Sıfır Hipotezi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Sıfır Hipotezi
Tedavi etkisinin olmadığı sıfır hipotezini düşünün. Bu ifade belirsizdir. Herhangi bir özne için tedavi etkisi olmadığını kastediyorsak, özne etkileşimi ile de tedavi yoktur. Bu vakayı daha önce tedavi etmiştik. Bununla birlikte, denekler tarafından tedavi etkileşimi 0 olmasa bile, tedavinin ana etkisinin 0 olması olasılığı ile sıfır hipotezi tanımlamak da mümkündür. Ortalama tedavi etkisi 0 ise ve varyans değilse, bazı deneklerin sahip olması gerekir. pozitif kazanım puanları, diğer denekler ise negatif kazanım puanlarına sahiptir. Bu nedenle, etkileşim zorunlu olarak heterojendir.
Etkileşim olmasaydı her denek 0 kazanç puanına sahip olacaktı. Etkileşim varsa bireysel kazanım puanları her iki yönde de 0’dan sapacaktır. Bireysel kazanım puanları, olumlu olduğu kadar olumsuz da olacağından, terminolojiyi “kazanç puanı” yerine “puan değiştirme” olarak değiştirebiliriz. Basit olması için, negatif bir kazanç puanının bir düşüşü temsil ettiği anlayışıyla “kazanç puanı” ifadesini kullanmaya devam edeceğiz.
Denekler gerçek kazanım puanlarında farklılık gösterdiğinden, ortalama kazanım puanında örnekleme hatası vardır. Örnekleme hatası olduğu için boş hipotez doğrudan test edilemez. Tedavi ana etkisi olmasa bile, ortalama kazanç puanı, kişilerin örneklenmesinde örnekleme hatası nedeniyle 0’dan farklı olacaktır. O zaman sıfır hipotezini istatistiksel olarak test etmenin iki yolu vardır.
Bir yol, daha önce belirtildiği gibi güven aralığını hesaplamaktır. Daha riskli yol, güven aralığı oluşturmadan bir anlamlılık testi hesaplamaktır. Önce güven aralığını hesapladığımızı varsayalım. Anlamlılık testi, güven aralığının 0 içerip içermediğinin kontrol edilmesiyle elde edilir. Bu test tarafsızdır, çünkü araştırmacı güven aralığının her iki yönde ne kadar uzadığını görebilir ve böylece anlamlılık testine karşı uygun şüpheci tavrı alabilir.
Önceki ifadelere rağmen anlamlılık testlerini kullanmak isteyenlere bir uyarı: Deneklerin etkileşimine göre bir tedavi varsa, o zaman geleneksel t testi, anlamlılık testlerinin sınırlamaları dahilinde bile çalışmaz. Konvansiyonel t testi ve konvansiyonel tekrarlanan ölçümler varyans analizi, ana etkiyi test etmek için nominal etkileşim terimini bir hata terimi olarak kullanır.
Bunu yaparken, etkileşim ve konu düzeyindeki puanlar arasında varyans homojenliğini ve bağımsızlığını varsayarlar. Bu varsayımlar, eğer görünen etkileşim aslında ölçüm hatasıysa doğrulanır. Ancak gerçek etkileşimler için bu varsayımlar genellikle yanlıştır. Bu nedenle, geleneksel F testine güvenilemez.
Bu tür durumlar için deneysel testler (“yarı-F”) olmuştur, ancak bunlar da çoğu yaygın etkileşim için oldukça mantıksız olan (çarpımsal işlem etkisi gibi) bağımsızlık varsayımları yapmaktadır. Bu prosedürler bu metnin kapsamı dışındadır. Bu nedenle, denek etkileşimi ile bir tedavi varsa, güven aralığı yaklaşımı mevcut tek yaklaşım gibi görünmektedir.
Sıfır hipotezi örnek
Alternatif hipotez
Sıfır hipotezi ve Alternatif hipotez
H0 ve H1 hipotezi örnekleri
Alternatif hipotez nedir
H2 hipotezi
Sıfır hipotezi ve alternatif hipotez örnekleri
Null hipotezi
Ölçüm Hatası ve Etkileşim
Hem ölçüm hatası hem de etkileşim varsa, o zaman iki örnekleme hatası kaynağı vardır: ölçüm hatalarının örneklenmesi ve farklı tedavi etkisinin örneklenmesi (yani deneklerin örneklenmesi). Ölçüm hatası varsa, tedavi etkisi yalnızca bireyler düzeyinde kusurlu olarak gözlemlenir. Bu nedenle, ağırlıklı olarak dolaylı istatistiklere, özellikle de tedavi ana etkisine ilişkin tahminimize ve tedavi etkileşimi standart sapmasına ilişkin tahminimize güvenmeliyiz.
Her iki durumda da, özellikle görünür etkileşim standart sapması olmak üzere ölçüm hatasının etkileri için gözlemlenen puan istatistiklerini ayarlamamız gerekir.
Tedavi Ana Etkisi
Tedavinin ana etkisi, popülasyonun ortalama gerçek kazanç puanıdır. Tahminimiz, örnek ortalama gözlemlenen kazanç puanıdır. Örnek ortalama gözlemlenen kazanç puanı, iki örnekleme hatası kaynağından muzdariptir.
Ortalama gerçek kazanç puanındaki örnekleme hatası, denekler arasında tedavi etkisindeki farklılıklardan kaynaklanmaktadır. Ortalama ölçüm hatasındaki örnekleme hatası, denekler arasındaki ölçüm hatalarındaki farklılıklardan kaynaklanır. Ölçüm hatası havuzlanabilir.
Popülasyon varyansının örnek varyansı SV(OG) tarafından tahmin edilmesi gerekiyorsa, güven aralığı için temel alınan dağılım artık normal dağılım değil, N − 1 serbestlik dereceli t dağılımıdır. Bu nedenle, “1.96”, t tablosunun %95 iki kuyruklu sütunundaki karşılık gelen değerlerle değiştirilmelidir. N > 14 için yakın bir yaklaşım için 1,96 ile değiştiriyoruz.
Standart puan muamelesi ana etkisi, ortalama ham puan etki büyüklüğünün seviye standart sapmasına oranıdır. Bir etkileşim olduğu için kullanılan standart sapma, ön test standart sapmadır. Oranın payı, ölçüm hatasıyla değişmeyen ham puan muamele ana etkisidir.
Bu nedenle, payın düzeltilmesine gerek yoktur. Ancak payda, seviye puanı standart sapmasıdır. Gözlenen puan standart sapması, ölçüm hatasıyla şişirildiğinden, standart puan muamele ana etkisinin paydasında kullanılmadan önce düzeltilmelidir. Ölçüm varyansı hatası, doğrudan gerçek puan varyansına eklenir.
Yani cebirsel özdeşlik ile gözlenen düzey puan varyansından hata varyansını çıkarmak, düzey puan varyansını düzey puan güvenirliği ile çarpmaktır. Düzeltilmiş standart sapma, düzeltilmiş varyansın karekökü alınarak elde edilir.
Bu, bağımlı değişkendeki ölçüm hatası için bir ana etkiyi düzeltmeye yönelik geleneksel formüldür. Böylece, gerçek standart puan tedavi ana etkisi, gözlemlenen standart puan tedavi ana etkisinin seviye puanı güvenilirliğinin kareköküne bölünmesiyle düzeltilir.
Standart puan tedavisi ana etkisi için güven aralığı, ham puan tedavisi ana etkisi için güven aralığının uç noktalarının seviye puanı standart sapmasına bölünmesiyle en kolay şekilde tahmin edilir. Bu, seviye puanı ana etkisindeki örnekleme hatasını görmezden gelir. Standart hatanın tam formülü hesaplanabilir.
Denek Etkileşimine Göre Tedavi
Denek etkileşimine göre tedavi, popülasyon gerçek kazanç skoru standart sapması ile ölçülür. Karşılık gelen gözlemlenen kazanç skoru standart sapması, ölçüm hatasıyla büyük ölçüde şişirilir. Bu nedenle, gerçek etkileşimin tarafsız bir tahmini haline gelmeden önce düzeltilmelidir.
İlk önce, ölçüm hatasıyla etkileşim varyansının şişmesini düşünün. Orta derecede yüksek güvenilirlik için bile, özellikle etkileşim yoksa, bu çok önemli bir enflasyon olacaktır. Gerçek ham puan etkileşimi varyansı, çıkarma ile hesaplanabilir.
Gerçek bir etkileşim yoksa, etkileşimin bu tahmini, örnekleme hatası nedeniyle 0’dan farklı olacaktır. Yarı olasılıkla, örnekleme hatası tahminin negatif olmasına neden olacak ve gerçek bir etkileşim olmadığına dair çok az şüphe olacaktır. Bununla birlikte, bir yarı olasılıkla, örnekleme hatası tahminin pozitif olmasına neden olacak ve yanlış bir şekilde gerçek bir etkileşim önerecektir.
Standart puan etkileşiminin tahmini, ham puan etkileşiminin seviye gerçek puan standart sapmasına bölünmesiyle elde edilir. Karşılık gelen varyans ile tahmin edilir.
Burada α ve β sabittir. Pay ve payda popülasyon varyanslarının farklı olması gerçeği olmasaydı, varyans oranı SV(OG)/SV(Y1) yaklaşık bir F oranına sahip olacaktı. Yaklaşık bir F dağılımına sahip olan değiştirilmiş bir oran vardır.
Alternatif hipotez Alternatif hipotez nedir H0 ve H1 hipotezi örnekleri H2 hipotezi Null hipotezi Sıfır hipotezi örnek Sıfır hipotezi ve Alternatif hipotez Sıfır hipotezi ve alternatif hipotez örnekleri