RASTGELE ETKİLER – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
t 2’NİN AYRI TAHMİNLERİYLE RASTGELE ETKİLER
Burada, sabit etkili model için yaptığımızla aynı hesaplama setinden geçiyoruz, ancak bu sefer her alt grup için ayrı bir 2 tahmini ile rastgele etki ağırlıkları kullanıyoruz.
Etkileri hesaplama
A ve B alt gruplarındaki çalışmaların bir orman grafiğidir. Çalışmalar, sabit etkili orman grafiğindekilerle aynıdır ancak elmaslarla temsil edilen özet etkiler, artık rastgele etki ağırlıklarına dayanmaktadır. . A ve B alt grupları için ortalama etki büyüklüğü, 0,006 ve 0,004 varyanslarla birlikte 0,325 ve 0,610’dur.
Hesaplamalar değerlere dayanmaktadır. Bu değerler, her çalışma için varyansın artık çalışma içi varyansı ve çalışma arası varyansı içermesi dışında benzerdir. Ortak bir 2 değeri varsaymadık ve bu nedenle her alt grup için ayrı bir 2 tahmini kullandık.Bu, T2A için bir değere ve T2B için bir başka değere sahip olduğumuz sağdaki sembollerle gösterilmektedir. Tablo 19.5’te, T2 etiketli sütun, A çalışmaları için 0.0164 ve B çalışmaları için 0.0022’yi gösterir.
Not. Burada rastgele etki ağırlıkları kullanılarak hesaplanan Q* istatistiği, Q*’yu çeşitli bileşenlerine ayırmak için yalnızca varyans analizi için kullanılır. Bu nedenle, Q* için bir p değeri göstermiyoruz. Bunun yerine, sabit etki ağırlıkları kullanılarak hesaplanan Q istatistiği, çalışmalar arası dağılımı yansıtan, alt grup A içindeki çalışmalar için bir homojenlik testi sağlayan ve T2’yi tahmin etmek için kullanılandır.
Çalışmanın tümü için hesaplamalar (rastgele etkiler, ayrı t2 tahminleri)
Buradaki istatistikler, gruplar içinde kullanılanla aynı T2 değeri kullanılarak hesaplanır (bu durumda, havuzlanmaz).
Etkileri Karşılaştırma
Dönersek ve iki alt grup için elmasları alırsak, elde ederiz. A ve B alt grupları için ortalama etki büyüklüğü, 0,006 ve 0,004 varyanslarla birlikte 0,325 ve 0,610’dur.
Amacımız bu iki ortalama etkiyi karşılaştırmaktır ve ilerleyebileceğimiz birkaç yol vardır. Bu yaklaşımlar cebirsel olarak eşdeğerdir ve (bundan sonra) aynı p-değerini verir. Birkaç yaklaşım sunmaktaki amacımız, sürece ilişkin içgörü sağlamaktır.
A ile B’yi karşılaştırma: bir Z testi (Yöntem 1)
A ve B alt grupları için ortalama etkiyi karşılaştırmak için basit bir Z testi kullanabiliriz. Formüller daha önce kullanılanlarla aynıdır, ancak rastgele etkiler modelini yansıtmak için iki sembolü değiştiririz. İlk olarak, istatistiklerin sabit etki ağırlıkları yerine rastgele etki ağırlıklarına dayandığını belirtmek için bir (*) kullanırız. İkinci olarak, sıfır hipotezi A 5 B olarak çerçevelenir ve sabit etki modeliyle çalışırken ortak değerlere atıfta bulunduğumuz A 5 B yerine bunların ortalama değerler olduğu gerçeğini yansıtır.
meta-analiz eğitim bilimleri
Meta analiz Nedir
meta-analiz çalışması örneği
Sistematik derleme Nedir
Meta-analiz pdf
Rastgele etki modeli nedir
Egger testi nedir
Meta analiz nasıl yapılır
A ve B, A ve B alt gruplarının altında yatan gerçek ortalama etkiler olsun, MA* ve MB* tahmini etkiler olsun ve VMA ve VMB bunların varyansları olsun. İki etki arasındaki farkı belirtmek için Diff* kullanırsak ve A’nın ortalamasını B’nin ortalamasından çıkarmayı seçeriz.
Z*Diff 5 2.8381’e karşılık gelen iki uçlu p değeri 0,0045’tir. Bu bize ortalama tedavi etkisinin A çalışmaları için B çalışmaları için muhtemelen aynı olmadığını söyler. Excel’de, Z için 2 kuyruklu p değerini hesaplama işlevi 5’tir (1-(NORMSDAĞ(ABS(Z))))*2. Burada 5(1-(NORMSDIST(ABS(2.8381))))*2 0,0045 değerini döndürür.
A ile B’yi karşılaştırma: varyans analizine dayalı bir Q testi (Yöntem 2)
Sabit etki modeli altında 2. yöntem için kullandığımız formüllerin aynısını kullanıyoruz, ancak şimdi rastgele etki ağırlıkları uyguluyoruz. Bu yaklaşımın yalnızca, genel etkiyi hesaplamak için gruplar içindeki etkileri hesaplamak için kullandığımız ağırlıkları kullandığımızda işe yaradığını unutmayın. Tablo 19.5’te, alt grup A’daki çalışmalar, hem alt grup ortalamasını hesaplamak hem de genel ortalamayı hesaplamak için 0.0164’lük T2 değerini kullanır. Benzer şekilde, alt grup B’deki çalışmalar, hem alt grup ortalamasını hesaplamak hem de genel ortalamayı hesaplamak için 0,0022’lik T2 değerini kullanır.
Aşağıdaki miktarları hesaplıyoruz (burada SS, sapmaların karelerinin toplamıdır).
- Q*A, A’nın ortalaması hakkındaki tüm A çalışmalarının ağırlıklı SS’si.
- Q*B, B’nin ortalaması hakkındaki tüm B çalışmalarının ağırlıklı SS’si.
- Q*içinde, Q*A ve Q*B’nin toplamı.
- Q*bet, alt grubun ağırlıklı SS’si, büyük ortalama hakkındadır.
- Q*, büyük ortalamayla ilgili tüm etkilerin ağırlıklı SS’si.
Grup içi ağırlıklı SS’nin toplamını veya daha genel olarak p alt grupları için Q*’u 5 Q*A × Q*B içinde yazabiliriz. Etki büyüklüklerinin tüm gruplar için aynı olduğu sıfır hipotezi altında, 1’den p’ye, Q*bahsi, p – 1’e eşit serbestlik dereceleriyle ki-kare olarak dağıtılacaktır.
Sonuçlar özetlenmiştir. Burada yorumladığımız tek Q istatistiğinin gruplar arası olduğuna dikkat edin. Çalışan örnekte, Arasında satırı bize gruplar arasındaki farkın (A ve B için birleşik etki) istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söyler (Q*bet 5 8.0547, df 5 1, p 5 0.0045), bu da etkinin boyutu, ders verme sıklığı ile ilgilidir. Excel’de, Q için bir p- değeri hesaplama işlevi 5 KİŞİSEL(Q,df)’dir. A’ya karşı B testi için 5CHIDIST(8.0547,1) 0,0045 döndürür. Toplam varyansın veya gruplar içindeki varyansın istatistiksel önemini ele almak için, Q* (toplam), QA*, QB* veya Qw*ithin kullanmak yerine sabit etki ağırlıkları kullanılarak rapor edilen istatistikleri kullanırız.
A ile B’yi karşılaştırma: heterojenlik için bir Q testi (Yöntem 3)
Son olarak, alt grupları çalışmalarmış gibi ele alabilir ve çalışmalar arasında heterojenlik testi yapabiliriz. İki alt grup çizgisini ve toplam çizgiyi çıkarırsak ve elmasları karelerle değiştirirsek elde ederiz.
Somut olarak, etki büyüklükleri 0,324 ve 0,610 ve varyansları 0,006 ve 0,004 olan iki çalışma ile başlıyoruz. Ardından, Q’yu hesaplamak için olağan meta-analiz yöntemlerini uygularız. Somut olarak, değerleri kullanarak ve (11.2) ve sonraki formülleri uygulayarak hesaplarız, burada Q, Çalışma A ve B için büyük anlam. Q 5 8.0547 ve df 5 1 için p değeri 0,0045’tir. Excel’de Q için bir p-değeri hesaplama işlevi 5KİŞİDAĞ(Q,df)’dir. A’ya karşı B testi için 5CHIDIST(8.0547,1) 0,0045 döndürür.
Egger testi nedir Meta analiz nasıl yapılır Meta analiz Nedir meta-analiz çalışması örneği meta-analiz eğitim bilimleri Meta-analiz pdf Rastgele etki modeli nedir Sistematik derleme Nedir