SABİT ETKİLER MODELİ – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Etki Büyüklüğü
İki ayrı çalışmanın etki büyüklüklerinin sentezlenmesi durumunda, meta-analist, sonuçların gerçek benzerlik derecesini keşfetmek için karşılaştırmaya çalışır. Aşağıdaki adımlar söz konusudur.
(1) Her iki çalışmadan alıntılanan istatistiği, örneğin, “t” veya ki kareyi “r”lere dönüştürmek.
(2) Her iki çalışma da aynı yönde etkiler gösteriyorsa hesaplanan “r”lere aynı işareti verin, ancak sonuçlar ters yönde ise farklı işaretler verin;
(3) Her “r” için ilişkili “Fisher’s z” değerini bulun. Fisher’s z, “r”nin bir dizi log dönüşümünü ifade eder.
(4) Z puanını bulmak için aşağıdaki formülde yerine koyun:z1 − z2
(5) Değerlendirilen iki çalışma tarafından üretilen etki büyüklükleri önemli ölçüde farklılık göstermiyorsa, bunlar birleştirmek için iyi adaylardır. Etki büyüklükleri arasında anlamlı bir fark bulunursa bu farkın neden var olduğunu araştırmalıyız. Bunların herhangi biri veya tümü çalışmalar arasında önemli ölçüde farklılık gösterebileceğinden ve farklı etkilerin olası nedenleri olabileceğinden, her çalışmada kullanılan yöntemlere, materyallere, numune boyutlarına ve prosedürlere bakabilirsiniz.
İKİ ÇALIŞMANIN BİRLEŞTİRİLMESİ
Önemli ölçüde farklı olmayan ve dolayısıyla istatistiksel gerekçelerle birleştirilebilen iki etki büyüklüğü verildiğinde, çalışmalar arasında bir etkinin etki büyüklüğünü belirlemek isteyebilirsiniz. Yeniden kullanılacak formül Fisher z-dönüşümünü kullanır.
İki çalışmanın etki büyüklüklerini birleştirirken atılacak ilk adım, her biri için “r” hesaplamak ve her “r” değerini karşılık gelen Z-puanlarına dönüştürmektir. İki çalışmanın etki büyüklükleri istatistiksel olarak farklıysa, etki büyüklüklerinin ortalamasını almanın pek bir anlamı yoktur. Çalışmalardan elde edilen sonuçlar ters yönde ise birleştirme asla düşünülmemelidir.
ÖNEM DÜZEYİNE GÖRE İKİ ÇALIŞMANIN BİRLEŞTİRİLMESİ
İKİ ÇALIŞMANIN KARŞILAŞTIRILMASI
Meta-analistler genellikle p-değerlerinden çok etki büyüklükleriyle ilgilenseler de, bazen gücü artırmanın bir yolu olarak genel önem düzeyini değerlendirirler. Bireysel değerlerin homojen ve dolayısıyla birleştirilebilir olup olmadığını bulmak yine öğreticidir.
HOMOJENLİK TESTİ
Her bir p değeri için, meta-analist daha sonra Z tablosunu kullanarak Z’yi bulur (yani Fisher z’yi değil, standart normal sapma Z’yi) Z tablosunu kullanarak. Her iki çalışma da aynı yönde etkiler gösteriyorsa Z aynı işaret, ancak sonuçlar ters yönde ise farklı işaretler.
√2’ye bölündüğünde iki Z’ arasındaki fark yeni bir Z verir. Bu yeni Z, sıfır hipotezi doğruysa (yani, iki Z gerçekten farklı değilse) Z’ler arasındaki farkın p değerine karşılık gelir. .
Z olarak dağıtılır, dolayısıyla elde edilen veya daha büyük boyuttaki bir Z ile ilişkili p değerini bulmak için bu yeni hesaplanan Z’yi standart normal sapmalar tablosuna girebiliriz.
İKİ ÇALIŞMANIN BİRLEŞTİRİLMESİ
İki ayrı çalışmanın sonuçlarını karşılaştırdıktan sonra, p-düzeylerini birleştirmek kolay bir meseledir. Bu şekilde, X ve Y arasında hiçbir ilişkinin olmadığına dair boş hipotez doğru olsaydı, iki p-düzeyinin elde edilmiş olabileceği ihtimalinin genel bir tahminini elde ederiz. Bu hesaplamaları gerçekleştirmek için, az önce tanımladığımız p-değerlerini karşılaştırmak için formülün payını değiştiririz.
İki çalışmamızın her biri için doğru p seviyeleri elde ederiz ve ardından bu p seviyelerinin her birine karşılık gelen Z’yi buluruz. Ayrıca daha önce olduğu gibi, her iki p tek uçlu biçimde verilmelidir ve her iki çalışma da aynı yönde etkiler gösteriyorsa karşılık gelen Z’ler aynı işarete sahip olacak ve sonuçlar ters yönde ise farklı işaretlere sahip olacaktır.
Rassal etkiler modeli nedir
Tesadüfi etkiler modeli
Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi
Panel veri F testi
Panel veri analizi Nedir
Panel Veri Analizinin Avantajları
Yatay kesit bağımlılığı Nedir
Panel veri analizi pdf
HAVUZLAMA TAHMİNLERİ İÇİN YÖNTEMLER: SABİT ETKİLER MODELİ
Çalışmalar arasında özet istatistikleri birleştirmeden önce dikkate alınması gereken en az üç varyasyon kaynağı vardır. Bunlar, çalışmalar arası varyasyon, çalışmalar arasındaki örnekleme hatası ve çalışma düzeyindeki özelliklerdir. Veriler bir araya getirildikten sonra, Orman arsasının basit bir şekilde incelenmesi bilgilendiricidir. Çalışma sonuçları arasındaki heterojenlik, tedavi etkilerinin farklı koşullarda neden farklılaştığını incelemek için bir fırsat sağladığından, sistematik incelemeler için salt bir sorun olarak görülmemelidir.
Meta-analiz için kullanılan örneklem büyüklüğü yöntemi, daha büyük çalışmanın genellikle daha küçük olanlardan daha fazla etkiye sahip olduğu sonuçların ağırlıklı bir ortalamasını kullanır. Belirli bir analiz için bir meta-analiz yönteminin seçimi, birincil çalışmaların türüne, özet istatistiklerin seçimine, gözlemlenen heterojenliğe, hesaplama yöntemlerinin bilinen sınırlamalarına ve sabit etkilere karşı rastgele etkiler modeline bağlıdır.
Sabit etkiler modeli, örneklenen her popülasyon için çıkarımlar yapmaya odaklanır, daha sonra sonuçlar sabit kabul edilir ve tek belirsizlik kaynağı, insanların çalışmalara örneklenmesinden kaynaklanandır. Örneklem büyüklüğü yöntemi altında çalışma sonuçlarının havuzlanması, temel olarak, k örneğin normal bir popülasyondan olduğu varsayımı altında yapılır.
Ters varyans yöntemi, ikili, sürekli ve korelasyon verilerini birleştirmek için kullanılır. Bu yaklaşım, standart hataya sahip herhangi bir tahmini birleştirmek için kullanılabildiğinden geniş bir uygulanabilirliğe sahiptir. Mantel-–Haenszel yöntemlerinin, veriler seyrek olduğunda daha sağlam olduğu gösterilmiştir ve bu nedenle ters varyans yöntemine tercih edilebilir. Odds oranını birleştirmede, Mantel-–Haenszel yöntemine bir alternatif Peto’dur.
VARYASYON KAYNAĞI
Çalışmalar arasında özet istatistikleri birleştirmeden önce dikkate alınması gereken en az üç varyasyon kaynağı vardır:
(1) Çalışmalar arası varyasyon.
(2) Çalışmalar arasında örnekleme hatası.
(3) Çalışma düzeyindeki özellikler çalışmalar arasında farklılık gösterebilir.
Bu farklı varyasyonları hesaba katmak için genel olarak iki modelde sınıflandırılabilecek çeşitli istatistiksel teknikler mevcuttur.
Bu modeller arasındaki fark, çalışmalar arasındaki sonuçların değişkenliğinin ele alınma şeklidir. Çalışma sonuçları arasındaki heterojenliğin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi, sistematik incelemelerin önemli bir yönüdür. Bu, potansiyel heterojenlik kaynaklarını tanımlayarak ve uygun alt grup analizini planlayarak inceleme protokolü yazılırken başlamalıdır.
HETEROJENİTE
Veriler bir araya getirildikten sonra, Orman arsasının basit bir şekilde incelenmesi bilgilendiricidir. İstatistiksel homojenlik testleri, bireysel çalışma sonuçlarının, bir etki ayrımının aksine, tek bir temel etkiyi yansıtma olasılığının olup olmadığını değerlendirir. Test, sonuçlar arasındaki heterojenliği tespit edemezse, bireysel çalışmalar arasında gözlemlenen farklılıkların örnekleme varyasyonunun sonuçları olduğu ve sadece şansa bağlı olduğu varsayılır.
Çok merkezli çalışmanın genel görünümü, geçerli bir meta-analiz için bir ön koşulun, sonuçların homojenliğini test etmek olduğunu göstermektedir. Araştırmacının problemin büyüklüğünü değerlendirmesini sağlayan birkaç istatistiksel yöntem vardır. Aslında, bu tür testler çok bilgilendiricidir ve homojen sonuçlara sahip çalışma gruplarını belirleme olasılığını yaratır.
Havuzlanmış En Küçük Kareler yöntemi Panel veri analizi Nedir Panel veri analizi pdf Panel Veri Analizinin Avantajları Panel veri F testi Rassal etkiler modeli nedir Tesadüfi etkiler modeli Yatay kesit bağımlılığı Nedir