Özet noktalar

• Hem ticari hem de ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analitik yazılım mevcuttur.
• Serbestçe kullanılabilen yazılımlar genellikle DOS tabanlıdır ve daha sınırlı grafiklerle daha az kullanıcı dostudur.
• Ticari yazılımlar için ana seçim, uzman meta-analiz yazılımı ile meta-analiz rutinleri mevcut olan genel istatistiksel paketler arasındadır.

Meta-analiz yapmak için çok çeşitli yazılımlar son yıllarda kullanıma sunulmuştur. Oldukça pahalı ticari yazılımlara (tamamen meta-analiz için ayrılmış veya bazen ek makrolar kullanan meta-analitik prosedürleri içerebilir) ek olarak, bir dizi meta-analiz paketi ücretsiz olarak dağıtılmaktadır. Bu bölümün amacı, ücretsiz ve ticari meta-analiz yazılımı için kısa bir kılavuz sağlamaktır. BMJ’nin web sitesinde yayınlanan önceki bir incelemeyi günceller.

Bir önceki incelemede listelenen paketlerle meta-analiz yazılımı aramaya başladık. Paketlerin yazarları ve dağıtımcılarıyla, yazılımlarının hala kullanılabilir olup olmadığını ve varsa yeni tesislerin eklenip eklenmediğini öğrenmek için iletişime geçildi. Daha sonra “meta-analiz yazılımı” ifadesini kullanarak internet aramaları yaptık.

Bu tür aramaların sonuçları, arama motoruna ve kesin arama özelliklerine bağlı olarak çok farklı sonuçlar verir. Örneğin, Aralık 1999’da www.google.com’u kullanarak, “meta-analiz yazılımı” (aramayı tam ifadeyle sınırlamak için tırnak içine alınmış) araması, 35 web sayfası verdi, ancak meta-analiz yazılımı (tırnak işaretleri olmadan) arandı. ) 3500 web sayfasıyla sonuçlandı.

Birkaç farklı arama motorunu kullanarak yüzlerce alakalı web sayfası bulduk. Bunlar, ilgili yazılıma veya meta-analiz yazılımlarını listeleyen sitelere atıfta bulunup bulunmadıklarını görmek için ayrıca kontrol edildi.

Yazılımın özellikleri, fiyatı ve bulunabilirliği hızla değiştiğinden (umarız bu kitabın ömründen çok daha hızlı), yazılım paketleri için web sitelerini listeler ve bunların güncel bilgiler için kontrol edilmesini öneririz. İncelediğimiz yazılımın tüm sürümleri Windows veya MS DOS içindi. Eksiklikler için özür dileriz ve kaçırdığımız paketlerin veya bu bölümü yazdıktan sonra yayınlanan paketlerin yazarlarını bizimle iletişime geçmeye teşvik ederiz.

Yazarlardan birinin web sayfasıdır ve yeni gelişmelerle güncellenebilir. Paketleri kalite açısından resmi olarak derecelendirmesek de, özellikle yararlı olduğunu düşündüğümüz yazılımı daha ayrıntılı olarak açıklıyoruz. Tüm paketleri tam olarak test etmediğimizi ve meta-analitik prosedürlerinin iddia edildiği gibi çalıştığını garanti edemeyeceğimizi vurgulamak isteriz.

Son olarak, farklı yazılımlar tarafından gerçekleştirilen meta-analitik prosedürler hakkında çok az arka plan bilgisi verilecektir. Okuyucular, meta-analiz, kümülatif meta-analiz ve orman parsellerinin temel ilkeleri için  huni çizimleri ve radyal çizimler için tanı çalışmalarının meta-analizi için ve meta-analizin istatistiksel temeline bakılır.

Yazılımı şu şekilde sınıflandırdık: (i) yalnızca meta-analiz için ticari yazılım; (ii) ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analiz yazılımı; ve (iii) meta-analiz için kolaylıklar içeren veya meta-analiz rutinlerinin yazılmış olduğu genel istatistiksel yazılım (ticari).

meta-analiz çalışması örneği
CMA meta-analiz programı
Meta-analiz makale
Meta-sentez ve meta-analiz arasındaki fark
Meta-Analiz Eğitimi
Meta-analiz Nedir
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
CMA programı

Ticari Meta-analiz Yazılımı

İkisi tam yayımlanmayı bekleyen dört ticari meta-analiz yazılımı paketi bulduk. Bu paketlerin ana avantajı, Windows tabanlı olmaları (DSTAT hariç) ve böylece veri, sonuç ve grafiklerin diğer paketlerden ve diğer paketlere kolay transferine izin vermeleridir. Ticari meta-analiz paketlerinin özellikleri aşağıda açıklanmış ve özetlenmiştir.

Yazma sırasında, bu Windows tabanlı program tam sürümü bekliyordu. Metaxis, meta-analiz de dahil olmak üzere sistematik bir incelemenin tüm yönlerini gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. İncelemenin yönetimi, inceleme sorularını ve çalışma uygunluk kriterlerini tanımlamaktan veri çıkarma ve analiz etmeye kadar bir dizi göreve dayanır. Referans yönetimi de mevcuttur.

Veriler, Excel gibi elektronik tablolardan doğrudan içe aktarılabilir. Sabit efektler ve rastgele efekt modelleri, orman çizimleri ve huni çizimleri dahil olmak üzere çok çeşitli meta-analitik rutinler ve grafikler mevcuttur. Bu rutinler, kullanıcılar tarafından düzenlenebilen ve böylece mevcut rutinleri değiştirebilen veya yenilerini yazabilen bir komut dosyası dilinde yazılmıştır. Tüm görevler tamamlandığında, program yayınlanmak üzere bir el yazması halinde son düzenleme için bir Word belgesi üretecektir.

Kapsamlı Meta-Analiz versiyonu 0.0.72

Bu Windows tabanlı program yakın zamanda piyasaya sürüldü. Kullanıcı, özetler ve referanslar dahil olmak üzere bir çalışma veritabanı oluşturabilir. Veriler bir elektronik tabloya girilebilir veya doğrudan Microsoft Excel’den alınabilir. Analiz için farklı sonuç ölçütleri ve çalışma grupları belirtilebilir.

Program, bir dizi ağırlıklandırma şeması kullanarak sabit ve rastgele etkiler meta-analizleri yapar. Meta-analizler, müdahale türü veya bileşen çalışmalarının metodolojik kalitesi gibi ortak değişkenlere göre gruplandırılabilir. Orman çizimleri ve huni çizimleri görüntülenebilir ve diğer Windows programlarına aktarılabilir.

MetaWin Sürüm 2.0

MetaWin, Windows tabanlı bir pakettir. Veriler bir elektronik tabloya girilir ve Excel dosyaları doğrudan içe aktarılabilir. Her çalışma için özet istatistikler, hastalığı olan ve olmayan hasta sayısından veya her gruptaki yanıtın ortalama ve standart sapmasından hesaplanır.

Bu özet istatistikleri birleştirmek için sabit ve rastgele etkiler modelleri mevcuttur ve ayrıca parametrik olmayan yeniden örnekleme testleri ve güven aralıkları hesaplanabilir.

Heterojenliği değerlendirmek ve yayın yanlılığını teşhis etmek için kümülatif meta-analiz ve radyal grafikler mevcuttur. Karma bir modelde çalışma düzeyinde ortak değişkenleri dahil ederek heterojenliği keşfetmek de mümkündür. Yazma sırasında, MetaWin, Metaxis ve Kapsamlı Meta-Analiz ile karşılaştırıldığında nispeten ucuzdu.

DSTAT sürüm 1.11

DSTAT, psikolojik bilimlerde meta-analiz için geliştirilmiştir. Veriler 2 × 2 tablolar (ikili sonuçlar için), korelasyon katsayıları, test istatistikleri, P değerleri veya karışımlar olarak girilir. Bu istatistikler daha sonra standartlaştırılmış (ölçeksiz) bir etki ölçüsüne dönüştürülür. Riskteki fark, göreceli risk veya olasılık oranı gibi klinik olarak daha ilgili miktarlar DSTAT ile hesaplanamaz. Ayrıca, sonuçlar grafik olarak görüntülenemez. Bu dezavantajlar, tıbbi araştırmalarda meta-analiz için DSTAT’ın yararlılığını ciddi şekilde sınırlandırmaktadır.

The post Ticari Meta-analiz Yazılımı – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Bir huni grafiğinde görüntülenen denemeler, aynı müdahalenin altında yatan aynı etkiyi her zaman tahmin etmeyebilir ve sonuçlar arasındaki bu tür heterojenlik, daha küçük denemelerde gerçek tedavi etkisi daha büyükse, huni grafiklerinde asimetriye yol açabilir. Örneğin, birleşik bir sonuç düşünülürse, yalnızca birleşik sonucun müdahaleden etkilenen bileşeni için yüksek risk altındaki hastalarda önemli fayda görülebilir.

Koroner kalp hastalığı (KKH) mortalitesini azaltan bir kolesterol düşürücü ilaç, yerleşik kardiyovasküler hastalığı olan yüksek riskli hastalarda, izole hiperkolesterolemili genç, asemptomatik hastalara göre tüm nedenlere bağlı mortalite üzerinde daha büyük bir etkiye sahip olacaktır.

Bunun nedeni, KKH mortalitesinde tutarlı bir nispi azalmanın, tüm ölümlerin daha büyük bir bölümünün KKH’den olacağı yüksek riskli hastalarda tüm nedenlere bağlı mortalitede daha büyük nispi bir azalmaya dönüşeceğidir. Yüksek riskli hastalarda yürütülen denemeler, bu tür hastaları işe almanın zorluğu ve artan olay oranları, belirli bir etkiyi saptamak için daha küçük örnek boyutlarının gerekli olduğu anlamına geldiğinden, daha küçük olma eğiliminde olacaktır.

Küçük denemeler genellikle daha büyük denemeler yapılmadan önce yapılır. Aradan geçen yıllarda standart (kontrol) tedaviler iyileşmiş olabilir, böylece deneysel tedavinin göreceli etkinliğini azaltabilir. Standart tedavilerdeki değişiklikler, deneysel tedavinin etkisinin bir modifikasyonuna da yol açabilir.

Böyle bir mekanizma, miyokard enfarktüsünde magnezyum infüzyonunun etkisinin klinik denemelerinde elde edilen tutarsız sonuçların bir açıklaması olarak önerilmiştir. Magnezyum infüzyonunun reperfüzyon meydana geldikten sonra uygulanması halinde işe yaramayabilir.

(Tedavi etkisine dair hiçbir kanıt sunmayan) ISIS-4 denemesi yapıldığında, miyokard enfarktüsünün tedavisinde tromboliz rutin hale gelmişti. Ancak bu argüman, tromboliz almayan hastalarda bile magnezyumun hiçbir etkisi göstermeyen ISIS-4 çalışmasının alt grup analizi tarafından desteklenmemektedir.

Bazı müdahaleler daha büyük denemelerde daha az uygulanmış olabilir, bu da daha küçük denemelerde daha olumlu sonuçları açıklayabilir. Bu, özellikle, inme sonrası rehabilitasyon veya diabetes mellitusta çok yönlü müdahaleler gibi kronik hastalıklardaki karmaşık müdahalelerin denenmelerinde olasıdır.

Huni grafiği nedir
Meta regresyon nedir
Orman grafiği yorumlama
CMA programı
Funnel plot nedir
CMA ile Meta-Analiz Uygulamaları pdf
meta-analiz çalışması örneği
Forest plot nedir

Örneğin, yatan hasta kapsamlı geriatrik değerlendirme programlarının mortalite üzerindeki etkisini inceleyen çalışmaların meta analizinde asimetrik bir huni grafiği bulundu. Deneyimli bir danışman geriatristin daha küçük denemelerde aktif olarak yer alması daha olasıydı ve bu, bu denemelerde gözlemlenen daha büyük tedavi etkilerini açıklayabilir.

Olay oranı yüksekse, oran oranları karşılık gelen risk oranından daha uçtur (1’den daha ileri). Bu nedenle, risk oranları kullanılarak çizildiğinde asimetri göstermeyen bir huni grafiği, olasılık oranları kullanılarak çizildiğinde hala asimetrik olabilir.

Bu, altta yatan riskteki farklılıkların önemli olmasına rağmen, yüksek riskli hastalarda tutarlı bir şekilde küçük denemeler ve daha düşük risk altındaki hastalarda büyük denemeler yürütülürse gerçekleşir. Son olarak, asimetrik bir huni planının yalnızca şans oyunuyla ortaya çıkması elbette mümkündür. Huni grafiği asimetrisine yol açabilecek mekanizmalar özetlenmiştir.

Huni grafiği asimetrisi, bu nedenle, yanlılık olasılığını artırır, ancak bu, yanlılığın kanıtı değildir. Bununla birlikte, asimetrinin (yalnızca şans eseri üretilmedikçe), çalışmalar bir meta-analizde birleştirildiğinde, genel etki tahmininin yorumunu sorgulamamıza her zaman yol açacağını belirtmek önemlidir.

Diğer Grafik Yöntemleri

Biyolojik uygunluğun incelenmesi

Bazı durumlarda, olası yanlılık varlığı, hastaların idrarındaki bir ilacın metabolitleri gibi tedaviye uyum belirteçleri veya kolesterol düşürme denemelerinde kolesterolde elde edilen azalma gibi tedavinin biyolojik etkileri aracılığıyla incelenebilir. tartışıldığı gibi, klinik kalp hastalığı ve mortalitede azalmayı öngören ilaçlar vardır.

Hastaların etkili bir tedaviye uyumu ölçüldüyse (örneğin, atanan ilacı fiilen alan hastaların yüzdesi olarak) ve denemeler arasında farklılık gösteriyorsa, bu, tedavi etkilerinde karşılık gelen varyasyonlarla sonuçlanmalıdır. Aderansa (yatay eksen) karşı tedavi etkisinin (dikey eksen) dağılım grafikleri, bu ilişkiyi incelemenin yararlı bir yolu olabilir.

Dağılım grafiği, yüzde 0 yapışmada hiçbir tedavi etkisi olmamasıyla uyumlu olmalıdır ve bu nedenle basit bir doğrusal regresyon çizgisi, sıfır tedavi etkisinde y eksenini kesmelidir. Bir dağılım grafiği, hiçbir hasta tedaviye uymadığında bile bir tedavi etkisini gösteriyorsa, olası bir açıklama yanlılıktır. Benzer düşünceler, klinik sonuç üzerindeki etkilerle yakından ilişkili olduğuna inanılan biyolojik belirteçlerdeki değişime karşı tedavi etkisinin dağılım grafikleri için de geçerlidir. Bu tür grafiklerin avantajı, çalışma boyutundan bağımsız bir analiz sağlamalarıdır.

Midgley ve ark. her çalışma için kan basıncındaki azalmayı (klinik sonuç) idrar sodyumundaki azalmaya (biyolojik belirteç) karşı çizdi ve bir lineer regresyon analizi gerçekleştirdi.

Diyastolik kan basıncındaki (tedavi etkisi) üriner sodyumdaki (belirteç) değişime karşı farkın grafiği, yanlılık olasılığını düşündürür. Bununla birlikte, belirtecin klinik sonuç üzerindeki tedavinin etkisini tam olarak kapsadığı varsayımı her zaman uygun olmayabilir: belirteç tarafından yakalanmayan müdahalenin etkileri artık etkiyi açıklayabilir. Örneğin, sodyum alımında azalmaya yol açan diyet değişiklikleri ayrıca kilo kaybına ve dolayısıyla kan basıncında azalmaya neden olabilir.

Tedavinin belirteç üzerindeki etkisini tahmin etmedeki hatanın, hem tedaviyle ilişkisinin hafife alınmasına hem de tahmini kesişimin sıfırdan sapmasına yol açabileceğine dikkat edilmelidir. Bu durumda sıfırdan farklı bir kesme, yanlılığın kanıtı olarak yanlış yorumlanabilir. Aşağıda bu sorunun üstesinden gelmek için regresyon modellerinin nasıl kullanılacağını tartışıyoruz.

Güvenli N

Rosenthal, yayın yanlılığını “dosya çekmecesi sorunu” olarak adlandırdı ve uç versiyonunu “dergilerin Tip I hataları gösteren çalışmaların %5’i ile doldurulması, laboratuvardaki dosya çekmecelerinin ise %95’inin doldurulması” olarak tanımladı. 

Rosenthal, yayın yanlılığının bir meta-analizin sonuçlarını etkileme potansiyelinin, ‘başarısız N’: ‘negatif’ çalışmaların sayısı (tedavi etkisinin sıfır olduğu çalışmalar) hesaplanmasıyla değerlendirilebileceğini öne sürdü. meta-analiz için P değerini 0.05’in üzerine çıkarmak için bu gerekli olacaktır.

Iyengar ve Greenhouse, arıza emniyetli N tahmininin büyük ölçüde yayınlanmamış çalışmalar için varsayılan ortalama tedavi etkisine bağlı olduğunu kaydetti. Yöntem ayrıca, genel olarak tıbbi araştırmalarda ve özel olarak sistematik incelemelerde, kişinin tahmin edilen tedavi etkisinin boyutuna ve ilişkili güven aralıklarına daha fazla odaklanması gerektiğine dair yaygın olarak kabul edilen ilkeye de aykırıdır. boş hipotez belirli, keyfi bir eşiğe ulaşır.

The post Alternatif Huni Grafiği – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Rosenthal’ın (1979) dosya çekmecesi analiziyle ilgili bir başka sorun, yüz değerinde kabul edilse bile, çok zayıf bir sonuç vermesidir. Birleştirilmiş çalışma sonuçları, ortalama etki büyüklüğü küçük veya hatta çok küçük olsa bile istatistiksel olarak oldukça anlamlı olabilir. Ne genel olarak birleşik olasılık yöntemi ne de özel olarak dosya çekmecesi analizi, etki büyüklüğü hakkında herhangi bir bilgi sağlamaz. d ̄ veya r ̄’yi belirli bir düzeye getirmek için sıfır bulguların ortalaması olan kaç tane eksik çalışmanın var olması gerektiğini bilmek daha bilgilendirici olacaktır.

Burada bu hesaplama için verilen formüller yazarlar tarafından 1979’da türetilmiş ve Pearlman (1982) tarafından yaygın olarak kullanılmıştır. Daha sonra Orwin’in (1983) aynı formülleri bağımsız olarak türettiğini öğrendik. Bu denklemler sabit etkiler varsayımına bağlı değildir; gerçekte, bir rastgele etkiler modelini temsil ederler.

d ̄k’yi d ̄c’ye, yani ortalama d için kritik değere (teorik veya pratik olarak anlamlı kabul edebileceğimiz en küçük ortalama değer olabilir) düşürmek için kaç tane “kayıp” çalışma (x) olması gerektiğini bilmek istiyoruz. Böylece yeni toplam çalışma sayısı yine k + x olacaktır. 􏰀dk değişmeden kalacaktır.

k = 100 ise ancak diğer sayılar aynı kalıyorsa, x = 900. Etki büyüklüğünü belirli bir düzeye indirmek için gereken boş sonuçların ortalamasını alan eksik çalışmaların sayısı, genellikle birleşik olasılık değerini 0’a düşürmek için gereken sayıdan çok daha küçüktür. p = .05.

Bununla birlikte, birçok araştırma alanında, 90 “kayıp” çalışma olması olası değildir ve 900 olması da pek olası değildir. McNatt (2000), yayınlanmış bir meta-analizde bu prosedürün kullanımına bir örnek verdi. Gözlemlenen d ̄ 1,13’ü (büyük bir etki) d ̄ = .05’e (önemsiz bir etki) düşürmek için ortalama sıfır etki büyüklüğüne sahip 367 eksik çalışmanın gerekeceğini buldu.

Kullanılabilirlik Sapmasını Tespit Etmeye Yönelik Grafik Bir Yöntem: Huni Grafiği

Light ve Pillemer (1984), yayın veya diğer kullanılabilirlik yanlılığını saptamak için basit bir grafik yöntemi tanıttı. Bu teknik, kullanılabilirlik yanlılığının yokluğunda, ortalama etki büyüklüğünün büyük ve küçük örneklemli çalışmalarda aynı olması beklenirken, daha büyük örnekleme hatası nedeniyle küçük örneklemli çalışmalarda daha geniş çapta değişiklik göstermesi gerçeğine dayanmaktadır.

Bu tekniği uygularken, bir grafik, büyüklükleri (d değerleri veya korelasyonları) çalışma örneklem büyüklüğüne (ya da örneklem büyüklüğünün ters bir fonksiyonu olan çalışma tahmininin standart hatasına) karşı etkiler. Önyargı olmaması durumunda, ortaya çıkan rakam ters çevrilmiş bir huni şeklini almalıdır. Ortalama etki büyüklüğünün, çalışma örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak yaklaşık olarak aynı olduğuna dikkat edin.

Bununla birlikte, çalışmaların istatistiksel önemine (p değeri) dayalı yayın veya başka bir kullanılabilirlik yanlılığı varsa, küçük etki büyüklüklerini bildiren küçük örneklemli çalışmalar orantısız bir şekilde yok olacaktır, çünkü bunlar istatistiksel anlamlılığa ulaşamayacak çalışmalardır. Bunlar huni grafiğinin sol alt köşesindeki çalışmalardır. Kullanılabilirlik yanlılığının varlığını gösteren bir huni grafiği gösterir. Küçük örneklemli çalışmaların ortalama etki büyüklüğünün, büyük örneklemli çalışmalarınkinden daha büyük olduğuna dikkat edin.

Meta regresyon nedir
Funnel plot nedir
Meta analiz Nedir
Meta-sentez Nedir
Meta analiz örnekleri
CMA programı
Forest plot nedir
Sistematik derleme nedir

Huni grafiği yönteminin altında yatan kavram basit ve doğrudan olmasına rağmen sorunlu bir yönü vardır. Tüm önemsiz çalışmalar, yayın veya diğer mevcudiyet yanlılığı nedeniyle mevcut değilse, yanlılığın kanıtını görmek kolaydır. Ancak, yalnızca bazıları eksikse (örneğin %20-60), yanlılığı tespit etmek çok daha zordur.

Bu, özellikle çalışmaların sayısı fazla değilse (belki de olağan durum) geçerlidir. Tüm önemsiz çalışmaların %100’ünün eksik olması pek olası değildir. Önem testleri, huni grafiğini değerlendirmede karar vermenin yerine kullanılabilir, ancak bu testler Bölüm 1’de tartışılan tüm önemlilik testlerine ilişkin sorunlara sahiptir. Özellikle, güçleri düşüktür.

Huni grafiği kullanılabilirlik yanlılığını öne sürdüğünde, bazıları meta-analizi yalnızca büyük-N çalışmalarına dayandırmayı önerdi (örn. ) ve bu nedenle, bu çalışmalar ortalama etki büyüklüğünün tarafsız bir tahminini sağlayacaktır.

Altta yatan ortalama etki büyüklüğü büyükse ve bu parametrede çok az gerçek varyans varsa, muhtemelen durum böyledir. (Bu iki koşul birlikte daha büyük N çalışmalarda yüksek istatistiksel güce katkıda bulunur ve daha büyük N çalışmalarının yanlı bir çalışma örneği olmamasını sağlamaya yardımcı olur.) Aksi takdirde, bu reçete sorgulanabilir. Ayrıca gösterilen yanlılığın meta-analizde gerçekte olduğundan daha büyük göründüğüne dikkat edin, çünkü çalışmalar örneklem büyüklüklerine göre ağırlıklandırılır ve bu nedenle küçük-N çalışmaları (yanlı tahminlere sahip olan) meta-analizde çok az ağırlık alır. 

Huni grafiğinin uygulamaları tipik olarak kullanılabilirlik yanlılığı kanıtı önermez. Bu, bu bölümde daha önce bahsedilen iki gerçekle iyi açıklanabilir. İlk olarak, çoğu çalışma birden fazla hipotezi test eder, bu da yayının herhangi bir hipotezin test edilmesi için istatistiksel anlamlılığa bağlı olmasını zorlaştırır. İkincisi, birçok meta-analiz, birincil çalışmaların ana odak noktası olmayan ilişkileri inceleyerek, bulunabilirlik veya yayın yanlılığının meydana gelme ihtimalini ortadan kaldırır. Bu akıl yürütme çizgisi, huni grafiğinin yanlılığı tespit etmedeki başarısızlığının, genellikle hiçbir yanlılığın olmadığı yönünde doğru bir sonuca yol açtığını ileri sürer.

Kullanılabilirlik Önyargısını Düzeltme Yöntemleri

1980’lerin ortalarından günümüze kadar devam eden istatistikçiler, kullanılabilirlik yanlılığının etkileri için meta-analiz sonuçlarını düzeltmek için istatistiksel yöntemler geliştirdiler. Zamanla, bu yöntemler istatistiksel olarak giderek daha karmaşık hale geldi (ve giderek daha karmaşık hale geldi).

Ancak tüm bu yöntemler birincil çalışmaların p değerlerine dayanmaktadır; yani, hepsi yayın olasılığının (bir ağırlık fonksiyonu aracılığıyla) bu çalışmanın p değerine bağlı olduğunu varsaymaktadır. Çalışmaların diğer özelliklerinin yayınlanma olasılığını etkileme olasılığına ilişkin herhangi bir hüküm yoktur (örneğin, rapor edilen etki büyüklüğü, çalışmanın metodolojik nitelikleri, yazarların itibarı vb.).

The post Huni Grafiği – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).