“Homojenite” kelimesini tanımlarken, gerçek tedavi etkileri ile çalışma popülasyonu tedavi etkileri arasında ayrım yapmak önemlidir. Metodolojik olarak mükemmel olan az sayıda çalışma vardır ve bu nedenle, çalışma popülasyonunun tedavi etkisinin gerçek tedavi etkisine eşit olduğu az sayıda çalışma vardır. Gerçek tedavi etkisinin tüm çalışmalar için aynı olduğu bir araştırma alanında, çalışmalar arasındaki artefakt varyasyonu (örneğin, farklı çalışmalarda değişen ölçüm hatası seviyeleri), çalışma etki boyutlarında yapay farklılıklar üretecektir.

Meta-analiz üzerine güncel ders kitaplarının çoğunda, “homojen” tanımı, örtük istatistiksel varsayımlar tarafından gizlenmiştir. Homojenliğin tanımı, çalışma popülasyonu etki büyüklüklerinin çalışmalar arasında tam olarak aynı olmasını gerektirir. Özellikle, mevcut ki-kare homojenlik testlerinin çoğu, bu nedenle, yalnızca gerçek tedavi etkisinin çalışmalar arasında sabit olduğunu değil, aynı zamanda çalışmalar arasında artefakt değerlerinde (örn., ölçüm hatası) herhangi bir değişiklik olmadığını da varsaymaktadır. Bu varsayımın gerçek verilerde tutulması pek olası değildir.

Deneysel tedavilerin çoğu çağdaş meta-analizleri, çıplak meta-analizler olmuştur; ölçüm hatası veya tedavi gücündeki değişiklik veya yapı geçerliliğindeki değişiklik veya diğer eserler için herhangi bir düzeltme yapılmamıştır. Çıplak bir meta-analiz için, çalışma popülasyonu etki büyüklüklerinin tüm çalışmalar için tam olarak eşit olması pek olası değildir.

Çalışma etki büyüklüklerinde tekdüzeliğe sahip olmak için, çalışmaların sadece gerçek etki büyüklüğünde tek tip olması değil, aynı zamanda artefakt değerlerinde de tek tip olması gerekir. Tüm çalışmaların bağımlı değişkeni tam olarak aynı güvenilirlik ve aynı yapı geçerliliği ile ölçmesi gerekecektir.

Tüm çalışmalarda, grup tanımlamasında ve benzerlerinde aynı derecede yanlış tanımlama, kasıtsız tedavi başarısızlığı olması gerekirdi. Ancak bazı durumlarda homojen durumu bir yaklaşım olarak düşünmek faydalı olabilir.

İkinci mertebeden örnekleme hatasının bu açıklamasının amaçları için, homojenliği varsayıyoruz ve tek tip çalışma etki büyüklüğünü δ ile gösteriyoruz. Ortalama d değerlerindeki yanlılığı göz ardı edebilmemiz için ortalama örnek boyutunun 50 veya daha fazla olduğunu varsayın. Ardından, her çalışma için ayrı ayrı, tedavi etkisi yalnızca örnekleme hatasıyla δ’den farklıdır.

Ortalama, yalnızca ortalama örnekleme hatası 0’ın beklenen değeri değilse, yani yalnızca çalışmaların sayısı, hataların beklenen değere (yuvarlama hatası dahilinde) ortalamasını alamayacak kadar düşükse, δ’den farklıdır. Gözlemlenen etki büyüklüklerinin varyansı, yalnızca örnekleme hatalarının varyansı Var(ei)’nin beklenen varyansından farklı olması durumunda Var(e)’den farklıdır.

Bu, çok sayıda çalışma üzerinde bir meta-analiz için gerçekleşmeyecektir. Ancak, varyans tahminindeki (Sˆδ2) örnekleme hatası, ortalama tahminindeki (δ ̄ˆ) örnekleme hatasından daha büyüktür. Bu nedenle çoğu meta-analizde, etki büyüklüklerinin varyansının tahminindeki örnekleme hatası, ortalama etki büyüklüğü tahminindeki örnekleme hatasından çok daha önemlidir.

Burada K, çalışmaların sayısı ve Var(e), meta-analizdeki çalışmalar arasındaki ortalama örnekleme hatası varyansıdır. Var(ε)21 = SDε. Bu nedenle, homojenlik varsayımı altında, bir çıplak kemik meta-analizinde ortalama etki büyüklüğü için güven aralığıdır.

Çıplak bir meta-analiz için etki büyüklüklerinin tahmini varyansındaki örnekleme hatası, bir varyans oranı dikkate alınarak elde edilir. Çok sayıda çalışma için homojenlik durumu aşağıdaki oran hesaplanarak belirlenebilir.

Az sayıda çalışma için bu oran örnekleme hatası ile 1’den ayrılacaktır. Birçok yazar, örnekleme hatası varyansının ötesinde varyansın ne ölçüde olduğunu değerlendirmek için bir ki-kare testinin kullanılmasını önerir.

Q, çalışma sayısı ile çarpılan karşılaştırma varyans oranıdır. Homojenlik varsayımı altında Q, K − 1 serbestlik dereceli bir ki-kare dağılımına sahiptir. Bu, çağdaş meta-analizin en yaygın kullanılan “homojenlik testi”dir. Homojenlik testi, herhangi bir anlamlılık testinin tüm kusurlarına sahiptir. Çalışma sayısı azsa, bu test tarafından tespit edilebilmesi için gerçek bir moderatör değişkenin çok büyük olması gerekir.

Yani moderatör etkisi (etkileşim) çok büyük olmadığı sürece testin gücü düşüktür. Öte yandan, çalışmaların sayısı büyükse, çalışmalar arasında yapay tekdüzelikten ayrılmalar gibi homojenlikten herhangi bir önemsiz sapma, hiç olmayabilecek bir moderatör değişkenin varlığını önerecektir. Bu sorunlardan dolayı homojenlik testinin kullanılmasını önermiyoruz.

Heterojen karışımlara örnek sorular
Heterojen Ne
Heterojen ve homojen karışımlar
Heterojen özellikleri
Homojen ve heterojen karışım örnekleri 10 tane
Heterojen karışımlar kimya
Heterojen karışımlar ders notu
Homojen ve heterojen karışımlar karşılaştırma

Heterojen Vaka

Araştırma alanı heterojen ise (yani, Sδ2 > 0), o zaman birincil ikinci dereceden örnekleme hatası olabilir—çalışma sayısının sonsuz olmaması gerçeğinden kaynaklanan hata. Heterojen durumdaki gerçek bir meta-analizde bu nedenle iki tür hata olacaktır: ikincil örnekleme hatası ve birincil ikinci dereceden örnekleme hatası. Tartışma amacıyla, ilk önce sadece birincil ikinci dereceden örnekleme hatasına odaklanacağız.

Bunu yapmak için çok gerçekçi olmayan bir varsayımda bulunacağız: Ya (1) tüm çalışmaların sonsuz büyüklükte yapıldığını ya da (2) (ki bu aynı şeydir) tüm çalışma popülasyonu etki büyüklüklerinin bilindiğini varsayacağız. Özel durumu değerlendirdikten sonra, birincil ve ikinci dereceden örnekleme hatasının gerçekçi durumuna geri döneceğiz.

Birincil ikinci dereceden örnekleme hatasını açıkça görünür kılmak için birincil örnekleme hatasını ortadan kaldıralım. Popülasyon etki büyüklüklerinin çalışmalar arasında değiştiğini varsayalım (yani, Sδ2 > 0). Bireysel çalışma etki büyüklüğü δi’dir. Meta-analiz, yer alan çalışmalarda çalışma etki büyüklüklerinin ortalamasını ve varyansını hesaplayacaktır.

Bununla birlikte, çalışmaların sayısı küçükse, meta-analizdeki çalışmalardaki ortalama popülasyon etki büyüklüğü, araştırma alanındaki tüm olası çalışmalar genelindeki popülasyon etki büyüklüklerinin yalnızca örnek ortalamasıdır.

Bir moderatör değişkenin en basit durumu ikili durumdur, örneğin, erkeklerle yapılan araştırmalara karşı kadınlarla yapılan çalışmalar. Bir ikili değişkenin istatistiksel açıklaması dört parça bilgi içerir: ikili değişken tarafından alınan iki değer ve her bir değerin olasılığı. İki değeri X1 ve X2 ile ve ilgili olasılıkları p ve q ile belirtin. Olasılıkların toplamı 1 olduğundan, p+q = 1 ve dolayısıyla q = 1−p.

Bir araştırma alanının, çalışmaların %50’si için etki büyüklüğü δ = .20, diğer %50’si için etki büyüklüğü δ = .30 olacak şekilde bir moderatör değişkeni olduğunu varsayalım. Bir bütün olarak araştırma alanı için ortalama etki büyüklüğüdür.

Böylece standart sapma SDδ = .05’tir. K = 10 çalışma içeren bir meta-analiz düşünün. Çalışmalar 5 ve 5’e bölünürse, bu meta-analiz için ortalama etki büyüklüğü .25 ve standart sapma .05 olur. Bununla birlikte, çalışmaların tesadüfen 7 ve 3’e ayrıldığını varsayılır.

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