Dönersek ve iki alt grup için elmasları alırsak, sonuçları elde ederiz. A ve B alt grupları için ortalama etki büyüklüğü, 0,003 ve 0,003 varyanslarla birlikte 0,324 ve 0,611’dir. Amacımız bu iki ortalama etkiyi karşılaştırmak ve ilerleyebileceğimiz üç yolu açıklıyoruz. Bu yaklaşımlar cebirsel olarak eşdeğerdir ve (bundan sonra) aynı p-değerini verir. Üç yaklaşımı sunmaktaki amacımız, sürece ilişkin içgörü sağlamaktır. A ile B’yi karşılaştırma: bir Z testi (Yöntem 1)

Burada sadece iki alt grup olduğu için etki büyüklüklerindeki ortalama fark ile direkt olarak çalışabiliriz. Birincil bir çalışmada, iki gruptaki ortalamaları karşılaştırmak isteseydik bir t testi yapardık. Meta-analizde ortalama ve varyans deneklerden çok çalışmalara dayalıdır ancak testin mantığı aynıdır.

Somut olarak, 􏰆A ve 􏰆B, A ve B gruplarının altında yatan gerçek etkiler olsun, MA ve MB tahmini etkiler olsun ve VMA ve VMB bunların varyansları olsun. İki etki arasındaki farkı belirtmek için Diff’i kullanırsak ve A’nın ortalamasını B’nin ortalamasından çıkarmayı seçersek olur.

ZDiff 5 3.6691’e karşılık gelen iki kuyruklu p değeri 0.0002’dir. Bu bize, tedavi etkisinin muhtemelen A çalışmaları için B çalışmaları için aynı olmadığını söylüyor. Excel’de, Z için 2 kuyruklu bir p değeri hesaplama işlevi 5(1-(NORMSDAĞ (ABS(Z))))*2’dir. Burada 5(1-(NORMSDIST(ABS(3.6691))))*2, 0.0002 değerini döndürür. A ile B’yi karşılaştırma: varyans analizine dayalı bir Q testi (Yöntem 2).

Birincil bir çalışmada, iki gruptaki ortalamaları karşılaştırmak için t-testi kullanılabilir, ancak ikiden fazla gruptaki ortalamaları karşılaştırmak için varyans analizini kullanırız. Somut olarak, toplam varyansı (bütün deneklerin büyük ortalama hakkında) gruplar içindeki varyans (konuların kendi ilgili gruplarının ortalamaları hakkında) ve gruplar arasındaki varyans (büyük ortalama hakkında grup ortalamalarının) olarak ayırıyoruz. Daha sonra, etki büyüklüğünün grup üyeliğinin fonksiyonu olarak farklılık gösterdiği hipotezini ele alan sonuncusu (gruplar arasındaki varyans) ile bu çeşitli varyans bileşenlerini istatistiksel anlamlılık açısından test ederiz.

Meta-analizde ortalamalar deneklerden çok çalışmalara dayalıdır ancak testin mantığı aynıdır. Spesifik olarak, aşağıdaki miktarları hesaplıyoruz (burada SS, sapmaların karelerinin toplamıdır).

• 􏰌 QA, A’nın ortalaması hakkındaki tüm A çalışmalarının ağırlıklı SS’si.
• 􏰌 QB, B’nin ortalaması hakkındaki tüm B çalışmalarının ağırlıklı SS’si.
• 􏰌 Qwithin, QA ve QB’nin toplamı.
• 􏰌 Qbet, alt grubun ağırlıklı SS’si, büyük ortalama hakkındadır.
• 􏰌 Q, büyük ortalama hakkındaki tüm etkilerin ağırlıklı SS’si.

Grup içi ağırlıklı SS’nin toplamını temsil etmek için Qwithin 5 QA × QB yazabiliriz veya daha genel olarak p alt grupları içindir. Her Q istatistiği, karşılık gelen serbestlik derecelerine göre değerlendirilir. Çalışan örnekte;

• 􏰌 ‘Toplam’ satırı bize on çalışmanın tamamı için varyansın istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söyler (Q 5 26.4371, df 5 9, p 5 0.0017).
• 􏰌 ‘İçinde’ satırı bize gruplar içindeki varyansın (gruplar arası ortalama) istatistiksel olarak anlamlı olmadığını söyler (Qwithin 5 12.9745, df 5 8, p 5 0.1127).
• 􏰌 ‘Between’ satırı bize gruplar arasındaki farkın (A ve B için birleşik etki) istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söyler (Qbet 5 13.4626, df 5 1, p50.0002), bu da etki büyüklüğünün frekansla ilgili olduğu anlamına gelir. ders vermekten.
• 􏰌 Daha ince bir ayrıntı düzeyinde, ne alt grup A (QA 5 8.4316, df 5 4, p 5 0.0770) ne de alt grup B (QB 5 4.5429, df 5 4, p 5 0.3375) içindeki varyans istatistiksel olarak anlamlı değildir.

Her zaman olduğu gibi, istatistiksel anlamlılığın olmaması (burada, alt gruplar içinde), yalnızca çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığı hipotezini dışlayamayacağımız anlamına gelir ve bu, bu hipotezin kanıtlandığı anlamına gelmez.

Mali tablolar Analizi yorumlama örnekleri
Finansal tablolar analizi yorumlama
Varyans analizi nedir
Etkileşim etkisi örneği
Mali Tablolar Analizi Ders Notları
Etkileşim etkisi nedir
Varyans analizi tablosu
Varyans analizi nasıl yapılır

Excel’de Q için bir p-değeri hesaplama işlevi 5KİŞİDAĞ(Q,df)’dir. A’ya karşı B testi için 5KİŞİDAĞ(13.4626,1) 0,0002 döndürür. A ile B’yi karşılaştırma: heterojenlik için bir Q testi (Yöntem 3).

Az önce tanımladığımız test farklı bir şekilde türetilebilir. A ve B alt grupları için etki büyüklüklerini tekil çalışmalar olarak düşünebiliriz (iki alt grup çizgisini ve toplam çizgiyi çıkarırsak ve bunları çalışmalarmış gibi göstermek için elmasları karelerle değiştirirsek). Ardından, özet etkiyle ilgili tekil çalışmaların dağılımını test etmek için daha önce sunduğumuz formüllerin tam olarak aynısını kullanarak bu “çalışmaları” heterojenlik açısından test edebiliriz.

Somut olarak, 0,324 ve 0,611 etki büyüklüklerine ve 0,003 ve 0,003 varyansa sahip iki “çalışma” ile başlıyoruz. Ardından, Q’yu hesaplamak için olağan meta-analiz yöntemlerini uygularız.

Özet

Etki büyüklüğünü alt gruplar arasında karşılaştırmak için üç yöntem sunduk. Bir yöntem, iki etki boyutunu doğrudan karşılaştırmak için bir Z testi kullanmaktı. Bir diğeri, varyansı bölmek için bir Q testi kullanmak ve varyansın alt gruplar arası kısmını test etmekti. Üçüncüsü, birleşik etki hakkında özet etkilerin dağılımını değerlendirmek için bir Q testi kullanmaktı. Tüm yöntemler, farkın kesinliğine göre alt grup etkilerindeki farkı (veya alt gruplar içindeki varyansa göre alt gruplar arası etkilerin varyansını) değerlendirir.

Daha önce belirtildiği gibi, yöntemler matematiksel olarak eşdeğerdir. Q bildiren iki yöntem, Q için aynı değeri rapor eder (13.4626). Bir serbestlik derecesi olduğunda (böylece hem Z testi hem de Q testi kullanabiliriz) Z, Q’nun kareköküne eşittir. Örneğimizde, Z’yi bildiren yöntem, Z 5 değerini bildirir. 3.6691, Q’nun kareköküne eşittir. Her üç yöntem de 0,0002’lik bir p değeri verir.

Farkın Büyüklüğünü Ölçme

Z-testi ve Q-testleri, klinik anlamlılıktan ziyade istatistiksel sorunu ele alır. Önem testinin raporlanmasına ek olarak, bu bağlamda iki alt grup arasındaki ortalama etki farkı olan etki büyüklüğüne ilişkin bir tahmin genellikle rapor edilmelidir. A ve B alt grupları için, A’nın ortalamasını B’nin ortalamasından çıkarmayı seçersek, fark şudur.

Standart hatanın (19.7) tanımlandığı yer. İkiden fazla alt grubumuz olsaydı, bu prosedürü tüm alt grup çiftleri için tekrarlayabiliriz. Çalışan örnekte (B eksi A olarak tanımladığımız) etkilerdeki fark ve %95 güven aralığı olarak tahmin edilmektedir. Başka bir deyişle, alt grup B çalışmalarından farklı olarak A alt grubu çalışmalarında etki arasındaki gerçek fark muhtemelen 0.13 ila 0.44 aralığına düşmektedir.

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