Dikkate alınması gereken bir konu, korelasyon 1.0’a doğru ilerledikçe ne olduğudur. Bir çalışmadaki tüm gözlemlerin aynı varyansa (V) sahip olduğu ve çalışma içindeki tüm gözlem çiftlerinin aynı korelasyona (r) sahip olduğu basitleştirilmiş durumla devam edilir, eğer m gözlem birbirinden bağımsız ise (r 5 0) , kompozitin varyansı V/m’dir. Eğer m gözlem birbirinden bağımsız değilse, o zaman kompozitin varyansı V/m çarpı bir düzeltme faktörüdür. Bu düzeltme faktörüne varyans enflasyon faktörü (VIF) olarak değineceğiz.

Burada m gözlem sayısı ve r her bir çift arasındaki korelasyondur. m veya r’deki (veya her ikisindeki) bir artış, farklı sonuçların birbirinden bağımsız olarak ele alınmasına kıyasla, varyansın daha yüksek şişmesine neden olacaktır.

Varyans şişirme faktörünün korelasyon katsayısı olan r değerine nasıl bağlı olduğunu araştırıyoruz. Bu çizimin amaçları doğrultusunda, her sonuç için aynı varyansa (V 5 0.2) sahip sadece iki sonucu (m 5 2) olan bir çalışmanın basit durumunu varsayıyoruz. Tablodaki (A-E) her sütun, bu sonuçlar arasında farklı bir korelasyon katsayısına karşılık gelir.

Tabloda soldan sağa doğru hareket ettikçe (0.00’den 1.00’e bir korelasyon) varyans şişirme faktörü (VIF) ve (tanım gereği) varyans ikiye katlanır. Varyans için şişirme faktörü 1.00’den 2.00’ye hareket ederse, standart hata (varyansın karekökü olan) için şişirme faktörünün 1.00’den 1.44’e hareket edeceği sonucu çıkar. Bu nedenle, güven aralığının genişliği 1,44 faktörü kadar artacaktır (ve buna bağlı olarak, bu çalışma için sıfır hipotezinin testi için Z değeri 1,44 faktörü kadar azalacaktır).

Korelasyon Bilinmezliği

Bu tablo ayrıca, sonuçlar arasındaki korelasyonu bilmediğimizde sentetik değişkenlerle çalışmak için bir mekanizma sağlar. Daha önce, matematik ve okuma arasındaki korelasyonun 0,50 olarak bilindiğini varsaydık ve bu değeri, birleşik etkinin standart hatasını ve ilgili istatistikleri hesaplamak için de kullandık.

Söz konusu çalışmanın korelasyonunu bilmediğimiz durumlarda, korelasyon için makul bir aralık belirlemek üzere aynı alandaki diğer çalışmaları yine de kullanabilmemiz gerekir. Daha sonra bir duyarlılık analizi yapabilir ve örneğin, korelasyon 0,50 ila 0,75 aralığına düşerse, standart hatanın muhtemelen 0,39 ila 0,42 aralığına düştüğünü de varsayabiliriz (tabloda C ila D sütunları).

Çoklu korelasyon katsayısı
Kontenjans katsayısı formülü
Korelasyon katsayısı
Korelasyon katsayısı yorumlama
Korelasyon düzeyleri
Lineer korelasyon
Pearson korelasyon katsayısı
Korelasyon analizi

Sonuçlar arasındaki ilişkiyi bilmeyen araştırmacılar bazen iki ‘varsayılan’ konumdan birine geri dönerler. Bazıları analize hem matematik hem de sözel puanları dahil edecek ve bunları bağımsız olarak değerlendirecektir. Diğerleri, okuma varyansının ve matematik varyansının ortalamasını kullanır. Bu nedenle, bu seçimlerin pratik etkisini düşünmek de öğreticidir.

İki sonucu birbirinden bağımsız olarak ele almak, korelasyonu 0,00 olarak ayarlamakla aynı kesinliği verir (sütun A). Buna karşılık, iki varyansın ortalamasını kullanmak, korelasyonu 1,00 (E sütunu) olarak ayarlamakla aynı kesinliği verir. Bu durumda, aslında, bir korelasyon belirleme ihtiyacını atlamanın bir yolu olarak bu konumlardan herhangi birini benimseyen araştırmacılar, örtük olarak da olsa aslında bir korelasyonu da benimsiyorlar.

Ve benimsedikleri korelasyon, olası aralığın her iki ucunda (sıfır veya 1.0) düşer. İlk yaklaşımın, varyansı hafife alması ve kesinliği olduğundan fazla tahmin etmesi neredeyse kesindir. İkinci yaklaşımın, varyansı olduğundan fazla tahmin ettiği ve kesinliği olduğundan az tahmin ettiği neredeyse kesindir. Bu bağlamda, olası aralıktan ziyade makul bir korelasyon aralığıyla çalışma fikri, bazı açık avantajlar da sunar.

Başta belirttiğimiz gibi, tamamen aynı yaklaşım, birden çok sonucu olan ve birden çok zaman noktası olan çalışmalar için geçerlidir. Bununla birlikte, makul bir korelasyon aralığının ne olduğuna karar vermek söz konusu olduğunda, ikisi arasında bir ayrım olabilir. Zaman içinde tek bir noktada farklı sonuçlarla çalıştığımızda, makul korelasyon aralığı sonuçların benzerliğine bağlı olacaktır. Aynı sonuçla birden fazla zaman noktasında çalıştığımızda, makul korelasyon aralığı, değerlendirmeler arasında geçen süre ve bu zaman periyodu boyunca göreceli puanların istikrarı gibi faktörlere de bağlı olacaktır.

Dikkate alınması gereken bir konu, birden fazla sonuç arasındaki korelasyonların bazı çalışmalarda diğerlerinden daha yüksek olması durumunda ne olacağıdır. Bu varyasyon, farklı çalışmalara atanan göreli ağırlıkları etkileyecektir ve daha fazla ağırlık, daha düşük bir korelasyonla çalışmaya gidecektir. Çalışan örnekte okuma ve matematik için varyanslar çalışma 1 ve 3’te aynıydı, ancak okuma ve matematik arasındaki korelasyon çalışma 3’te daha yüksekti. Bu nedenle, çalışma 3 daha yüksek bir varyansa sahipti ve meta-analizde de daha az ağırlık verildi. 

BİR ÇALIŞMA İÇİNDE ÇIKTILARIN VEYA ZAMAN NOKTALARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Şimdi sonuçlar arasındaki veya zaman noktaları arasındaki farklılıkları araştırma sorununa dönüyoruz. Mevcut örneği genişletmek için, her çalışmanın matematik ve okumaya yönelik müdahalenin etkisini bildirdiğini ve bu sonuçlardan biri için etkinin diğerinden daha güçlü olup olmadığını bilmek istediğimizi varsayalım. Veya her çalışma, etkiyi 6. ay ve 12. ayda bildirir ve etkinin zaman içinde değişip değişmediğini de bilmek isteriz.

Amacımız, her iki sonuca dayalı birleşik bir etkiyi hesaplamak olduğunda, yaklaşımımız her çalışma için (etki büyüklüklerinin ortalaması olarak tanımlanan) sentetik bir değişken oluşturmak ve bunu analizde etki büyüklüğü olarak kullanmaktı. Sentetik değişkenin ortalamalarından ziyade etki büyüklüklerindeki fark olarak tanımlanması dışında burada da aynı yaklaşımı izleyeceğiz.

Yaklaşım da gösterilmektedir. Daha önce olduğu gibi, iki sonuç (matematik ve okuma) için özet verilerle başlıyoruz ve her biri için bir etki büyüklüğü ve varyansı hesaplıyoruz. Ardından, aşağıda açıklandığı gibi, şimdi iki etki ile varyansı arasındaki fark olan sentetik bir etki boyutu da hesaplıyoruz.

Bu yaklaşım, sentetik değişkenin varyansı için formül, sonuçlar arasındaki korelasyonu hesaba katacağından, korelasyonlu hata sorununu ele almamızı da sağlar.

The post Korelasyonların Birleşik Etki Üzerindeki Etkisi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).