Geleneksel olarak, bir orman grafiğindeki özet satırı, ortalama etki boyutunu (elmas merkezi) ve güven aralığını (elmas genişliği) göstermek için bir elmas kullanır. Şimdi, tahmin aralığının görsel bir göstergesini eklemek istiyoruz ve bunu elmasın her iki ucuna yatay bir çizgi ekleyerek yapıyoruz.

Grafikteki meta-analiz satırı artık iki farklı bilgi öğesini gösteriyor. İlk olarak, vakaların %95’inde ortalama etki boyutu elmasın içine düşer. İkincisi, vakaların %95’inde yeni bir çalışmadaki gerçek etki yatay çizgilerin içine düşecektir. Bu iki maddenin iki farklı konuyu ele aldığını anlamak önemlidir. Güven aralığı, ortalamanın doğruluğunu ölçerken, tahmin aralığı, etki büyüklüklerinin gerçek dağılımını ele alır ve iki ölçü birbirinin yerine geçemez.

Her zaman olduğu gibi, etkileri nasıl yorumlamayı seçtiğimiz hedeflerimize bağlıdır. Boş etkiye odaklanmak isteyebiliriz. Tam elmas sıfırı aşarsa, ortalama etki boyutunun sıfırı aştığından %95 eminiz. Tam tahmin aralığı sıfırı aşarsa, yeni çalışmaların %95’inde gerçek etki sıfırı aşacaktır. Veya klinik olarak önemli bir etkiye odaklanmak isteyebiliriz (örneğin, 0.20’lik standart bir ortalama fark). Tam elmas 0,20’yi aşarsa, ortalama etki boyutunun 0,20’yi geçtiğinden %95 eminiz. Tam tahmin aralığı 0.20’yi aşarsa, yeni çalışmaların %95’indeki gerçek etki 0.20’yi aşacaktır.

GÜVEN ARALIĞININ ÖNGÖRME ARALIĞI İLE KARŞILAŞTIRILMASI

Daha önce, altı çalışma ile bir meta-analiz için tahmin aralığının hesaplanmasını gösterdik. Meta-analizin ilk altıdakiyle aynı modele sahip daha fazla çalışmayı (24, 60 veya 1002) içerdiğini varsayalım. Başka bir deyişle, aynı çalışma içi hataya ve aynı dağılım modeline sahibiz, ancak ortalama etki büyüklüğünün ve gerçek çalışmalar arası dağılımın daha kesin bir tahminine sahibiz.

Bu dört varsayımsal analiz için güven aralığının ve tahmin aralığının ne olacağını gösteriyoruz. Burada gösterilen belirli model bu analize özgü olmakla birlikte, genel eğilim herhangi bir analiz için geçerli olacaktır.

Altı çalışma ile güven aralığı (elmas) oldukça geniştir, ancak 60 çalışma ile genişliği yaklaşık yarı yarıya azalır ve 1002 çalışma ile genişliği önemsizdir. Bu, bir güven aralığı formülünden çıkar.

Güven aralığı yalnızca hatayı (VM*) yansıtır ve bu nedenle, çalışma sayısı 6’dan 1002’ye çıktıkça güven aralığı genişliğinde tutarlı bir düşüş görüyoruz. Sonsuz sayıda çalışma ile hata sıfıra yaklaşacaktır ve dolayısıyla genişlik güven aralığı sıfıra yaklaşır.

Buna karşılık, çalışma sayısı 6’dan 24’e çıktıkça tahmin aralığının (çizginin) genişliği keskin bir şekilde düşer, ancak bu noktanın ötesinde neredeyse hiçbir değişiklik göstermez. Bu, bir tahmin aralığı formülünden çıkar.

Aralık, çalışma sayısına bağlı olan ortalamanın (VM*) tahmin edilmesindeki hatayı temel alır. Aralık ayrıca çalışmaların sayısından etkilenmeyen çalışmaların varyansına, T 2’ye dayanmaktadır. Bu örnekte, çalışma sayısı 6’dan 24’e çıktıkça VM* azalır ve dolayısıyla aralık daralır. Bu noktanın ötesinde VM*’deki düşüş önemsizdir (ve T2 sabit kalır), bu nedenle tahmin aralığı çok az değişiklik gösterir. Sonsuz sayıda etütle, aralık 􏰀 artı/eksi 1,96 􏰃’ye yaklaşacaktır.

Sürekli veri örnekleri
Süreksiz veri nedir
Ordinal veri nedir
Sürekli veri nedir Matematik
Kesikli veri nedir
Kesikli ve sürekli veri nedir
Kesikli veri örnekleri
Nominal veri nedir

ÖZET NOKTALAR

• Rastgele etkiler analizi için hem ortalama etki boyutunu hem de gerçek etkilerin ortalama hakkında nasıl dağıldığını bilmek istiyoruz.
• Ortalamanın kesinliği, güven aralığı ile ele alınır. Güven aralığı yalnızca ortalamanın tahmin hatasını yansıttığından, sonsuz sayıda çalışma ile genişliği sıfıra yaklaşacaktır.
• Gerçek etki büyüklüklerinin dağılımı, tahmin aralığı tarafından ele alınmaktadır. Tahmin aralığı, hatanın yanı sıra gerçek dağılımı da içerdiğinden, sonsuz sayıda çalışma ile gerçek etki büyüklüklerinin gerçek dağılımına yaklaşacaktır.
• Bir orman grafiğindeki özet etki, geleneksel olarak güven aralığına karşılık gelen bir elmas ile temsil edilir.
• Rastgele etki analizleri için bunu hem güven aralığını hem de tahmin aralığını gösterecek şekilde değiştirebiliriz.

SÜREKLİ VERİ İÇİN ÇALIŞAN ÖRNEĞİ

87. sayfada, her etüt için etki büyüklüğü ve varyansının nasıl hesaplanacağını gösterdik. İşte o noktadan hareket ediyoruz. df55 ile Q512.003 için p değeri 0.035’tir. Excel’de, 5KKİDAĞ(12.003,5) işlevi 0,035 değerini döndürür. İstatistiksel anlamlılık kriteri olarak 0,10 veya 0,05 kullanıyorsak, tüm çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığı sıfır hipotezini reddeder ve gerçek etkinin gerçek etki olmadığı alternatifini kabul ederiz.

df55 ile Q510.551 için p değeri 0.0610’dur. Excel’de, 5KKİDAĞ(10.551,5) işlevi 0,0610 değerini döndürür. İstatistiksel anlamlılık kriteri olarak 0.10 kullanıyorsak, tüm çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığı sıfır hipotezini reddeder ve gerçek etkinin tüm çalışmalarda aynı olmadığı alternatifini kabul ederiz.

Kriter olarak 0,05 kullanıyorsak, sıfırı reddetmek için yeterli kanıtımız olmazdı (ancak etkilerin homojen olduğu sonucuna varmazdık, çünkü anlamsızdır, p değeri, yetersiz istatistiksel güce bağlı olabilir).

Gelecekteki bir çalışmada gerçek log olasılık oranı için %95 tahmin aralığı elde etmek için, rastgele etkiler ağırlıklı ortalamayı ve bunun (14.3) ve (14.4), M* 5 􏰈0.5663 ve VM* 5 0.0570’de hesaplanan varyansını kullanırız ve (17.7) ve (17.8)’den hesaplayın.

df55 ile Q536.1437 için p değeri 0.0001’den azdır. Excel’de, 5KİŞİDAĞ(36.1437,5) işlevi < 0.0001 değerini döndürür. İstatistiksel anlamlılık kriteri olarak 0,10 veya 0,05 kullanıyorsak, tüm çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığı sıfır hipotezini reddeder ve gerçek etkinin tüm çalışmalarda aynı olmadığı alternatifini kabul ederiz.

Gelecekteki bir çalışmada gerçek Fisher’s z için %95 tahmin aralığı elde etmek için, rastgele etkiler ağırlıklı ortalamayı ve bunun (14.5) ve (14.6)’da hesaplanan varyansını, M* 5 0.5328 ve VM* 5 0.0168’i kullanır ve hesaplarız.

ÖZET NOKTALAR

• Bu bölüm, sabit etki ve rastgele etki modelleri kullanılarak özet etkinin nasıl hesaplanacağını gösteren çalışılmış örnekleri içerir.
• Standartlaştırılmış ortalama farkı için doğrudan efekt boyutlarıyla çalışıyoruz.
• Oranlar için log dönüştürülmüş verilerle çalışıyoruz.
• Korelasyonlar için Fisher’ın z dönüştürülmüş verileriyle çalışıyoruz.
• Bu çalışılmış örnekler, kitabın web sitesinde Excel dosyaları olarak mevcuttur.

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