Tutarlılığı kontrol etmek için ikinci bulguların çapraz referans alınabileceği, bilişsel yetenekler ve iş performansıyla ilgili kelimenin tam anlamıyla yüzlerce meta-analiz vardır. Davranışsal tutarlılık yöntemi söz konusu olduğunda, başka bir meta-analiz yoktur. Ayrıca, davranışsal tutarlılık prosedürünün tam olarak neyi ölçtüğü konusunda çok az bilgiye sahibiz.

Örneğin, bilişsel yetenek testi puanları ile davranışsal tutarlılık puanları arasında rapor edilmiş bir ilişki yoktur. Davranışsal tutarlılık puanları, bilişsel yetenekler gibi henüz zengin, yapılandırılmış, karmaşık ve ayrıntılı bir yerleşik bilgi ağının parçası değildir. Bu nedenle, bu meta-analiz çok daha büyük ölçüde tek başına durmalıdır.

Sonuçların aykırı değerlerden veya ikinci dereceden örnekleme hatasından önemli ölçüde etkilenmediğinden gerçekten emin olamayız. (Örneğin, artefaktlardan kaynaklanan gerçek varyans miktarı %100 veya %50 olabilir.) Bu nedenlerle, McDaniel ve ark. (1988a) bu bulguların bir ön kabul olarak değerlendirilmesi gerektiğini belirtmiş ve yerel ortamlar için yerel çalışmalardan “yerel geçerlilikleri” tahmin etmek için değil, meta-analizde birleştirilecek daha fazla çalışmaya sahip olmak için ek geçerlilik çalışmalarının yapılmasını tavsiye etmiştir.

Endüstriyel-örgütsel psikolojide, personel seçimi alanının tamamen dışında, (1) şu anda mevcut olan çalışmaların sayısının az olduğu ve (2) ayrıntılı ampirik ve teorik bilgi yapısının bulunmadığı başka araştırma alanları da vardır. meta-analitik sonuçlar kontrol edilebilir.

Meta-analizdeki bireysel çalışmaların sayısı az olduğu ve meta-analitik sonuçların kontrol edilebileceği ilgili ampirik ve teorik bilgi yapısı olmadığı için meta-analitik sonuçların daha az kanıtlayıcı değeri olduğunda, alternatif, tek bir çalışmaya güvenme ya da çalışma bulgularını bütünleştirmek için anlatı inceleme yöntemine geri dönüş; her ikisi de bilgi verimi açısından meta-analizden çok daha düşüktür.

Uygun tepki, daha sonra yeni ve daha bilgilendirici bir meta-analize dahil edilen ek çalışmaları yürütürken (veya beklerken) meta-analizi geçici olarak kabul etmektir. Bu süre boyunca, söz konusu hipoteze dayanan diğer kanıt biçimleri, aynı soruya farklı yaklaşımları temsil etmeleri bakımından, durumsal özgüllük alanındaki ortam içi çalışmalara benzer kanıt biçimleri gibi görünebilir. Bu tür kanıtlar daha sonra daha önce açıklanan türden yapılandırılmış kanıt modelinin inşasının başlamasına izin verir.

SPSS geçerlilik analizi
İç tutarlılık Nedir
Güvenilirlik Analizi Nedir
Güvenilirlik nedir
Geçerlilik analizi nedir
Güvenilirlik analizi nasıl yapılır
Testin güvenirlik katsayısı formülü
Madde toplam korelasyonu SPSS

İkinci Derece Meta Analizler

Daha önce açıklanan araştırma programında, hesaplanan yüzde varyans biçimindeki sonuçlar, farklı meta-analizlerde, özellikle de iş performansını tahmin etmek için kullanılan farklı yeteneklerin meta-analizlerinde birleştirildi. Aynı teorik düşüncelerin bir dizi meta-analiz için geçerli olduğu bu gibi durumlarda, ikinci mertebeden örnekleme hatası sorunu, meta-analizlerin meta-analizi veya ikinci mertebeden bir meta-analiz kullanılarak ele alınabilir.

Bilişsel yetenek testleri üzerinde geçerlilik genelleme araştırması bir örnektir. Durumsal özgüllük hipotezi altında, varsayılan durumsal moderatörler farklı yetenekler için esasen aynı olacaktır ve alternatif hipotez altında, tüm varyansların tüm yetenekler için yapay olduğu varsayılacaktır.

İkinci dereceden meta-analiz, birkaç meta-analiz boyunca hesaplanan ortalama varyans yüzdesinin hesaplanmasını içerecektir. Örneğin, Psychological Services, Inc. tarafından 16 şirkette yürütülen büyük bir konsorsiyum çalışmasında, örnekleme hatasının açıkladığı varyans yüzdesi, incelenen çeşitli yetenekler için yaklaşık %60 ila %100 arasında değişiyordu.

Yetenekler arasında hesaplanan ortalama yüzde %99’du; bu, ikinci dereceden örnekleme hatası dikkate alındığında, 16 şirketteki geçerliliklerin tüm varyansının, incelenen tüm yetenekler için örnekleme hatasıyla açıklandığını gösterir.

Özellikle, böyle bir bulgu, hesaba katılan gözlemlenen varyansın %100’ünden daha azına sahip meta-analizlerin, ikinci dereceden örnekleme hatası vakaları olarak açıklandığını gösterir (özellikle, bu bölümün ilerleyen kısımlarında tanımlandığı gibi, ikincil ikinci dereceden örnekleme hatası).

Aynısı, gözlenen varyansın %100’ünden fazlasının açıklandığı meta-analizler için de geçerlidir. İkinci dereceden bir meta-analiz yapılırken %100’den büyük rakamların %100’e yuvarlanmaması gerektiği açıktır. Bunu yapmak açıkça bu rakamların ortalamasını saptıracaktır, çünkü rastgele olarak %100’den düşük olanlar yukarıya yuvarlanmaz.

İkinci mertebeden meta-analizde çok önemli bir teknik konu vardır: Hesaplanan ortalama varyans yüzdesi belirli bir şekilde hesaplanmalıdır, aksi takdirde yanlış olacaktır. Bu teknik konu en iyi Spector ve Levine tarafından yürütülen bir çalışma ile gösterilmiştir.

Spector ve Levine (1987), r’nin örnekleme hatası varyansı için formülün doğruluğunu değerlendirmeyi amaçlayan bir bilgisayar simülasyon çalışması yürütmüştür. Çalışmalarında, ρ değeri her zaman 0’dı, bu nedenle gözlemlenen rs’nin örnekleme hatası varyansı formülü Se2 = 1/(N − 1) idi.

30 ila 500 arasında değişen çeşitli N değerleri için simülasyon çalışmaları yaptılar. Meta-analiz başına gözlemlenen rs sayısı 6 ila 100 arasında değişiyordu. Her N ve rs sayısı kombinasyonu için meta-analizi 1.000 kez tekrarladılar. ve ardından 1.000 meta-analizde Se2/Sr2’nin ortalama değerini değerlendirdi.

Yani, dikkatlerini, çalışmalar arasında örnekleme hatası formülünden tahmin edilen ortalama varyans oranına, rs’nin gözlemlenen ortalama varyansına odakladılar. Tahmin edilen ve gözlemlenen varyanslar arasındaki fark olan Sr2 – Se2’ye bakmadılar.

100’den küçük tüm r sayıları için, Se2 /Sr2 oranının ortalama 1.00’den fazla olduğunu buldular. Örneğin, meta-analiz başına 10 rs ve her çalışmada N = 75 olduğunda, ortalama oran 1,25 idi. Kemery, Mossholder ve Roth (1987) simülasyon çalışmalarında benzer sonuçlar elde etmişlerdir.

Meta-analiz başına rs sayısı ne kadar küçükse, oran o kadar fazla 1.00’ı aşmıştır. Bu rakamları, bir meta-analizdeki korelasyon sayısı 100’den az olduğunda Se2 formülünün örnekleme varyansını olduğundan fazla tahmin ettiğini gösterdiği şeklinde yorumladılar. Onların varsayımı, Se2 formülü doğru olsaydı, Se2/Sr2 oranının ortalama 1.00 olacağıydı.

Spector-Levine (1987) çalışması, doğruluğu Sr2 − Se2 farkıyla değerlendirilirse, örnekleme hatası varyans formülünün son derece doğru olduğunu gösteren Callender ve Osburn (1988) tarafından eleştirildi. çok sayıda önceki simülasyon çalışmaları vardır.

Önyargı yoktu. Ayrıca, Se2’nin örnekleme varyansının tarafsız bir tahmini olmasına rağmen, ortalama Se2/Sr2 oranının neden 1.00’den büyük olduğunu da gösterdiler. Bir meta-analizdeki korelasyon sayısı küçük olduğunda, şans eseri Sr2 bazen çok küçük olacaktır; yani, tesadüfen, gözlemlenen tüm rs’ler birbirine çok benzer olacaktır.

Sr2 oranın paydası olduğundan, bu küçük Sr2 değerleri Se2/Sr2 için bazen 30 veya daha fazla kadar büyük değerlere yol açar. Ayrıca, eğer Sr2 şans eseri 0 ise, oran sonsuz büyüktür. Bu uç değerler, ortalama oranı 1,00’in üzerine çıkarır; medyan oran 1.00’a çok yakındır. Callender ve Osburn (1988) tarafından yapılan analiz, Spector ve Levine’in (1987) şaşırtıcı sonuçlarını tam olarak açıklıyor ve korelasyon için temel örnekleme varyans formülünün aslında doğru olduğunu gösteriyor.

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

Araştırmacı, ölçme hatası için düzeltmeler yaparken, uygun türde güvenirlik katsayısını kullanmak için her türlü çabayı göstermelidir. Farklı hesaplama güvenilirliği katsayıları yöntemleri, farklı ölçüm hatası türlerini (kaynaklarını) değerlendirir. Uygun güvenirlik katsayısının tahmini, belirli araştırma alanındaki ölçüm hatası türlerinin belirlenmesini ve her tür ölçüm hatasının güvenirlik katsayısına yansıtılmasına izin veren verilerin toplanmasını gerektirir.

Çoğu güncel meta-analizde, analiz birimi kişidir (veya sıçan veya güvercin veya ) ve ölçülen değişken kişinin bazı davranışlarıdır. Bu vaka için, psikometristler tarafından geliştirilen kapsamlı bir güvenilirlik teorisi vardır ve bu teorinin kapsamlı testleri yapılmıştır.

Bu yazı dizisinde tartışılan durum budur. Ancak diğer alanlarda meta-analizler yürütülmektedir. Örneğin, Rodgers ve Hunter (1986), ölçülerin iş birimi verimlilik ölçüleri olduğu bir meta-analiz yürütmüştür. 

Her iki meta-analizde de, ölçüm birimi bireysel çalışan değil, iş birimiydi (örneğin, bireysel mağazalar veya bireysel banka şubeleri) ve her iki meta-analizde de özel güvenilirlik tahmin prosedürlerinin kullanılması gerekiyordu. Ancak, bu tür durumlar istisnadır. Çalışmadaki analiz biriminin, olağan durum olan kişiler olduğunu varsayalım.

Ölçü genellikle üç yoldan biriyle elde edilir: davranış doğrudan kaydedilir (burada “yanıt verileri” olarak adlandırılan test puanlarında veya kapalı uçlu anket cevaplarında olduğu gibi), bir gözlemci tarafından değerlendirilir (burada “karar veya derecelendirme” olarak adlandırılır) veya bir gözlemci tarafından gözlemlenir ve kaydedilir (burada “kodlanmış yanıt verileri” olarak adlandırılır). Güvenilirlik konuları duruma göre farklılık gösterir.

Yanıt Verileri. Tepki verileri davranışı, ölçülecek değişkenin bu davranışı belirleyen birincil nedensel ajan olduğu varsayımı altında belirli bir değişkenin ölçümü için kullanılır. Davranış diğer nedensel ajanlar tarafından belirlendiği ölçüde ölçüm hatası mevcuttur. Psikometrik teori tarafından en az üç tür hata tanımlanmıştır: rastgele yanıt hatası, özel hata ve geçici hata.

Her yerde bulunan hata ajanı, davranıştaki rastgeleliktir. Adını vermek gibi oldukça pratik tepkiler dışında, çoğu insan eyleminin oldukça büyük bir rastgele öğesi vardır. Buna “rastgele yanıt hatası” denir. Rastgele yanıt hatası, insan sinir sistemindeki gürültü olarak düşünülebilir.

Ölçeklerde güvenirlik ve Geçerlik
Güvenilirlik analizi nasıl yapılır
Geçerlilik ve güvenilirlik KPSS
Geçerlik ve güvenirlik nedir
Cronbach alpha güvenirlik katsayısı
Güvenirlik katsayısı
Güvenilirlik nedir
Güvenirlik katsayısı formülü

Bazen davranış, ölçüm durumuna özgü bir şeyden etkilenir, örneğin bir görüş maddesinde kullanılan belirli kelimelerden birine özel bir tepki. Bu tür duruma veya uyarana özel ajanların etkisine “spesifik hata” (veya spesifik faktör hatası) denir. Spesifik faktör hatası, bir ölçüdeki bireysel öğelerle ilişkilendirilir. (Aslında kişi bazında etkileşimdir.)

Bir değişkeni ölçmek için her farklı ölçeğin, o ölçeğe özgü belirli faktör ölçüm hatası da vardır. Bazen davranış, ruh hali veya hastalık gibi zaman içinde rastgele değişen bir etkiden etkilenir. Zamanla değişen bir faktörün etkisine “geçici hata” denir. Bu üç ölçüm hatası biçiminin her biri, güvenilirliği ölçmek için geleneksel olarak kullanılan tasarımlara farklı şekilde girer.

Bir tasarım, belirli bir ölçüm oturumunda birden fazla yanıt elde ederek hatayı görünür kılar; ölçülecek değişkenin nedensel etkisinin boyutunda eşdeğer olan çeşitli durumlara veya uyaranlara (örneğin öğeler) yönelik davranışları ortaya çıkarır. Bağımsız yanıtlar, rastgele yanıt hatasının bağımsız örneklenmesine ve belirli hatanın bağımsız örneklenmesine izin verir.

Böylece, bu tasarımdan hesaplanan güvenilirlik, rastgele yanıt hatasının ve spesifik hatanın kapsamını tespit eder ve ölçer. Ancak, geçici bir hata varsa, bu tasarım onu ​​algılamayacaktır; bu nedenle, güvenirlik katsayısı, göreli geçici hata miktarı tarafından çok büyük olacaktır.

Daha iyi bir dil, “güvenilirlik” kelimesinin yerine “güvenilirlik tahmini” ifadesinin yerini alacak olsa da, bu güvenilirlik biçimine uygun şekilde “paralel biçimler güvenilirliği” denir ve yanlış bir şekilde “iç tutarlılık güvenilirliği” olarak adlandırılır. Bu güvenirlik biçimi genellikle Cronbach alfa katsayısı veya KR-20 katsayısı (iki ayrı yanıtlanan maddeler için eşdeğer katsayı) kullanılarak değerlendirilir. Cronbach (1947) bu tür güvenirliğe eşdeğerlik katsayısı (CE) olarak atıfta bulunmuştur.

Diğer bir yaygın tasarım, test-tekrar test tasarımıdır. Bir davranış, aynı ölçekle, geçici hata faktörünün tekrarlanmaması için yeterince uzak, ancak ölçülecek değişkende önemli bir değişiklik olmaması için zaman içinde yeterince yakın olan iki noktada ölçülür. İki önlem, rastgele yanıt hata dağılımından yeni (bağımsız) örneklemeye ve geçici hata dağılımından yeni (bağımsız) örneklemeye izin verecektir.

Ancak, belirli bir hata varsa, bu tasarım onu ​​algılamayacaktır; bu nedenle, güvenilirlik katsayısı, belirli hatanın göreli miktarı tarafından çok büyük olacaktır. Her iki zamanda da aynı ölçeğin (alet) kullanılması nedeniyle 1. ve 2. zamanlarında aynı spesifik hatalar meydana geldiğinden, spesifik faktör ölçüm hatası tespit edilmez. Bu güvenilirlik biçimine “test-tekrar test güvenilirliği” denir, ancak daha iyi bir dil “güvenilirlik” kelimesinin “güvenilirlik tahmini” ifadesinin yerini alabilir. Cronbach (1947), bu tür güvenilirlik tahminine kararlılık katsayısı (CS) olarak atıfta bulunmuştur.

Her üç tür ölçüm hatası da mevcutsa, doğru güvenilirlik yalnızca hem belirli hatanın durumsal belirleyicilerinin hem de geçici hatanın zamansal belirleyicilerinin yeniden örneklendiği bir tasarımla elde edilecektir. Bu, “gecikmeli paralel formlar” tasarımıdır. Cronbach (1947) bu tür güvenilirlik tahminine denklik ve kararlılık katsayısı (CES) olarak atıfta bulunmuştur. Ölçünün iki biçimi ve iki durum göz önüne alındığında, üç tür hatanın her birinin kapsamını ayrı ayrı tahmin etmek mümkündür.

Her üç tür hata da mevcutsa, gecikmeli paralel formlar güvenilirliği (CES), paralel formlar güvenilirlik tahmininden veya test-tekrar test güvenilirlik tahmininden daha küçük olacaktır. Yanlış güvenilirlik tahmini kullanmanın etkisi, ölçüm hatasının etkisini hafife almaktır. Bu nedenle, yanlış güvenilirliği kullanan düzeltme, bazı hata kaynaklarının kalibre edilmediği ve sonuç olarak, bu hata kaynağından kaynaklanan zayıflama için korelasyonun düzeltilmediği anlamına gelir.

Yani, yanlış güvenilirliği kullanan düzeltme, düzeltilmiş bağıntının yapılar arasındaki gerçek bağıntıyı buna uygun olarak hafife alacağı anlamına gelir. Bu, elbette, meta-analizdeki ortalama korelasyon tahminlerinde aşağı yönlü bir yanlılığa neden olacaktır.

Birincil araştırmacı veya meta-analist, CES tahminleri mevcut olmadığı için CE veya CS güvenilirlik tahminlerini kullanmaya zorlanırsa, çalışma veya meta-analiz, ölçüm hatası için tam düzeltmenin mümkün olmadığına ve rapor edilen sonuçların doğru olduğuna işaret etmelidir. bu nedenle muhafazakardır (yani, aşağı yönlü bir önyargıya sahiptir). Rapor ayrıca, ölçüm hatası için bu tür eksik bir düzeltmenin, ölçüm hatası için herhangi bir düzeltme yapmamaktan çok daha doğru sonuçlar verdiğine işaret etmelidir.

The post Uygun Güvenilirlik Katsayının Kullanılması – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Tepki

Aslında, bir meta-analizin amacı, basitçe (veya zorunlu olarak) bir özet etkiyi bildirmek değil, etki büyüklüklerini sentezlemek olmalıdır. Etkiler tutarlıysa, analiz, etkinin dahil edilen çalışmalar aralığında sağlam olduğunu gösterir. Mütevazı bir dağılım varsa, bu dağılım ortalama etkiyi bağlama yerleştirmeye hizmet etmelidir. Önemli bir dağılım varsa, odak özet etkiden dağılımın kendisine kaydırılmalıdır. Özet etki bildiren ve heterojenliği görmezden gelen araştırmacılar, aslında sentezin noktasını kaçırıyorlar.

Eleştiri

Meta-analiz, analize dahil edilen çalışmaların matematiksel olarak sağlam bir sentezini verecek olsa da, bu çalışmalar tüm olası çalışmaların yanlı bir örneğiyse, meta-analiz tarafından bildirilen ortalama etki bu yanlılığı yansıtacaktır. Birkaç kanıt dizisi, nispeten yüksek tedavi etkileri bulan çalışmaların, daha düşük tedavi etkileri bulan çalışmalara göre yayınlanma olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir. Yayınlanmamış ikinci araştırma, araştırmacıların dosya dolaplarında uykudadır ve meta-analiz için dosya çekmecesi problemi teriminin kullanılmasına yol açmıştır.

Tepki

Yayınlanmış çalışmaların, yayınlanmamış meslektaşlarına göre bir meta-analizde yer alma olasılığı daha yüksek olduğundan, bir meta-analizin gerçek etki büyüklüğünü olduğundan fazla tahmin edebileceğine dair meşru bir endişe vardır. Yayın Önyargısı başlıklı bu soruyu biraz ayrıntılı olarak incelemektedir. Bu bölümde, herhangi bir meta-analizdeki olası yanlılık miktarını değerlendirmeye ve sonuçların şüpheli olarak değerlendirilmesi gereken yayın yanlılığının etkisine karşı sağlam kabul edilebilecek analizleri ayırt etmeye yönelik yöntemleri tartışacağız.

Yayın yanlılığının her türlü literatür araştırması için bir sorun olduğunu unutmamalıyız. Sorun, bir tedavinin faydası hakkında birincil çalışmaları bulmak için bir veri tabanını araştıran klinisyen için mevcuttur. Bir anlatı incelemesi yapan kişiler için mevcuttur. Ve meta-analiz yapan kişiler için vardır.

Meta-analizin amacı diğer yöntemlere göre daha doğru bir sentez sağlama amacına sahip olduğu için yayın yanlılığı meta-analiz ile özdeşleştirilir hale gelmiştir ve bu nedenle bu amaca müdahale edecek yanlılıklarla ilgilenmekteyiz. Ancak, bu önyargının anlatı incelemesi için bir sorun olmadığı sonucuna varmak yanlış olur. Orada, görmezden gelmek daha kolaydır.

Güvenirlik ve Geçerlik arasındaki ilişki
Ölçeklerde güvenirlik ve Geçerlik
Güvenilirlik analizi nasıl yapılır
Güvenilirlik Analizi Nedir
SPSS güvenilirlik analizi
Güvenilirlik testi
Geçerlilik analizi nedir
Güvenilirlik nedir

Eleştiri

Meta-analizin ortak eleştirisi, araştırmacıların farklı türdeki çalışmaları (elma ve portakal) aynı analizde birleştirmesidir. Argüman, özet etkisinin çalışmalar arasında muhtemelen önemli farklılıkları görmezden geleceğidir.

Tepki

Bir meta-analizde bir araya getirilen çalışmaların özellikleri kaçınılmaz olarak farklı olacaktır ve zorluk, ne kadar benzer olmaları gerektiğine karar vermektir. Hangi çalışmaların dahil edileceğine dair karar her zaman bir yargıdır ve insanlar sonuçların çalışmalar arasında birleştirilmesinin uygunluğu konusunda farklı görüşlere sahip olacaktır. Bazı meta-analistler şüpheli yargılarda bulunabilir ve bazı eleştirmenler benzerlik konusunda mantıksız taleplerde bulunabilirler.

Meta-analizlerin neredeyse her zaman, doğaları gereği, bireysel çalışmalardan daha geniş soruları ele aldığını hatırlamamız gerekir. Dolayısıyla bir meta-analiz, hem elmaların hem de portakalların (ve aslında armut ve kavunların) değerli bilgiler sağladığı meyveler hakkında bir soru sormak olarak düşünülebilir. Meta-analizin güçlü yönlerinden biri, bir araştırma türünden diğerine bulguların tutarlılığının ve dolayısıyla genellenebilirliğinin resmi olarak değerlendirilebilmesidir.

Elbette her zaman farklı meyvelerle uğraştığımızı hatırlamamız ve etkilerin bir türden diğerine değişebileceğini tahmin etmemiz gerekiyor. Meta-analizin bir başka gücü de, bu farklılıkların tanımlandığı takdirde resmi olarak araştırılabilmesidir. Örneğin, bir tedavinin akut semptomları olan hastalar için çok etkili olduğunu, ancak kronik semptomları olan hastalar için hiçbir etkisinin olmadığını varsayalım.

Her iki hasta tipini kullanan çalışmalardan elde edilen verileri birleştirirsek ve tedavinin (ortalama olarak) orta düzeyde etkili olduğu sonucuna varırsak, bu sonuç her iki hasta türü için de doğru olmayacaktır.

Dikkatimizi yalnızca akut semptomları olan hastalarda veya yalnızca kronik semptomları olan hastalarda yapılan çalışmalara sınırlayacak olsaydık, tedavinin bir hasta tipiyle nasıl çalıştığını rapor edebilir, ancak diğer tiple nasıl çalışacağı hakkında sadece spekülasyon yapabilirdik. . Buna karşılık, her iki tip hasta için verileri içeren bir meta-analiz, bu soruyu ampirik olarak ele almamıza izin verebilir.

Eleştiri

Sıklıkla duyulan çöp içeri, çöp dışarı metaforu, eğer bir meta-analiz birçok düşük kaliteli çalışmayı içeriyorsa, o zaman birincil çalışmalardaki temel hataların meta-analize taşınacağı ve hataların daha zor olabileceği fikrine atıfta bulunur.

Tepki

Meta-analizi bir çöp içeri, çöp dışarı atma süreci olarak düşünmek yerine, onu bir atık yönetimi süreci olarak düşünebiliriz. Sistematik bir gözden geçirme veya meta-analiz her zaman bir dizi dahil etme kriterine sahip olacaktır ve bunlar, çalışmanın kalitesine dayalı kriterleri içermelidir. Denemeler için, çalışmaları rastgele atama veya plasebo kontrolü kullananlarla sınırlamaya karar verebiliriz.

Gözlemsel çalışmalar için, araştırmaları, tasarım veya analizde kafa karıştırıcı faktörlerin yeterince ele alındığı çalışmalarla sınırlamaya karar verebiliriz. Ve benzeri. Aslında, sistematik bir derlemede, geniş bir çalışma havuzuyla başlamak ve tüm dahil etme/hariç tutma kriterleri uygulandıktan sonra çok daha küçük bir çalışma grubuyla bitirmek yaygın bir durumdur.

Bununla birlikte, bir meta-analiz kadar ileri giden çalışmaların mükemmel olması muhtemel değildir ve çalışma sınırlamaları nedeniyle yanlılık olasılığına çok dikkat edilmelidir. Her biri aynı yönde önyargılı olan bir çalışma koleksiyonunun meta analizi, aynı önyargıdan zarar görecek ve daha yüksek kesinliğe sahip olacaktır. Bu durumda, bir meta-analiz yapmak gerçekten de yapmamaktan daha tehlikeli olabilir.

Bununla birlikte, elmalar ve portakallar hakkında önceki eleştirilere verilen yanıtta belirtildiği gibi, meta-analizin güçlü yanı, çalışmaların özelliklerindeki değişimin etkinin boyutuyla ilişkili olup olmadığını araştırma yeteneğidir. On çalışmanın hastaları randomize etmek için kabul edilebilir bir yöntem kullandığını, diğer on çalışmanın ise şüpheli bir yöntem kullandığını varsayalım.

Analizde bu iki alt gruptaki etki büyüklüğünü karşılaştırabilir ve etki büyüklüğünün aslında ikisi arasında farklılık gösterip göstermediğini belirleyebiliriz. Bu tür analizlerin (farklı alt gruplardaki etkileri karşılaştıranların) çok düşük güce sahip olabileceğini ve bu nedenle özellikle alt gruplar içinde çok fazla çalışma olmadığında dikkatli bir şekilde yorumlanması gerektiğini unutmayın.

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