirmesi, ölçülerin ikiye ayrılması vb. gibi diğer sistematik artefaktları da düzeltir. Bu diğer artefaktların sistematik olduğu söylenir, çünkü çalışmalar arasında yapay varyasyon yaratmanın yanı sıra, tüm çalışmaların sonuçlarında sistematik aşağı yönlü önyargılar da yaratırlar.
Örneğin, ölçüm hatası sistematik olarak tüm korelasyonları aşağı doğru saptırır. Psikometrik meta-analiz, yalnızca çalışmalar arasındaki yapay varyasyonu değil, aynı zamanda aşağı yönlü önyargıları da düzeltir. Psikometrik meta-analiz, hem istatistiksel hem de ölçüm artefaktlarını hesaba katan tek meta-analiz yöntemidir. Bu prosedürlerin iki varyasyonu daha önce açıklanmıştır.
İlkinde, her r veya d değeri eserler için ayrı ayrı düzeltilir; ikincisinde, artefakt dağılımları kullanılarak düzeltme gerçekleştirilir. Callender ve Osburn (1980) ve Raju ve Burke (1983) ayrıca psikometrik meta-analiz için yöntemler geliştirdiler. Bu yöntemler, hesaplama ayrıntılarında biraz farklılık gösterir, ancak hemen hemen aynı sonuçları ürettiği gösterilmiştir.
meta-analiz örnek çalışma
CMA ile Meta-Analiz
Meta analiz avantaj dezavantaj
Meta-analiz çalışmaları
Meta-analiz özellikleri
Meta analiz araştırması nedir
Meta-analiz Kitap
Meta-Analiz Kursu 2022
Her meta-analiz yöntemi, zorunlu olarak bir veri teorisine dayanır. Verileri analiz etmek için kullanılan meta-analiz yöntemlerini belirleyen bu teoridir (veya verilerin anlaşılması). Eksiksiz bir veri teorisi, örnekleme hatası, ölçüm hatası, önyargılı örnekleme (menzil kısıtlaması ve menzil geliştirme), dikotomizasyon ve etkileri, veri hataları ve araştırma çalışmalarında gördüğümüz ham verileri çarpıtan diğer nedensel faktörlerin anlaşılmasını içerir.
Bu faktörlerin verileri nasıl etkilediğine dair teorik bir anlayış geliştirildiğinde, etkilerini düzeltmek için yöntemler geliştirmek mümkün hale gelir. Psikometri dilinde, ilk süreç – bu faktörlerin (eserlerin) verileri etkilediği süreç, zayıflama modeli olarak modellenir. Bu artefakt kaynaklı önyargıları düzeltme sürecine yönelik ikinci işleme, zayıflama modeli adı verilir.
Bir meta-analiz modeli yönteminin dayandığı veri teorisi eksikse, bu yöntem bu yapaylıkların bir kısmı veya tamamı için düzeltme yapamayacak ve dolayısıyla yanlı sonuçlar üretecektir. Örneğin, ölçüm hatasını fark etmeyen bir veri teorisi, ölçüm hatasını düzeltmeyen meta-analiz yöntemlerine yol açacaktır. Bu tür yöntemler daha sonra zorunlu olarak önyargılı meta-analiz sonuçları üretecektir. Bu bölümde tartışıldığı gibi, bazı güncel meta-analiz yöntemleri aslında ölçüm hatasını düzeltmez.
Örnekleme hatası ve ölçüm hatası, meta-analizin ilgilenmesi gereken istatistiksel ve ölçüm artefaktları arasında benzersiz bir konuma sahiptir: Bunlar her zaman tüm gerçek verilerde bulunurlar. Menzil kısıtlaması, sürekli değişkenlerin yapay olarak ikiye ayrılması veya veri transkripsiyon hataları gibi diğer artefaktlar, meta-analize tabi tutulan belirli bir dizi çalışmada bulunmayabilir.
Ancak her zaman örnekleme hatası vardır, çünkü örnek boyutları asla sonsuz değildir. Aynı şekilde, her zaman ölçüm hatası vardır, çünkü tamamen güvenilir ölçümler yoktur. Aslında, nispeten basit psikometrik meta-analizlerin bile karmaşık görünmesini sağlayan şey, hem örnekleme hatası hem de ölçüm hatası ile aynı anda uğraşmanın gerekliliğidir. Bu iki tür hatayı ayrı ayrı ele almaya alışkınız.
Örneğin, psikometrik metinler ölçüm hatasını tartışırken, sonsuz (veya çok büyük) bir örneklem boyutu varsayıyorlar, böylece dikkat odağı, aynı anda örnekleme hatasıyla uğraşmaya gerek kalmadan yalnızca ölçüm hatası üzerinde olabilir. İstatistik metinleri örnekleme hatasını tartışırken, onlar ve okuyucunun yalnızca örnekleme hatasına odaklanabilmeleri için örtük olarak mükemmel güvenilirliği (ölçüm hatasının yokluğu) varsayıyorlar.
Her iki varsayım da son derece gerçekçi değildir, çünkü tüm gerçek veriler aynı anda her iki tür hatayı da içerir. Her iki tür hatayı aynı anda ele almak kuşkusuz karmaşıktır, ancak doğru sonuçlar üretmek için meta-analizin yapması gereken budur.
Bir meta-analiz yönteminin altında hangi veri teorisinin yattığı sorusu, meta-analizin genel amacının ne olduğu sorusuyla güçlü bir şekilde ilişkilidir. Glass (1976, 1977), amacın bir araştırma literatüründeki çalışmaları basitçe özetlemek ve açıklamak olduğunu belirtmiştir.
Bizim görüşümüz, alternatif görüş, amacın popülasyondaki yapı düzeyindeki ilişkileri mümkün olduğunca doğru bir şekilde tahmin etmektir (yani, popülasyon değerlerini veya parametrelerini tahmin etmek), çünkü bunlar bilimsel ilginin ilişkileridir.
Bu tamamen farklı bir görevdir; bu, tüm çalışmalar mükemmel bir şekilde yürütülmüş olsaydı (yani, metodolojik sınırlamalar olmadan) bulguların ne olacağını tahmin etme görevidir. Bunu yapmak, çalışma sonuçlarını bozan örnekleme hatası, ölçüm hatası ve (varsa) diğer artefaktların düzeltilmesini gerektirir. Literatürdeki çalışmaların içeriklerini basitçe açıklamak, bu tür düzeltmeler gerektirmez, ancak bilimsel açıdan ilgi çekici parametrelerin tahmin edilmesine izin vermez.
CMA ile Meta-Analiz Meta-analiz araştırması nedir Meta-analiz avantaj dezavantaj Meta-analiz çalışmaları Meta-Analiz Kitap Meta-Analiz Kursu 2022 meta-analiz örnek çalışma Meta-analiz özellikleri