1 dönüm güneş enerjisi maliyeti

Efekt Boyutu ve Hassasiyet TEDAVİ ETKİLERİ VE ETKİ BOYUTLARI Tedavi etkileri ve etki büyüklükleri terimleri farklı kişiler tarafından farklı şekillerde kullanılmaktadır. Tıpta meta-analizler genellikle bir tedavi etkisi olarak etki büyüklüğüne atıfta bulunur ve bu terimin bazen tıbbi müdahalelerle ilgilenen meta-analizlerde yaygın olan olasılık oranlarına, risk oranlarına veya risk farklılıklarına atıfta bulunduğu varsayılır. Benzer şekilde, sosyal bilimlerdeki meta-analizler genellikle etki büyüklüğüne basitçe bir etki büyüklüğü olarak atıfta bulunur ve bu terimin bazen sosyal bilimler meta-analizlerinde yaygın olan standartlaştırılmış ortalama farklılıkları veya korelasyonları ifade ettiği varsayılır. Aslında, hem etki büyüklüğü hem de tedavi etkisi terimleri bu endekslerden herhangi birine atıfta bulunabilir ve bu terimler arasındaki ayrım indeksin kendisinde değil, çalışmanın doğasında yatmaktadır. Etki büyüklüğü terimi, indeks iki değişken arasındaki ilişkiyi veya iki grup arasındaki farkı ölçmek için kullanıldığında uygundur. Buna karşılık, tedavi etkisi terimi yalnızca kasıtlı bir müdahalenin etkisini ölçmek için kullanılan bir indeks için uygundur. Böylece, erkek ve dişiler arasındaki fark sadece etki büyüklüğü olarak adlandırılabilirken, tedavi edilen ve kontrol grupları arasındaki fark ya etki büyüklüğü ya da tedavi etkisi olarak adlandırılabilir. Çoğu meta-analiz değişkenler arasındaki ilişkilere odaklanırken, bazıları tek bir popülasyonda bir ortalama veya risk veya oran tahmin etme hedefine sahiptir. Örneğin, Wabash'ta Lyme hastalığının prevalansı veya Utah'daki öğrenciler için ortalama SAT puanı için çeşitli tahminleri birleştirmek için bir meta-analiz kullanılabilir. Bu durumlarda, indeks açıkça bir tedavi etkisi değildir ve etki bir ilişkiyi ima ettiğinden, bir etki büyüklüğü de değildir. Bunun yerine, tahmin edilen parametre basitçe tek bir grup özeti olarak adlandırılabilir. Bununla birlikte, bir indeksin bir etki büyüklüğü ve/veya bir tedavi etkisi (veya sadece tek bir grup özeti) olarak sınıflandırılmasının hesaplamalar üzerinde hiçbir etkisi olmadığına dikkat edin. Meta-analizin kendisinde sadece bir dizi değere ve bunların varyanslarına sahibiz ve aynı matematiksel formüller geçerlidir. Bu ciltte genellikle etki büyüklüğü terimini kullanıyoruz, ancak bunu tedavi etkilerini, tek grup özetlerini ve hatta genel bir istatistiği de dahil etmek için genel anlamda kullanıyoruz. Efekt boyutu nasıl seçilir? Etki büyüklüğü indeksi seçimini üç ana husus yönlendirmelidir. Birincisi, farklı çalışmalardan elde edilen etki büyüklüklerinin, aynı şeyi ölçtükleri (en azından yaklaşık olarak) anlamında birbirleriyle karşılaştırılabilir olması gerektiğidir. Yani, etki büyüklüğü, çalışma tasarımının çalışmadan çalışmaya değişebilen yönlerine bağlı olmamalıdır (örnek boyutu veya ortak değişkenlerin kullanılıp kullanılmadığı gibi). İkincisi, etki büyüklüğü tahminlerinin, yayınlanmış araştırma raporlarında rapor edilmesi muhtemel bilgilerden hesaplanabilir olması gerektiğidir. Yani, ham verilerin yeniden analizini gerektirmemelidir (bunların mevcut olduğu bilinmedikçe). Üçüncüsü, etki büyüklüğünün iyi teknik özelliklere sahip olması gerektiğidir. Örneğin, varyansların ve güven aralıklarının hesaplanabilmesi için örnekleme dağılımı bilinmelidir. Post hoc analiz G-power analizi Cohen d testi Güç analizi nasıl yapılır ANOVA tablosu yorumlama SPSS 3 grup karşılaştırma Regresyon etki büyüklüğü ANOVA testi örnek sorular Ek olarak, etki büyüklüğü önemli ölçüde yorumlanabilir olmalıdır. Bu, sentezde temsil edilen çalışmanın maddi alanındaki araştırmacıların etki büyüklüğünü anlamlı bulmaları gerektiği anlamına gelir. Efekt boyutu doğası gereği anlamlı değilse, efekt boyutunu sunum için başka bir metriğe dönüştürmek genellikle mümkündür. Örneğin, analizler log risk oranı kullanılarak gerçekleştirilebilir, ancak daha sonra sunum için bir risk oranına (veya hatta örnek risklere) dönüştürülebilir. Uygulamada, birincil çalışmalarda kullanılan veri türü, genellikle yukarıda belirtilen kriterleri karşılayan iki veya üç etki büyüklüğünden oluşan bir havuza yol açacaktır, bu da bir etki büyüklüğü seçme sürecini nispeten basit hale getirir. Birincil çalışma tarafından rapor edilen özet veriler, iki gruptaki ortalamalara ve standart sapmalara dayalıysa, uygun etki büyüklüğü genellikle ya ortalamalardaki ham fark, ortalamalardaki standartlaştırılmış fark ya da yanıt oranı olacaktır. Özet veriler, iki gruptaki olaylar ve olaylar gibi ikili bir sonuca dayalıysa, uygun etki büyüklüğü genellikle risk oranı, olasılık oranı veya risk farkı olacaktır. Birincil çalışma iki değişken arasında bir korelasyon rapor ederse, o zaman korelasyon katsayısının kendisi etki büyüklüğü olarak hizmet edebilir. PARAMETRELER VE TAHMİNLER Bu cilt boyunca, temel etki büyüklüğü parametresi (Yunanca harf ile gösterilir) ile bu parametrenin örnek tahmini (Y ile gösterilir) arasında ayrım yapıyoruz. Bir çalışmanın sonsuz büyüklükte bir örnek büyüklüğü varsa, o zaman popülasyon parametresi 􏰏 ile aynı olan bir etki büyüklüğü Y verirdi. Aslında, yine de, örnek boyutları sonludur ve bu nedenle etki büyüklüğü tahmini Y her zaman 􏰏'den bir miktar farklıdır. Y değeri örnekten örneğe değişecektir ve bu değerlerin dağılımı Y'nin örnekleme dağılımıdır. İstatistiksel teori, etki büyüklüğü tahminlerinin örnekleme dağılımını ve dolayısıyla standart hatalarını tahmin etmemizi sağlar. Ortalamalara Göre Etki Büyüklükleri Çalışmalar ortalamaları ve standart sapmaları rapor ettiğinde, tercih edilen etki büyüklüğü genellikle ham ortalama fark, standartlaştırılmış ortalama fark veya yanıt oranıdır. Bu etki büyüklükleri bu bölümde tartışılmaktadır. HAM (STANDARDİZE OLMAYAN) ORTALAMA FARK  Sonuç anlamlı bir ölçekte rapor edildiğinde ve analizdeki tüm çalışmalar aynı ölçeği kullandığında, meta-analiz doğrudan ortalamalardaki ham fark üzerinde gerçekleştirilebilir (bundan böyle, daha yaygın terimi, ham ortalama farkı kullanacağız). Ham ortalama farkının birincil avantajı, ya doğası gereği (örneğin, bilinen bir ölçekte ölçülen kan basıncı) ya da yaygın kullanımı nedeniyle (örneğin, tüm ilgili taraflar ölçeğe aşinadır). İki grubun (Tedavi Edilen ve Kontrol) ortalamalarını bildiren bir çalışma düşünün ve bu iki grubun ortalamalarını karşılaştırmak istediğimizi varsayalım. 1 ve 2  grubun gerçek (popülasyon) ortalamaları olsun. Takip eden iki bölümde, bu parametrenin D tahmininin nasıl hesaplanacağını ve bunun iki bağımsız grup kullanan çalışmalardan ve eşleştirilmiş gruplar veya eşleşen tasarımlar kullanan çalışmalardan varyansının nasıl hesaplanacağını göstereceğiz.