Sonuç sürekli bir ölçümse, müdahale ve kontrol grupları için katılımcı sayısı, ortalama yanıt ve bunun standart sapması gerekir.

Sürekli verilerin meta-analizi için kullanılan iki özet istatistik vardır. Ortalamalardaki fark, tüm denemelerdeki sonuç ölçümleri aynı ölçekte yapıldığında kullanılabilir. Meta-analiz, ortalamalardaki bu farklılıkların ağırlıklı ortalamasını hesaplar, ancak kafa karıştırıcı bir şekilde ağırlıklı ortalama fark (WMD) yöntemi olarak adlandırılır.

Standartlaştırılmış fark, denemelerin tümü aynı sonucu değerlendirdiğinde, ancak bunu çeşitli şekillerde ölçtüğünde kullanılır (örneğin, tüm denemeler depresyonu ölçer, ancak farklı psikometrik ölçekler kullanırlar). Bu durumda, denemelerin sonuçlarını birleştirmeden önce tek tip bir ölçekte standardize etmek gerekir.

Standartlaştırılmış ortalama fark yöntemi, o denemede gözlemlenen değişkenliğe göre her denemede tedavi etkisinin boyutunu (yine gerçekte ortalamada bir fark değil, ortalama bir fark değil) ifade eder. Yöntem, denemeler arasındaki standart sapmalardaki farklılıkların, deneme popülasyonları arasındaki değişkenlikteki gerçek farklılıkları değil, ölçüm ölçeklerindeki farklılıkları yansıttığını varsayar.

Bu varsayım, pragmatik ve açıklayıcı denemelerin (kötü sonuç riskleri açısından farklılık gösterebilen) aynı derlemede birleştirildiği bazı durumlarda sorunlu olabilir. İncelemede kullanılan herhangi bir ölçüm ölçeğinin birimlerinden ziyade standart sapma birimlerinde rapor edildiğinden, genel tedavi etkisinin yorumlanması da zor olabilir.

Standartlaştırılmış ortalama fark yönteminde kullanılan üç popüler etki büyüklüğü formülasyonu vardır. Bu formülasyonlar, hesaplamalarda kullanılan standart sapmaya ve küçük örnek yanlılığı için bir düzeltmenin dahil edilip edilmediğine göre farklılık gösterir.

İstatistikte küçük örnek yanlılığı, küçük bir örnek verilen bir tahminin beklenen değeri ile örnek sonsuz ise beklenen değer arasındaki fark olarak tanımlanır. Simülasyonlar, standartlaştırılmış ortalama farkın sonlu örneklerle olduğundan fazla tahmin edilme eğiliminde olduğunu, ancak yanlılığın yalnızca toplam örnek boyutu çok küçük olduğunda önemli olduğunu göstermektedir.

Müdahale gözlemlenen değişkenliği değiştirdiğinde ve potansiyel olarak ortalama değeri değiştirdiğinde bu yöntem tercih edilir. Hem ağırlıklı ortalama fark hem de standartlaştırılmış ortalama fark yöntemleri, her denemedeki sonuç ölçümlerinin Normal dağılıma sahip olduğunu varsayar. Bu dağılımlar çarpık veya aşırı derecede Normal olmadığında, bu yöntemlerin sonuçları yanıltıcı olabilir.

varyans ve standart sapma
standart sapma hesaplama
Meta regresyon nedir
Meta-analiz örnekleri
Funnel plot nedir
Meta-analiz etki büyüklüğü
Orman grafiği yorumlama
Forest plot yorumlama

Deneme sonuçlarını birleştirerek (meta-analiz) tedavi etkisinin  bir özet (toplanmış) tahmini elde etmek için formüller

Aşağıda açıklanan meta-analiz yöntemlerinin tümü, yukarıda açıklanan, genel olarak 􏰄i ile gösterilen, her biri genellikle SE(􏰄i) ile ilgili olan bir wi ağırlığı verilen bireysel çalışma özeti istatistiklerini birleştirir. Tanımlanan tüm yöntemler, Bölüm 18’de açıklanan Stata rutinlerinde mevcuttur. Toplama notasyonu, analize dahil edilen i denemelerinin toplamını gösterir.

Sabit Efekt ve Rastgele Efekt Yöntemleri

Sabit etki meta-analizinde, tedavinin gerçek etkisinin her çalışmada aynı değerde olduğu veya çalışma sonuçları arasındaki farkların yalnızca şans oyunundan kaynaklandığı sabit olduğu varsayılır. Sabit bir etki varsayımı, bir homojenlik testi kullanılarak test edilebilir.

Rastgele etkiler meta-analizinde, bireysel çalışmalar için tedavi etkilerinin bazı genel ortalama tedavi etkileri etrafında değiştiği varsayılır. Genellikle etki büyüklükleri 􏰄i’nin ortalama 􏰄 ve varyans 􏰅 2 olan Normal bir dağılıma sahip olduğu varsayılır. Özünde, aşağıda açıklanan homojenlik testi 􏰅2’nin sıfır olup olmadığını test eder. 􏰅2 değeri ne kadar küçükse, sabit ve rastgele etkiler analizleri o kadar benzerdir.

Peto, tüm çalışmaların aynı tedavi etkisini tahmin ettiğini varsaymadığını, ancak genellikle bir sabit etki yöntemine en çok benzeyen olarak kabul edildiğini savunarak, varsayımsız bir özet olasılık oranı elde etme yöntemini açıklar.

Sabit veya rastgele etkiler modellerinin kullanılması konusunda fikir birliği yoktur. Aşağıda verilen yöntemlerin tümü, DerSimonian ve Laird yöntemi dışında sabit etkili yaklaşımlardır.

Ters Varyans Yöntemi

İkili veya sürekli verileri birleştirmek için ters varyans yöntemleri kullanılabilir. Aşağıdaki genel formülde, 􏰄i ile gösterilen etki büyüklüğü, log bahis oranları oranı, log nispi risk, risk farkı, ortalamalardaki fark veya i. denemeden standartlaştırılmış ortalama fark olabilir.

Etki büyüklükleri, bireysel denemelerden elde edilen tedavi etkilerinin ağırlıklı ortalaması hesaplanarak havuzlanmış bir tahmin vermek üzere birleştirilir.

Bu nedenle, daha küçük standart hataları olan daha büyük çalışmalara, daha büyük standart hataları olan daha küçük çalışmalara göre daha fazla ağırlık verilir. Bu ağırlık seçimi, havuzlanmış tedavi etkisinin 􏰄IV değişkenliğini en aza indirir.

Bu yaklaşımın gücü, geniş uygulanabilirliğidir. Mevcut standart hatalara sahip herhangi bir tahminin birleştirilmesi için kullanılabilir. Bu nedenle, standartlaştırılmış ölüm oranları, tanısal test endeksleri, tehlike oranları ve çapraz geçişli denemelerden ve küme randomize denemelerden gelen tahminler dahil olmak üzere birçok çalışma türünden tahminler için kullanılabilir. Her çalışma için ham 2 􏰀 2 tablolarının elde edilemediği ancak tedavi etkilerinin ve güven aralıklarının mevcut olduğu durumlarda da bu yöntemi kullanmak mümkündür.

Mantel-Haenszel Yöntemleri

Veriler, hem olay oranlarının düşük olması hem de denemelerin küçük olması açısından seyrek olduğunda, ters varyans yöntemlerinde kullanılan tedavi etkilerinin standart hatalarının tahminleri zayıf olabilir. Mantel-Haenszel yöntemleri alternatif bir ağırlıklandırma şeması kullanır ve veriler seyrek olduğunda daha sağlam olduğu gösterilmiştir ve bu nedenle ters varyans yöntemine tercih edilebilir. Diğer durumlarda, ters varyans yöntemine benzer tahminler verirler. Yalnızca ikili sonuçlar için kullanılabilirler.

Her çalışma için, her bir denemenin etki büyüklüğüne analizde wi ağırlığı verilir. Birleştirilmiş etkinin genel tahmini, 􏰄MH tarafından verilir.

Ters varyans yöntemlerinden farklı olarak, standart hataları (ve güven aralıkları) hala log ölçeğinde hesaplanmasına rağmen, göreli etki ölçümleri doğal ölçeklerinde birleştirilir.Bununla birlikte, homojenlik testi, Mantel-Haenszel ağırlıklarına değil, ters varyans ağırlıklarına dayanmaktadır. Heterojenlik istatistiği ile verilir. 

The post Ters Varyans Yöntemi – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Özet noktalar

• Bir meta-analizde yer alan çalışmalar arasındaki klinik heterojenliğin, sonuçlarında bir dereceye kadar istatistiksel heterojenliğe yol açması muhtemeldir.
• Potansiyel heterojenlik kaynaklarının araştırılması, bir meta-analiz yürütmenin önemli bir bileşenidir.
• Deneme özellikleri için uygun istatistiksel yöntemler, ağırlıklı regresyon içerir ve artık heterojenliğe izin vermelidir.
• Bireysel hasta verileri, aşağıdakilerin yararlı analizleri için en geniş kapsamı sağlar: heterojenlik.
• Sonuçların yorumlanmasında dikkatli olunması gerekir, özellikle de analizler mevcut verilere bakarak ilham alındığında.
• Meta-analizdeki heterojenliğin dikkatli araştırmaları, sonuçlarının bilimsel ve klinik uygunluğunu artırmalıdır.

Bir dizi klinik araştırmanın meta-analizinin amacı, bireysel bir araştırmanın belirli amaçlarından oldukça farklıdır. Örneğin, serum kolesterol azalmasının iskemik kalp hastalığı riski üzerindeki etkisini araştıran belirli bir klinik araştırma, belirli bir sonuç ölçütleri tanımını kullanarak belirli uygunluk kriterlerini karşılayan katılımcılara belirli bir süre boyunca verilen tek bir tedavi rejimini test eder.

Kolesterol düşürme denemelerinin bir meta-analizinin amacı daha geniştir, yani çeşitli yollarla elde edilen serum kolesterol azalmasının genel olarak iskemik kalp hastalığı riskini ne ölçüde etkilediğini tahmin etmektir. Bir meta-analiz ayrıca, konuyla ilgili randomize çalışmalardan elde edilen tüm mevcut kanıtları dahil ederek daha fazla nesnellik, uygulanabilirlik ve kesinlik kazanmaya çalışır.

Bir meta-analizin daha geniş amaçları nedeniyle, dahil edilen denemeler genellikle çok çeşitli spesifik tedavi rejimlerini, hasta tiplerini ve sonuçları kapsar. Bu bölümde, araştırmalar arasındaki bu klinik farklılıkların veya klinik heterojenliğin genel sonuçlar üzerindeki etkisinin dikkatli bir şekilde araştırılması gerektiği tartışılmaktadır.

Bölüm, klinik heterojenlik ile istatistiksel heterojenlik arasındaki ilişkiyi açıklayarak başlamaktadır. Örnekler, serum kolesterol konsantrasyonunun gözlemsel epidemiyolojik çalışmalarının meta-analizlerini ve varılan genel sonuçlarda heterojenliğin araştırılmasının önemli olduğu, azalmasına yönelik klinik denemeleri takip eder. Heterojenlik kaynaklarını araştırmak için uygun istatistiksel yöntemler daha sonra daha ayrıntılı olarak açıklanır. Sonuçların sonradan keşfedilmesinin ve buna bağlı olarak aşırı yorumlamanın tehlikeleri bölümün sonunda ele alınmaktadır.

Klinik ve İstatistiksel Heterojenlik

Kavramları açıklığa kavuşturmak için, heterojenliğin yorumda sorun oluşturduğu bir meta-analiz üzerinde durmakta fayda var. Özofagus varisleri olan sirotik hastaların birincil tedavisinde mortaliteyi azaltmak için endoskopik skleroterapinin kullanımını araştıran 19 randomize çalışmanın sonuçlarını gösterir. Her denemenin sonuçları, skleroterapinin yararlı bir etkisini temsil eden, birden düşük olasılık oranlarıyla, olasılık oranları ve %95 güven aralıkları olarak gösterilir.

Denemeler, hasta seçimi, başlangıçtaki hastalık şiddeti, endoskopik teknik, varis kanaması gibi ara sonuçların yönetimi ve takip süresi açısından önemli ölçüde farklılık göstermiştir. Bu meta-analizde, pek çoğunda olduğu gibi, kapsamlı klinik heterojenlik vardır. Randomizasyon mekanizmasında, geri çekmelerin boyutunda ve takip için kayıpların ele alınmasında da metodolojik farklılıklar vardı.

Bu nedenle, bu denemelerin sonuçlarının bir dereceye kadar birbiriyle uyumsuz olduğunu bulmak şaşırtıcı olmayacaktır. Nicel sonuçlardaki bu tür uyumsuzluk, istatistiksel heterojenlik olarak adlandırılır. Araştırmalar arasındaki bilinen klinik veya metodolojik farklılıklardan kaynaklanabilir veya bilinmeyen veya kaydedilmemiş araştırma özellikleriyle ilişkili olabilir.

İstatistiksel heterojenliğin doğrudan kanıtını değerlendirirken, güven aralıkları ile ifade edildiği gibi, her denemeden elde edilen bahis oranlarının tahminindeki belirsizlik dikkate alınmalıdır. O zaman istatistiksel soru, denemelerin sonuçları arasında şans oyunuyla uyumlu olandan daha büyük bir farklılık olup olmadığıdır. İstatistiksel testin incelenmesinden tahmin edilebileceği gibi oldukça anlamlı bir sonuç verdi (χ2 = 43, P < 0,001).  Skleroterapi denemeleri örneğinde, istatistiksel heterojenlik için kanıtlar önemlidir. Bununla birlikte, birçok meta-analizde, bu tür istatistiksel kanıtlar eksiktir ve homojenlik testi anlamlı değildir.

Endüstri Temelli Yaklaşım
Kaynak Temelli Yaklaşım
Forest plot yorumlama
Rekabet yaklaşımları
Funnel plot nedir
Kaynak yaklaşımı nedir
meta-analiz çalışması
Meta analiz örnek

Ancak bu, dahil edilen tüm araştırmaların sonuçlarının homojenliğinin (yani tam tutarlılığının) kanıtı olarak yorumlanamaz. Bunun nedeni, yalnızca anlamlı olmayan bir testin hiçbir zaman homojenliğin sıfır hipotezi lehine doğrudan kanıt olarak yorumlanamaması değil, özellikle homojenlik testlerinin düşük güce sahip olması ve orta derecede bile istatistiksel olarak anlamlı olarak tespit edememesidir. 

Eğer istatistiksel heterojenliğin doğrudan kanıtı yoksa, sonuçların yorumlanmasında klinik heterojenlik problemlerini görmezden gelmekten biraz daha mutlu olabiliriz ve kanıtların daha inandırıcı olduğu herhangi bir heterojenliğin nedenlerini anlamaya çalışmaya daha meyilli olabiliriz.

Bununla birlikte, nicelleştirilebilen istatistiksel heterojenliğin kapsamı, varlığının kanıtından daha önemlidir. Gerçekten de, herhangi bir meta-analizdeki çalışmalar klinik olarak heterojen olacağından, heterojenlik testinin büyük ölçüde alakasız olduğunu iddia etmek mantıklıdır.

Yol gösterici ilke, heterojenlik için genel bir istatistiksel teste güvenmek yerine, çalışmalar arasındaki spesifik klinik farklılıkların etkilerini araştırmak olmalıdır. Bu, dahil edilen denemeler arasındaki, gerçek farklılıkları tespit etme olasılığı daha yüksek ve genel sonuçlarla daha alakalı olacak belirli karşıtlıklara dikkat çekiyor. Örneğin, skleroterapi denemelerinde, altta yatan hastalığın ciddiyeti, gözlemlenen skleroterapinin yararları ile potansiyel olarak ilişkili olarak tanımlandı.

Sonuçların nicel özeti, örneğin genel bir olasılık oranı ve %95 güven aralığı açısından, genellikle bir meta-analizden elde edilen en önemli sonuç olarak kabul edilir. Skleroterapi denemeleri için, ölüm için toplam olasılık oranı 0.76 olarak verilmiş ve %95 güven aralığı 0.61 ile 0.94,2 arasında “sabit etki” homojenlik varsayımı altında hesaplanmıştır. Bunun naif bir yorumu skleroterapinin ölüm riskini yaklaşık %25’lik bir olasılık düşüşüyle ikna edici bir şekilde azalttığı söylenebilir.

Ancak, bu sonucun yorumlanmasında klinik ve istatistiksel heterojenliğin etkileri nelerdir? Klinik heterojenlik göz önüne alındığında, hangi endoskopik tekniğe, hangi hasta seçimine veya hangi yardımcı klinik yönetimle bağlantılı olarak böyle bir sonucun atıfta bulunması gerektiğini bilmiyoruz. Belirli bir klinik protokolün kullanımından elde edilebilecek faydalarla ilgili olarak nicel olarak yorumlanması kolay olmayan bir tür “ortalama” ifadedir.

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

Daha genel olarak, herhangi bir çalışma için gözlenen etki Yi, genel ortalama, çalışmanın gerçek etkisinin genel ortalamadan sapması ve çalışmanın gözlemlenen etkisinin çalışmanın gerçek etkisinden sapması ile verilir.

Bu nedenle, herhangi bir çalışmada Yi’nin gözlemlenen etkisinin 􏰑’den ne kadar düşeceğini tahmin etmek için hem 􏰌i’nin varyansını hem de “i’nin varyansını dikkate almamız gerekir.

􏰑’den (üçgen) her 􏰎i’ye (daireler) olan mesafe, çalışmalar arasındaki gerçek etkilerin dağılımının 􏰔 (tau) (veya varyansı için 􏰔 2) olarak adlandırılan standart sapmasına bağlıdır. Aynı 􏰔 2 değeri, meta-analizdeki tüm çalışmalar için geçerlidir ve Şekil 12.4’te, alttaki normal eğri ile temsil edilir ve bu, kabaca 0,50’den 0,70’e kadar uzanır.

􏰎i’den Yi’ye olan mesafe, 􏰎i ile ilgili örnek etkilerinin örnekleme dağılımına bağlıdır. Bu, her çalışmadan gözlemlenen etki büyüklüğünün varyansına bağlıdır, VYi ve dolayısıyla bir çalışmadan diğerine değişecektir. Şekil 12.4’te Çalışma 1’in eğrisi nispeten genişken Çalışma 2’nin eğrisi nispeten dardır.

BİR RASTGELE ETKİ META-ANALİZİN YAPILMASI

Gerçek bir meta-analizde, elbette, nüfus etkisi ile başlamak ve gözlenen etkiler hakkında tahminler yapmak yerine, gözlenen etkilerle başlar ve nüfus etkisini tahmin etmeye çalışırız. Başka bir deyişle amacımız, genel ortalamayı, 􏰑 tahmin etmek için Yi koleksiyonunu kullanmaktır. Genel ortalamanın en kesin tahminini elde etmek için (varyansı en aza indirmek için), her bir çalışmaya atanan ağırlığın o çalışmanın varyansının tersi olduğu bir ağırlıklı ortalama hesaplarız.

Rastgele etkiler modeli altında bir çalışmanın varyansını hesaplamak için, çalışmanın toplam varyansı bu iki değerin toplamı olduğundan, hem çalışma içi varyansı hem de 􏰔2’yi bilmemiz gerekir. Çalışma içi varyansı hesaplamak için formüller Bölüm 3’te sunulmuştur. Çalışmalar arası varyansı tahmin etmeye yönelik bir yöntem, çalışılan örnekle devam edebilmemiz için burada verilmiştir, ancak bu yöntemin tam bir tartışması ertelenmiştir. heterojenlik konusunu biraz ayrıntılı olarak ele alacağız.

Tau-kare Tahmini

2 parametresi (tau-kare), çalışmalar arası varyanstır (etki büyüklüğü parametrelerinin çalışma popülasyonu üzerindeki varyansı). Başka bir deyişle, her çalışma için gerçek etki büyüklüğünü bir şekilde bilseydik ve bu etki büyüklüklerinin varyansını hesaplarsak (sonsuz sayıda çalışma boyunca), bu varyans 􏰔2 olurdu. 􏰔2’yi tahmin etmek için bir yöntem, aşağıdaki gibi momentler yöntemi (veya DerSimonian ve Laird) yöntemidir.

Ortalama etki büyüklüğünü tahmin etme

Sabit etki analizinde her çalışma, varyansının tersi ile ağırlıklandırılmıştır. Rastgele etkiler analizinde de her çalışma, varyansının tersi ile ağırlıklandırılacaktır. Aradaki fark, varyansın artık orijinal (çalışma içi) varyansı artı çalışmalar arası varyansın tahminini, T 2’yi içermesidir. Genel kuralına uygun olarak, parametreye atıfta bulunmak için 􏰔 2’yi ve atıfta bulunmak için T 2’yi kullanırız. 

Forest plot yorumlama
Orman grafiği yorumlama
Meta analiz örnekleri
Metaanaliz nasıl yapılır
Meta analiz Nedir
Kontenjans katsayısı formülü
Meta-analiz özellikleri
Meta standart nedir

Buradaki formüller (rastgele efektler) ile önceki bölümdekiler (sabit efekt) arasındaki paralelliği vurgulamak için aynı gösterimleri kullanıyoruz, ancak rastgele efekt versiyonunu temsil etmek için bir yıldız işareti (*) ekledik.

ÖZET NOKTALAR

• Gizli etkiler modeli,çalışmalardaki gerçek etkilerin, gerçek etkilerin dağılımından örneklendiği varsayılır.
• Özetetki, ilgili gerçek etkilerin tahmini için geçerlidir ve boş hipotez, bu etkilerin ortalamasının 0.0 (oran ölçüleri için 1.0 oranına eşdeğer) olmasıdır.
• Amacımız dağılımın ortalamasını tahmin etmek olduğundan, iki varyans kaynağını hesaba katmamız gerekiyor. İlk olarak, her çalışmada etkiyi tahmin etmede çalışma içi hata vardır. İkincisi (çalışmalarımızın her birinin gerçek ortalamasını bilsek bile), çalışmalar arasında gerçek etkilerde farklılıklar vardır. Çalışma ağırlıkları, her iki varyans kaynağını da en aza indirmek amacıyla atanır.

Sabit Etki ve Rastgele Etki Modelleri

Sabit etki ve rastgele etki modellerini tanıttık. Burada, aralarındaki kavramsal ve pratik farklılıkları vurguluyoruz. Orman arazilerini düşünün. Aynı altı çalışmayı içerirler, ancak ilki sabit etki analizini, ikincisi ise rastgele etki analizini kullanır. Bu grafikler, aşağıdaki tartışma için bir bağlam sağlar.

ÖZET ETKİNİN TANIMI

Her iki grafik de alt satırda bir özet etkisi gösterir, ancak bu özet etkisinin anlamı iki modelde farklıdır. Sabit etki analizinde, gerçek etki büyüklüğünün tüm çalışmalarda aynı olduğunu ve özet etkinin bu ortak etki büyüklüğüne ilişkin tahminimiz olduğunu varsayıyoruz. Rastgele etkiler analizinde, gerçek etki büyüklüğünün bir çalışmadan diğerine değiştiğini ve analizimizdeki çalışmaların gözlemlenebilecek rastgele bir etki büyüklüğü örneğini temsil ettiğini varsayıyoruz. Özet etki, bu etkilerin ortalamasına ilişkin tahminimizdir.

ÖZET ETKİNİN TAHMİNİ

Sabit etki modeli altında, tüm çalışmalar için gerçek etki büyüklüğünün aynı olduğunu ve etki büyüklüğünün çalışmalar arasında değişmesinin tek nedeninin örnekleme hatası olduğunu varsayıyoruz (etki büyüklüğü tahmininde hata). Bu nedenle, daha büyük çalışmalarda aynı etki büyüklüğü hakkında daha iyi bilgiye sahip olduğumuz için, farklı çalışmalara ağırlıklar atarken, daha küçük çalışmalardaki bilgileri büyük ölçüde görmezden gelebiliriz.

Buna karşılık, rastgele etkiler modelinde amaç, tek bir gerçek etkiyi tahmin etmek değil, etkilerin dağılımının ortalamasını tahmin etmektir. Her çalışma farklı bir etki büyüklüğü hakkında bilgi sağladığından, tüm bu etki büyüklüklerinin özet tahminde gösterildiğinden emin olmak istiyoruz. Bu, küçük bir çalışmayı ona çok küçük bir ağırlık vererek indiremeyeceğimiz anlamına gelir (sabit etki analizinde yaptığımız gibi).

Bu çalışma tarafından sağlanan tahmin kesin olmayabilir, ancak başka hiçbir çalışmanın tahmin etmediği bir etki hakkında bilgidir. Aynı mantıkla, çok büyük bir çalışmaya çok fazla ağırlık veremiyoruz (sabit etki analizinde yapabileceğimiz gibi). Amacımız, bir dizi çalışmadaki ortalama etkiyi tahmin etmektir ve bu genel tahminin herhangi birinden aşırı derecede etkilenmesini istemiyoruz.

Bu grafiklerde, her etüde atanan ağırlık, o etüd için kutunun (özellikle alan) boyutuna yansıtılır. Sabit etki modelinde (kutuların boyutunda yansıtıldığı gibi) geniş bir ağırlık aralığı bulunurken, rastgele etkiler modelinde ağırlıklar nispeten dar bir aralığa düşmektedir.

Örneğin, en büyük çalışmaya (Donat) atanan ağırlığı, iki model altındaki en küçük çalışmaya (Peck) atanan ağırlıkla karşılaştırın. Sabit etki modeli altında Donat’a Peck’in yaklaşık beş katı ağırlık verilir. Rastgele etkiler modeli altında Donat’a Peck’in sadece 1.8 katı ağırlık verilir.

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