RANDOM ETKİLER MODELİ – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
RANDOM ETKİLER MODELİ
Sabit etki modeli, dahil edilen tüm çalışmalar tarafından paylaşılan tek bir gerçek etki büyüklüğü olduğu varsayımına dayanmaktadır. Rastgele etkiler modeli, gerçek etkinin çalışmadan çalışmaya değişebileceği varsayımına dayanmaktadır. Çıkarımlar, çalışmaların farklı etkilere ve farklı özelliklere sahip olmasına izin verilen bir popülasyona genelleştirilecek olsaydı, o zaman rastgele etkiler modeli uygun olurdu.
Rastgele etkiler modeli, sabit etkiler modeline göre daha küçük çalışmalara ve daha geniş güven aralıklarına nispeten daha fazla ağırlık verilmesine yol açar. DerSimonian ve Laird meta-analiz yöntemi, ortak etkinin gevşetildiği ve etki büyüklüklerinin ortalama θ ve varyans τ2 ile normal bir dağılıma sahip olduğu varsayımıyla rastgele etkiler modeline dayanmaktadır.
Tahmin edicinin varyansının bilindiği varsayıldığında maksimum olabilirlik yöntemi dikkate alınır. Kısıtlı maksimum olabilirlik yöntemi, kısıtlı bir parametre alanı üzerinde olasılığı en üst düzeye çıkaran bir tahmin yaklaşımıdır. Meta-analiz gerçekleştirmek için Bayes yöntemlerinin uygulanması, Bayesçi olmayan yaklaşımlara göre verilerin daha bilgilendirici bir özetini sağlar.
En büyük avantaj, bireysel çalışmalarda gerçek etkilere ilişkin tahminlerimizden belirsizliği dahil etme yeteneğidir. Sabit etkili modelle başlama ve ardından Q istatistiksel olarak anlamlıysa rastgele etki modeline geçme uygulaması önerilmemelidir. Analizin mantığı, bir dizi etkiyi tahmin etmeye çalıştığımızı söylüyorsa, o zaman bir hesaplama modelinin seçimi, çalışmaların doğasına ve hedefimize dayanmalıdır.
RASTGELE ETKİLER MODELİ
Çıkarımlar, çalışmaların farklı etkilere ve farklı özelliklere sahip olmasına izin verilen bir popülasyona genelleştirilecek olsaydı, o zaman rastgele etkiler modeli uygun olurdu. Rastgele etkiler modellerini destekleyen sezgi, tasarımı küçük bir şekilde bozarak bir çalışma yürütmeye yönelik birçok farklı yaklaşımın olması ve daha sonra ortaya çıkabilecek birçok farklı potansiyel tedavi etkisinin olmasıdır.
Bu durum, çalışma içi varyasyona ek olarak ortalama sonuçta çalışma arası varyasyonun olduğu bir ANOVA modeline karşılık gelir. Böylece, rastgele etkiler modelindeki popülasyon, sonsuz sayıda olası popülasyonun bulunduğu popülasyondur. Bu nedenle, rastgele etkiler modeli, her çalışma için farklı temel etkileri varsayar ve bunu ek bir varyasyon kaynağı olarak dikkate alır.
Rastgele etkiler modeli, sabit etkiler modeline göre daha küçük çalışmalara ve daha geniş güven aralıklarına nispeten daha fazla ağırlık verilmesine yol açar. Aradaki çalışma varyasyonu τ2 önemli bir rol oynar ve ayrıca tahmin edilmesi gerekir. τ2 sıfır olduğunda, rastgele etkiler modeli, sabit etkiler modeline karşılık gelir. İkili yanıtlarla, rastgele ve sabit etkili varsayımlar, biri artık diğerine alternatif olmayacak şekilde çok farklı sonuçlara yol açabilir.
HAVUZLAMA TAHMİNLERİ İÇİN YÖNTEMLER
DERSİMONYA VE LAIRD YÖNTEMİ
Meta-analizin DerSimonian ve Laird yöntemi (DL yöntemi), rastgele etkiler modeline dayanmaktadır. Rastgele etkiler modeli altında, ortak etki varsayımı gevşetilir ve etki büyüklüğü θi’nin ortalama θ ve varyans τ2 ile normal bir dağılıma sahip olduğu varsayılır. τ2 için olağan DL tahmini şu şekilde verilir.
Burada Qw heterojenlik istatistiğidir ve wi ağırlıkları ters varyans yöntemindeki gibi hesaplanır ve k çalışma sayısıdır. Qi < (k − 1) ise τ2 sıfıra ayarlanır. Bu yaklaşımda, her bir çalışma-etki büyüklüğü için ağırlıklar aşağıda verildiği gibidir.
Heterojenlik istatistiği ve önem testi IV yönteminde verildiği gibidir. Bu yöntemdeki ağırlıklar IV yöntemindeki ağırlıklara göre daha küçük ve birbirine daha benzer olacaktır.
Bir meta-analizde ayrı araştırmalardan elde edilen sonuçları birleştirirken, rastgele etkiler yöntemleri, araştırmalar arası varyasyonu açık bir şekilde hesaba katan bir heterojenlik parametresi τ2’yi dahil ederek çalışmalar arasındaki farkın modellenmesini sağlar.
Rassal etkiler modeli nedir
Sabit etkiler modeli nedir
Tesadüfi etkiler modeli
Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi
Panel veri analizi Nedir
STATA Otokorelasyon testi
Panel veriye örnek
Panel veri F testi
MAKSİMUM OLASILIK YÖNTEMİ
Yaygın olarak kullanılan DL yönteminin parametre tahmini ile ilişkili hatayı yeterince yansıtmadığı gösterilmiştir. Tahmin edicinin varyansının bilindiği varsayıldığında maksimum olabilirlik tahmini (MLE) yöntemi dikkate alınır. Daha sonra tahmincinin log olasılığı MLE’yi verecektir.
MLE, τ2’yi tahmin etmek için yinelemeli bir şema olduğundan, yinelemeli denklemi çözerek tahmin edilmesi gerekir. Thompson ve Sharp’a (1999) göre, τ2 için MLE ile verilir.
τ2 = 0 ile başlamak, θˆ için θIV’e eşit olan başlangıç değerini verir. Bu da τ2 için yeni bir değer verecektir (negatif değerlerin sıfıra ayarlanması kısıtlamasına tabi olarak). Bu, τ2’nin yeni tahminine yol açan değiştirilmiş ağırlıklar wi* sağlar. İşlem yakınsama gerçekleşene kadar devam eder.
SINIRLI MAKSİMUM OLASILIK YÖNTEMİ
Kısıtlı maksimum olabilirlik tahmini (REML), sınırlı bir parametre alanı üzerinde olasılığı en üst düzeye çıkaran bir tahmin yaklaşımıdır.
Daha genel modellere uygulanabilir olmakla birlikte, çoğunlukla çok değişkenli normal dağılıma sahip genel bir doğrusal modeldeki varyans bileşenlerinin tahminine uygulanmıştır. Tarafsız tahmin edicilere yol açan maksimum olasılık (ML) tahminine bir alternatiftir.
Esasen prosedür, varyans bileşenlerini tahmin ederken sabit etkilerin bilinmediği gerçeğini ayarlar. Varyans ayarlarının dengeli analizinde bu, serbestlik derecelerinde ayarlama şeklini alır. Bu ayarlarda, varyansların REML tahmin edicileri, bilinen yansız en küçük kareler tahmin edicileridir.
Patterson ve Thompson (1971), REML’yi yansız tamamlanmamış blok tasarımları bağlamında varyans bileşenlerini tahmin etme yöntemi olarak tanıttı. REML, ML yöntemine benzer, ancak önce olasılığı iki kısma ayırır: sabit etkileri içeren ve içermeyen.
REML genellikle MLE’ye tercih edilir, çünkü ortalama tahminde serbestlik derecesi kaybını hesaba katar ve varyans parametreleri için yansız tahmin denklemleri üretir.
REML yöntemi, log olasılığının maksimize edileceği y’nin marjinal dağılımını kullanarak genel bir doğrusal modeldeki varyans bileşenlerini tahmin etmek içindir.
REML tahminlerinin kullanımı, MLE yönteminin varyansları küçümseme eğiliminin üstesinden gelir. Bu bağlamda, τ2 için REML tahmini, tahmin edilecek parametre sayısına göre bir düzeltme faktörüne izin verilerek verilir.
REML yöntemi, beklentileri sıfır olan gözlenen değerlerin doğrusal kombinasyonlarıyla ilgilenir. Bu “hata karşıtlıkları”, modelde herhangi bir sabit etkiden muaftır. Olabilirlik tahminlerini maksimize etmenin aksine, REML varyans ve ortak varyans tahminlerinin yansız olduğu bilinmektedir.
Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi Panel veri analizi Nedir Panel veri F testi Panel veriye örnek Rassal etkiler modeli nedir Sabit etkiler modeli nedir STATA Otokorelasyon testi Tesadüfi etkiler modeli