Meta-kümeleme analizinin temel amaçları, bir meta-analizdeki hangi çalışmaların benzer olduğunu ve hangi çalışmaların analizin belirli özet istatistiğiyle ilgili ilgili değişkenler açısından farklı olduğunu bulmaktır. İlgili değişkenler kalite değerlendirme puanlarını ve psikososyal değişkenleri içerir. Kümeleme teknikleri, farklı havuzlanmış tahminlere sahip çalışma grupları üretmek için kullanılabilir.

Böylece, araştırmacının heterojen bir popülasyonda genel birleştirilmiş tahmini belirlemesini sağlar. Çalışmalar, bireysel çalışmaların özelliklerinden ziyade kümenin özelliklerine atıfta bulunularak özetlenir. Grafik yöntemlere, havuzlanmış tahminlerin rastgele etkiler modeline, duyarlılık ve etki analizine, kümülatif analize ve meta-regresyon analizine ek olarak, küme meta-analizi, çalışmalar arası varyasyonu incelemek için başka bir tekniktir.

META ANALİZ SONUÇLARININ RAPORLANMASI

Meta-analiz, testi için güç sağlamak için yeterli çalışma içermelidir. Bir meta-analiz moderatör testleri yapıyorsa, moderatörler arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını da rapor etmelidir. Tüm meta-analizler, kodlama güvenilirliğini sağlamak için en az iki yazara sahip olacaktır.

Çok sayıda varsayılan sıfır etki büyüklüğü varsa, yazarlar bu değerleri hem dahil ederek hem de analizlerinden hariç tutarak sonuçlarını rapor etmelidir. Belirli bir meta-analizin temsil edilebilirliğini değerlendirmek için teorik sınırlar, kapsamlı araştırma, ikincil literatür, yayınlanmamış literatür, geniş literatür ve yüksek çıkarım ılımlılığı dikkate alınmalıdır.

Bir meta-analiz sadece bir literatürün özeti olmamalı, teorik bir yorum ve entegrasyon sağlamalıdır. İyi bir meta-analiz, bu bulguları yorumlamak için çaba harcar, literatürdeki belli başlı teorilerle nasıl tutarlı veya tutarsız olduklarını sunar ve gelecekteki araştırmaları teşvik eder.

Sistematik bir incelemenin sonuçlarının kendi başına ayakta durması gerektiği tartışılabilse de, bir kararla karşı karşıya kalan birçok kişi, sonuçları yorumlamak için tartışmaya ve yazarların sonuçlarına bakar. Gerçekten de, birçok insan incelemenin geri kalanına bakmadan önce doğrudan sonuçlara gitmeyi tercih ediyor.

Kümeleme analizi örnekleri
Meta analizi Nedir
Kümeleme analizi yöntemleri
meta-analiz çalışması örneği
meta-analiz özellikleri nelerdir
Meta-analiz aşamaları
Meta-analiz Kitap
Meta-analiz programı

Tartışma ve sonuçlar, insanların pratik kararlarla ilgili kanıtların sonuçlarını anlamalarına yardımcı olmalıdır. Bir derlemenin tartışma bölümü için iyi bir başlangıç ​​noktası, dahil edilen çalışmaların önemli metodolojik sınırlamalarını ve derlemede kullanılan ve sağlık bakımı veya gelecekteki araştırmalarla ilgili pratik kararları etkileyebilecek yöntemleri ele almaktır.

Bir müdahale ile önemli bir sonuç arasındaki neden sonuç ilişkisi olasılığını değerlendirmede yardımcı olabilecek bir tür kanıt, bir ilişkinin dolaylı kanıtıdır. Uygulanabilirlik ile ilgili kararlar, sağlık hizmetlerine ilişkin kararların alındığı özel koşullar hakkındaki bilgilere bağlıdır. Önemli farklılıklar biyolojik, kültürel, uyum, temel risk ve dahil edilen çalışmaların sonuçlarını içerir.

Verileri, sonuçtaki bir azalma veya artışla uyumlu olarak bir güven aralığı ile raporlamak daha güvenlidir. Bir meta-analiz yazmanın daha kolay yolu, birincil araştırmada bulunan bölümlerin aynısını kullanarak bu paralel yapıdan da yararlanmaktır.

Yöntem bölümünde, çalışmalarınızı nasıl topladığınızı ve nicel kodları nasıl elde ettiğinizi açıklamanız gerekmektedir. Sonuçlar bölümünde, efekt büyüklüklerinizin dağılımını açıklar ve gerçekleştirmeye karar verdiğiniz moderatör analizlerini sunarsınız.

Tartışma ve sonuç bölümü, gelecekteki araştırmaların yönü için özel önerilerle sona ermektedir. Kaynakça ve ek bölümü, hem makalenin yazımında kullanılan çalışmaları hem de meta-analizde yer alan çalışmaları içeren tek bir referans bölümüne de sahiptir.

META-ANALİZ ÇALIŞMASININ DEĞERLENDİRİLMESİ

İÇSEL GEÇERLİLİK

Birincil çalışmalar: Bir meta-analiz, bir araya getirdiği birincil çalışmalardan asla daha geçerli olamaz. Çalışmalarla ilgili metodolojik sorunlar varsa, meta-analizin geçerliliği de aynı şekilde de sorgulanmalıdır.

Testin gücü: Meta-analiz, testine güç sağlamak için yeterli çalışmayı içermelidir. Kesin sayı, hangi analizlerin gerçekleştirildiğine bağlı olacaktır. Çoğu amaç için, en az 30 çalışmaya da ihtiyaç duyarsınız.

Moderatörler arası korelasyon: Bir meta-analiz, moderatör testleri yapıyorsa, moderatörler arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını da rapor etmelidir. Sonuçların yorumlanmasından şüphe etmek için mantıklı bir neden olup olmadığını görmek için ilişkili moderatörleri içeren tüm sonuçları eleştirel olarak da incelemeliyiz.

Kodlama güvenilirliği: Tüm meta-analizler, kodlama güvenilirliğini sağlamak için en az iki yazara sahip olacaktır. Güvenilirlik yayınlanmalı ve makul derecede yüksek, tercihen 0,8’in üzerinde de olmalıdır.

Varsayımlar: Standart meta-analitik prosedürler, tüm etki büyüklüklerinin bağımsız olduğunu varsayar. Bir analiz, çalışma başına birden fazla etki büyüklüğü içeriyorsa, bu varsayım ihlal edilir. Bazen birincil çalışmaların tasarımları bu ihlali gerektirebilir, ancak yazarlar bunun sonuçları üzerindeki etkisini en aza indirmek için adımlar da atmalıdır.

Sıfır etki boyutu: Bildirilen boş bulgulardan varsayılan sıfır etki boyutları, hesaplanabilecek en az kesin etkilerdir. Bu etkilerin önemli bir miktarını içeren bir meta-analizden çıkarımlar yaparken dikkatli olmalıyız. Çok sayıda varsayılan sıfır etki büyüklüğü varsa, yazarlar bu değerleri hem dahil ederek hem de analizlerinden hariç tutarak sonuçlarını da rapor etmelidir.

TEORİK KATKI

Teorik yorum: Bir meta-analiz sadece bir literatürün özeti olmamalı, teorik bir yorum ve entegrasyon sağlamalıdır. Genel olarak, bir meta-analiz istatistiksel hesaplamalarının ötesinde ne kadar fazlasını sağlarsa, bilimsel katkısı o kadar değerli olur.

Bulguların tutarlılığı: İyi bir meta-analiz, sadece ana etki ve moderatör testleri raporlamaz. Ayrıca bu bulguları yorumlamak için çaba harcar ve literatürdeki belli başlı teorilerle ne kadar tutarlı veya tutarsız olduklarını sunar.

Araştırma alanındaki boşluklar: Meta-analizler, mevcut literatürde bulunabileceklerin geriye dönük bir özetini sağlayarak literatüre büyük ölçüde yardımcı olabilir. Bunu, literatürdeki hangi alanların hala geliştirmeye ihtiyaç duyduğuna dair öneriler izlemelidir. İyi bir meta-analiz, gelecekteki araştırmaları engellemekten de çok teşvik eder.

SONUÇLARIN YORUMLANMASI

Sonuçları yorumlarken, incelemeler, müdahalenin faydalı ve zararlı etkilerinin önemini mutlak ve göreceli terimlerle dikkate almalı ve gelecekteki araştırmalar için ekonomik sonuçları da ele almalıdır.

The post META-KÜME ANALİZİ – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Bir Örnek: Geçerlilik Genellemesi

Şimdi bir sözel yetenek testi için varsayımsal, ancak gerçekçi bir geçerlilik genelleme örneği ele alacağız. Başvuru sahibi grupta (sınırsız grup) hesaplanan bu testin güvenilirliği, isrXXa =.85.Tablo 3.5a’dagösterilen12çalışma, daha önce işe alınmış olan iş görevlileri üzerinde hiçbir kaydımız olmayan çeşitli prosedürler kullanılarak yürütülmüştür; bu nedenle, herhangi bir aralık kısıtlamasıdır. Gözlenen geçerlilikler .07 ile .49 arasında değişmektedir ve 12 geçerlilik tahmininin sadece 7’si istatistiksel olarak anlamlıdır. Tablo 3.5a’daki ikinci sütundaki uX değerlerinin tümü 1,00’den küçüktür ve dolaylı aralık kısıtlaması olduğunu gösterir.

Denklem (3.16)’yı kullanarak bu uX değerlerini uT değerlerine dönüştürüyoruz, hangi tabloda gösterilmiştir. İş performansı güvenilirliklerinin ilk sütunu (ryyi) kısıtlı değerleri temsil eder (yani, görevdeki örneklerde hesaplananlar).

Bunlar, bu örnekteki hesaplamalar için gerekli olan ryy değerleridir. Theryya başvuru sahibi grubundaki tahmini ölçüt güvenirliklerine değer verir. (Bu değerler Bölüm 5’teki Denklem [5.20] kullanılarak hesaplanır.) Tablo 3.5a’daki test güvenilirlikleri kısıtlı (görevli grup) değerlerdir (yani, rXXi ). Dolaylı aralık kısıtlamasının etkileri nedeniyle, rXXi değerlerinin başvuru sahibi havuz değerinden rXXa = .85 daha küçük olduğuna dikkat edin. (Test güvenilirlikleri, Denklem [3.17c] kullanılarak rXXa = .85 değerinden hesaplanır.) Önce ölçüm için gözlemlenen her bir korelasyonu düzeltiriz. Her iki değişkende de hata ve ardından aralık kısıtlama düzeltme formülündeki uT değerlerini kullanarak aralık kısıtlaması için düzeltme yapın.

Bu düzeltilmiş korelasyonlar  son sütunda gösterilmiştir. Bu varsayımsal verileri oluşturmak için kullanılan temel gerçek puan (yapı düzeyi) korelasyonu ρ = .57’dir. Bununla birlikte, gerçek puan korelasyonu, operasyonel geçerliliği olduğundan fazla tahmin eder, çünkü gerçek testte gelecekteki iş performansını tahmin etmek için gözlemlenen test puanlarını kullanmalıyız ve başvuranların (bilinmeyen) gerçek puanlarını kullanamayız. Bu nedenle, bu örneği oluşturmak için kullanılan gerçek geçerlilik ρxyt = kısıtlamadır, meta-analiz her iki değişkende de ölçüm hatasını düzeltmelidir.

cma ile meta-analiz
meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz aşamaları
cma meta-analiz programı indir
Meta-sentez ve meta analiz arasındaki fark
Meta analiz nasıl yazılır
Meta-analiz etki büyüklüğü
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar

Çalışılmış Bir Örnek: Dolaylı Menzil Kısıtlaması

Şimdi örneğimizdeki verilerin meta-analizine geçiyoruz. Hesaplamalarımız VG6-I bilgisayar programındakilerle aynıdır (dolaylı menzil kısıtlaması için). (Bu programı içeren yazılım paketinin mevcudiyeti için Ek’e bakın.) Her bir çalışmayı aşağıdaki gibi ağırlıklandırıyoruz.

Bu hesaplamalar için çalışma sayfası gösterilmektedir. Her çalışma için zayıflama faktörü, en kolay şekilde düzeltilmemiş korelasyonun düzeltilmiş korelasyona oranı olarak hesaplanır.

Bu varsayımsal örnekteki tüm çalışmalar aynı örnek boyutuna sahip olduğundan, bu, her çalışma için düzeltilmemiş korelasyonlardaki örnekleme hatası varyansının tahminidir.

Bu tahmin, Tablo 3.5b’deki “Basit Hata Varyansı” sütununda kaydedilmiştir. Ancak, düzeltme dönüşümünün türevi kullanılarak hesaplanan düzeltme faktörü kullanılarak daha doğru bir tahmin elde edilir.

Tahmini ortalama gerçek puan korelasyonu (.574) gerçek değere (.570) çok yakındır. Tüm anakütle korelasyonlarının aynı olduğu varsayıldığından, anakütle korelasyonlarının varyansı aslında 0’dır. Bu nedenle, örnekleme hatası varyansı, gözlemlenen varyansa eşit olmalıdır.

−.000994 değeri, 0’ın gerçek değerine çok daha yakındır ve yine doğru bir şekilde gerçek değerin 0 olduğunu gösterir. Her bir korelasyonu ayrı ayrı düzelten meta-analiz, VG6 programı kullanılarak bilgisayarda gerçekleştirilebilir. (Yazılım paketinin açıklaması için Ek’e bakın.) Bu programın doğrudan ve dolaylı menzil kısıtlaması için ayrı alt programları vardır.

Dolaylı menzil kısıtlaması durumunda, buradaki örneğimizde olduğu gibi, programa girilen güvenilirlikler kısıtlı gruptakiler olmalıdır. (Kısıtlanmamış bağımsız değişken güvenilirlikleri girilirse, program bunları Denklem kullanılarak sınırlı grup değerlerine dönüştürür) Aralık kısıtlaması düzeltmesinden önce her iki değişken için güvenilirlik düzeltmeleri yapılır.

Aralık kısıtlaması doğrudan ise, bağımlı değişken için güvenilirlik düzeltmesi, aralık kısıtlaması düzeltmesinden önce yapılabilir, ancak bağımsız değişkendeki güvenilmezlik düzeltmesi, sınırlamasız değişkendeki güvenilirlik (rXXa ) kullanılarak aralık kısıtlaması düzeltmesinden sonra yapılmalıdır.

Bunun nedeni, bağımsız değişken üzerindeki doğrudan aralık kısıtlamasının, seçilen örneklemde gerçek puanların ve ölçüm hatalarının (negatif olarak) ilişkilendirilmesine neden olması ve dolayısıyla güvenilirlik teorisinin altında yatan kritik varsayımı ihlal etmesidir.

Bu koşullar altında, seçilen örneklemdeki bağımsız değişkenin güvenirliği tanımlanamaz ve tanımlanamaz; bu nedenle, bu düzeltme, sınırlandırılmamış örnekte elde edilen bir rXXa tahmini kullanılarak, aralık kısıtlama düzeltmesi yapıldıktan sonra yapılmalıdır. Mendoza ve Mumford (1987) bu önemli gerçeğe işaret eden ilk kişilerdi.

Avcı ve ark. (2002) bu düşünceyi meta-analiz prosedürlerine dahil etmiştir. Elbette meta-analiz bir geçerlilik genelleme çalışması ise, bağımsız değişkende güvenilmezliği düzeltmeye gerek yoktur ve bu düzeltme basitçe atlanır.

Örneğimize dönersek, elde ettiğimiz .57’lik ortalama düzeltilmiş korelasyon gerçek geçerliliği tahmin etmez, çünkü bağımsız değişkendeki (yordayıcı testi) ölçüm hatası için düzeltilmiştir. .57 değeri, ortalama operasyonel geçerlilik (ρxyt) değil, ortalama gerçek puan korelasyonudur. Aday havuzu (sınırsız) grubunda (yani, örneğimizin başında belirtildiği gibi rXXa = .85) bu testin güvenilirliğini bildiğimiz için, gerekli operasyonel geçerlilik tahminlerini aşağıdaki gibi kolayca hesaplayabiliriz.

Yine, bu iki değer de doğrudur. Personel seçiminde uygulamalı çalışma için operasyonel geçerlilik tahminine ihtiyacımız olmasına rağmen, teorik araştırma (teori testi) için gerekli olan .57’lik yapı düzeyinde korelasyondur. Personel seçimi alanı dışındaki çoğu meta-analiz, oryantasyonda teoriktir.

Daha sonra, karşılaştırma amacıyla, gözlemlenen korelasyonlar (çıplak meta-analiz) ve tamamen düzeltilmiş korelasyonlar (tam meta-analiz) için örnekleme hatası düzeltmelerini sunuyoruz.

Bu sonuçlar Windows tabanlı VG6-I programı kullanılarak kontrol edilebilir (kullanılabilirlik için Ek’e bakın). Program sonuçları burada hesaplananlarla aynıdır. Düzeltilmemiş korelasyonların sonuçları, .28’lik bir yanlış ortalamayı (.57’nin gerçek değerine karşı) ve .07’lik bir standart sapmayı (gerçek standart sapmanın 0’a karşı) gösterir. Bu varsayımsal verileri oluşturmak için kullanılan gerçek etki büyüklüğü korelasyonu ile karşılaştırıldığında çıplak kemik meta-analizi çok yanlıştır. Bununla birlikte, düzeltilmemiş korelasyon meta-analizindeki hata, bilinen eserler ile tam olarak tutarlıdır.

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

Endüstriyel-örgütsel (I/O) psikolojide meta-analizin sayısız uygulaması olmuştur. Giriş/Çıkış psikolojisinde meta-analizin en kapsamlı ve ayrıntılı uygulaması, istihdam seçim prosedürlerinin geçerliliklerinin genelleştirilebilirliğinin incelenmesi olmuştur. Bulgular, personel seçimi alanında büyük değişikliklerle sonuçlanmıştır. Geçerlilik genelleme araştırması Bölüm 4’te daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

Bu bölümde sunulan meta-analiz yöntemleri, I/O psikolojisi ve örgütsel davranışın (OB) diğer alanlarında uygulanmıştır. 1978 ile 1998 arasında, yaklaşık 80 yayınlanmış seçim dışı başvuru olmuştur.

Aşağıda bazı örnekler verilmiştir: (a) rol çatışması ve rol belirsizliği arasındaki bağıntılar (b) iş tatmini ile devamsızlık arasındaki ilişki; (c) iş performansı ve ciro arasındaki ilişki; (d) iş tatmini ve iş performansı arasındaki ilişki; (e) seçim dışı kurumsal müdahalelerin çalışan çıktısı ve üretkenliği üzerindeki etkileri; (f) gerçekçi iş önizlemelerinin çalışan devri, performansı ve memnuniyeti üzerindeki etkileri (g) Fiedler’in liderlik teorisinin değerlendirilmesi; ve (h) kendi kendine yetenek ve beceri değerlendirmelerinin doğruluğudur.

I/O psikolojisindeki çoğu meta-analiz, bu kitapta sunulan yöntemleri kullanmıştır. Tablo 1.5, 1974-2000 dönemi için en iyi iki I/O dergisi için yöntemlere göre dökümü göstermektedir. Bu dönemde, bu iki dergide 116 meta-analiz yayınlandı. Ek olarak, her yayın tipik olarak 15 ila 20 ayrı meta-analiz bildirdi, bu nedenle toplam meta-analiz sayısı çok daha fazlaydı.

Uygulamalar hem korelasyonel hem de deneysel literatüre yapılmıştır. 1980’lerin ortalarından itibaren, I/O psikolojisinde bu alandaki meta-analitik çalışmaların bir incelemesinin de yayınlandığı yeterli meta-analizler yayınlanmıştır. Bu uzun inceleme, bu literatürün zaten oldukça genişlemiş olduğu gerçeğini yansıtıyordu.

Gözden geçirmenin teorik önermelerin geliştirilmesi ve sunumuna önemli ölçüde yer ayırması dikkate değerdir; bu mümkündü çünkü meta-analiz tarafından üretilen araştırma literatürlerinin açıklığa kavuşturulması, daha önce var olmayan teori geliştirme için bir temel sağladı. Ayrıca, bir meta-analizdeki bulguların, diğer meta-analizlerdeki bulguların yorumlanmasıyla teorik olarak ilgili olduğunun bulunması da dikkate değerdir. O zamandan beri meta-analitik I/O psikolojisinin ikinci bir incelemesi yayınlandı.

I/O ve OB literatürlerinde şu anda mevcut olan çok sayıda meta-analiz göz önüne alındığında, bazı okuyucular meta-analiz ilkelerini ve yöntemlerini göstermek için bu kitapta kullandığımız örneklerin neden bu meta-analizlerden elde edilen verileri kullanmadığını merak edebilirler. Birincil neden, veri miktarının (ilişki veya d istatistiklerinin sayısı) genellikle hantal örneklerle sonuçlanacak kadar büyük olmasıdır.

Pedagojik nedenlerle, genellikle verilerin varsayımsal olduğu az sayıdaki çalışmadan oluşan örnekler kullandık. İlerleyen bölümlerde açıklandığı gibi, bu kadar az sayıda çalışmaya dayanan meta-analizler, normalde optimal olarak istikrarlı olacak sonuçlar vermeyecektir. Bununla birlikte, bu tür örnekler, meta-analizin ilkelerini ve yöntemlerini basit ve net bir şekilde göstermenin yollarını sağlar ve bunun çok önemli olduğuna inanıyoruz.

Cma ile Meta-Analiz
Meta analiz avantaj dezavantaj
Meta-analiz özellikleri
meta-analiz örneği
Meta-analiz Nedir
Meta-analiz programı
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz aşamaları

Meta-Analizin Psikoloji Üzerindeki Daha Geniş Etkisi

Bazıları meta-analizi sadece literatür taraması yapmak için geliştirilmiş bir dizi yöntem olarak gördü. Meta-analiz aslında bundan daha fazlasıdır. Meta-analiz, çeşitli araştırmalardaki bulguları nicel olarak karşılaştırarak, herhangi bir bireysel çalışmadan çıkarılamayan yeni bilgileri keşfedebilir ve bazen meta-analizde yer alan bireysel çalışmaların hiçbirinde ele alınmamış soruları yanıtlayabilir.

Örneğin, hiçbir bireysel çalışma, daha yüksek ve daha düşük zihinsel yeteneğe sahip insanlar için bir eğitim programının etkililiğini karşılaştırmamış olabilir; Bununla birlikte, farklı çalışma grupları arasında ortalama d-değeri istatistiklerini karşılaştırarak, meta-analiz bu farkı ortaya çıkarabilir. Yani, herhangi bir bireysel çalışmada hiç çalışılmamış moderatör değişkenler (etkileşimler) meta-analiz ile ortaya çıkarılabilir.

Bundan çok daha fazlası olsa da, meta-analiz gerçekten de araştırma literatürlerini sentezlemek veya bütünleştirmek için geliştirilmiş bir yöntemdir. Psikolojide önde gelen inceleme dergisi Psychological Bulletin’dir. Bu derginin 1980’den 2000’e kadar olan ciltlerine bakıldığında, meta-analizin etkisi açıktır. Bu süre zarfında, bu dergide yayınlanan incelemelerin düzenli olarak artan bir yüzdesi meta-analizlerdir ve giderek azalan bir yüzde, geleneksel anlatıya dayalı öznel incelemelerdir.

Öyküleyici inceleme yazılarının, gözden geçirilen çalışmalara meta-analiz uygulanması talebiyle editörler tarafından yazarlara iade edilmesi nadir görülen bir durum değildir. Psikolojik Bülten’de bugün yayınlanan geri kalan anlatı incelemelerinin çoğu, nicel tedaviye uygun olmak için yeterince gelişmemiş araştırma literatürlerine odaklanmaktadır.

Psikolojik Bülten’de görünen meta-analizlerin çoğu, çoğu durumda meta-analiz bulgularının kesinliğinin abartılmasıyla sonuçlanan sabit etkiler yöntemlerini kullanmıştır.  Bu gerçeğe rağmen, bu meta-analizler, geleneksel anlatı öznel yöntemiyle üretilenlerden çok daha üstün bulgular ve sonuçlar üretir. Diğer birçok dergi, yayınlanan meta-analizlerin sayısında zamanla aynı artışı göstermiştir. Bu dergilerin çoğu geleneksel olarak yalnızca bireysel ampirik çalışmaları yayınlamış ve 1970’lerin sonlarında meta-analizin ortaya çıkmasına kadar nadiren inceleme yayınlamıştı.

Bu dergiler meta-analizler yayınlamaya başladılar çünkü meta-analizler “sadece incelemeler” olarak değil, kendi içlerinde bir ampirik araştırma biçimi olarak görülmeye başlandı. Bu değişikliğin bir sonucu olarak, çok çeşitli dergilerde ve psikolojide buna karşılık gelen çeşitli araştırma alanlarında araştırma literatürlerinden elde edilen sonuçların kalitesi ve doğruluğu arttı. Araştırma literatürlerinden elde edilen sonuçların kalitesindeki bu gelişme, psikolojinin birçok alanında teori gelişimini hızlandırmıştır.

Meta-analizin psikoloji ders kitapları üzerindeki etkisi olumlu ve dramatik olmuştur. Ders kitapları önemlidir, çünkü işlevleri belirli bir alandaki kümülatif bilginin durumunu özetlemektir. Öğrencilerin çoğu ve diğerleri, psikolojik teori ve bulgular hakkındaki bilgilerinin çoğunu ders kitaplarını okuyarak edinirler.

Meta-analizden önce, ders kitabı yazarları tek bir soru üzerinde yüzlerce çelişkili çalışma ile karşı karşıya kaldılar, öznel ve keyfi olarak, tercih ettikleri az sayıda çalışmayı literatürden seçtiler ve ders kitabı sonuçlarını sadece bu birkaç çalışmaya dayandırdılar. Günümüzde çoğu ders kitabı yazarı, sonuçlarını meta-analiz bulgularına dayandırarak, sonuçlarını ve ders kitaplarını çok daha doğru hale getirmektedir. Psikolojide kümülatif bilginin ilerlemesinde bu gelişmenin önemini ne kadar vurgulasak azdır.

The post Meta-Analizin Psikoloji Üzerindeki Daha Geniş Etkisi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Verilere sıklıkla sorduğumuz bir soru, etkisiz sıfır hipotezini reddetmemize izin verip vermediğidir. Bu soruyu bir anlatı incelemesi kullanarak ele alan araştırmacıların, ayrı çalışmalar tarafından bildirilen p-değerlerini sentezlemesi gerekir. Bunlar ayrı bilgi parçaları olduğundan ve anlatı incelemesi bu değerleri sentezlemek için istatistiksel bir mekanizma sağlamadığından, öyküleyici incelemeciler genellikle oy sayımı adı verilen bir sürece başvururlar.

Bu süreçte gözden geçiren, istatistiksel olarak anlamlı çalışmaların sayısını sayar ve bunu istatistiksel olarak anlamlı olmayan çalışmaların sayısıyla karşılaştırır.

Bazı durumlarda, bu süreç resmileştirilmiştir, öyle ki kişi gerçekten anlamlı ve önemsiz p değerlerinin sayısını sayar ve kazananı seçer. Bazı varyantlarda, gözden geçiren kişi basit çoğunluk yerine net çoğunluk arar. Veya, hakem doğrudan p değerleriyle değil, makalelerin p değerlerine dayalı tartışma bölümüyle çalışabilir.

Bir oy sayma prosedürü yoluyla p-değerlerini özetlemenin, özetlenen tek anlamlılık testlerinden herhangi birinin herhangi birinden daha doğru karar vereceğini düşünebiliriz. Ancak bu genellikle böyle değildir.

Aslında, Hedges ve Olkin (1980), istatistiksel bir karar prosedürü olarak kabul edilen oy sayma gücünün, sadece dayandığı çalışmalarınkinden daha düşük olamayacağını, oy sayma gücünün de sıfıra doğru eğilim gösterebileceğini göstermiştir. araştırma sayısı artıyor. Başka bir deyişle, oy sayımı yalnızca yanıltıcı olmakla kalmaz, kanıt miktarı (çalışma sayısı) arttıkça daha yanıltıcı olma eğilimindedir!

Her halükarda, oy sayımı fikri temelde kusurludur ve bu süreçteki varyantlar eşit derecede kusurludur (ve belki daha da tehlikelidir, çünkü temel kusur daha karmaşık bir algoritmanın arkasına gizlendiğinde veya p’den bir adım kaldırıldığında daha az belirgindir. -değer). Bu bölümdeki amacımız bunun neden böyle olduğunu açıklamak ve birkaç örnek vermektir.

OY SAYIMI NEDEN YANLIŞTIR?

Oy sayımının mantığı, önemli bir bulgunun bir etkinin var olduğuna dair kanıt olduğunu, önemsiz bir bulgunun ise bir etkinin olmadığına dair kanıt olduğunu söyler. İlk ifade doğru olsa da, ikincisi değil. Anlamsız bir bulgu, gerçek etkinin sıfır olması gerçeğinden kaynaklanabileceği gibi, aynı zamanda düşük istatistiksel güçten de kaynaklanabilir.

Basitçe söylemek gerekirse, herhangi bir çalışma için rapor edilen p değeri, gözlemlenen etki büyüklüğünün ve örneklem büyüklüğünün bir fonksiyonudur. Gözlenen etki önemli olsa bile, örneklem büyüklüğü yeterli olmadığı sürece p değeri anlamlı olmayacaktır. Başka bir deyişle, çoğumuzun ilk istatistik kursumuzda öğrendiği gibi, istatistiksel olarak anlamlı bir etkinin olmaması, bir etkinin olmadığının kanıtı değildir.

meta-analiz örnek çalışma
Meta analiz Nedir
Meta analiz çalışması
Meta-analiz aşamaları
Meta-analiz pdf
Meta-Analiz Kitap
meta-analiz eğitim bilimleri
meta-analiz nedir nasıl yapılır

Örneğin, bir müdahalenin etkisini test etmek için beş randomize kontrollü çalışmanın (RCT) yapıldığını ve gösterildiği gibi hiçbirinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını (her durumda p değeri 0.265’tir) varsayalım. Bir etkiye karşı oy sayısı 5’e 0’dır ve müdahalenin hiçbir etkisinin olmadığı varsayılabilir.

Buna karşılık, meta-analiz, bilgileri tek bir analizde birleştirerek, boş için uygun bir test yapmamızı sağlar. Bu yaklaşım yalnızca geçerli olmakla kalmaz, aynı zamanda özet etki testi, genellikle ayrı çalışmalardan herhangi biri üzerinde gerçekleştirilen testlerden çok daha güçlüdür. Verileri birleştirdiğimizde, etki boyutu aynı kalır, ancak güven aralığı daralır ve artık boş değeri içermez. Her çalışma için tek başına p değeri 0,265’tir, ancak özet etki için p değeri 0,013’tür. Açıkça, her çalışmada anlamlılığın olmaması, küçük bir etkiden ziyade kesinlik eksikliğinden kaynaklanmaktadır.

Oy saymanın neden kötü bir fikir olduğunu açıklamak için bölümü burada bitirebiliriz. Ancak, çeşitli biçimlerde oy sayımı çok yaygın olduğu için, oy sayımının altında yatan temel hatanın literatürün çoğunu nasıl etkilediğini ve meta-analizin bu sorunu çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini göstermek için bu fikri genişleteceğiz.

OY SAYIMIN YAYGIN BİR SORUNU

Oy sayımı terimi, anlatı incelemeleriyle ilişkilendirilirken, önemli bir p değerinin bir etkinin var olduğuna dair kanıt olarak alındığı ve anlamlı olmayan bir p değerinin bir etkinin olmadığının kanıtı olarak alındığı tek bir çalışmaya da uygulanabilir. mevcut. Çok çeşitli önemli alanlarda yapılan çok sayıda araştırma, bu hatanın her yerde bulunan doğasını defalarca belgelemiştir.

Örneğin tıpta, Freiman, Chalmers, Smith ve Kuebler (1978), bir dizi tıp dergisinde (başlıca The Lancet, New England Journal of Medicine ve Journal of 1960–1977 döneminde Amerikan Tabipler Birliği) ve olumsuz sonuçlar bildiren 71 tanesini seçti. Yazarlar, gerçek ilaç etkisi %50 civarında olsaydı (örneğin, ilaç için %15’e karşılık plasebo için %30’luk bir ölüm oranı), medyan gücün %60 olacağını bulmuşlardır. Başka bir deyişle, ilaç ölüm oranını yarıya indirse bile, çalışmanın istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç elde edememe olasılığı hala %40 idi.

Yazarlar şu noktaya değinmeye devam ettiler: Gücün çok düşük olmasına rağmen, çoğu durumda istatistiksel anlamlılığın yokluğu, ilacın etkili olmadığı şeklinde yorumlandı. Şunları yazdılar: “Sonuçsuz “negatif” denemelerden sonra etkisiz olarak atılan terapilerin birçoğunun hala klinik olarak anlamlı bir etkiye sahip olabileceği sonucuna varılması kaçınılmazdır. Aslında, bu temelde atılan bazı tedavilerin çok önemli terapötik etkilerinin olması mümkündür (veya muhtemeldir).

Sosyal bilimlerde Cohen (1962), 1960 yılında Journal of Abnormal and Social Psychology’de yayınlanan makaleleri araştırdı. Küçük, orta veya büyük bir etkiyi saptamak için ortalama güç sırasıyla 0.18, 0.48 ve 0.83 idi. Cohen, düşük güce rağmen, olumsuz sonuçları olan çalışmalar yayınlandığında okuyucuların, istatistiksel anlamlılığın yokluğunu tedavinin etkisiz olduğunun kanıtı olarak yorumlama eğiliminde olduğunu kaydetti.

Takip eden yıllarda, davranış araştırmaları alanındaki herhangi bir sayıda dergide düşük güç gerçeğini belgeleyen makaleler yayınlamak için bir tür kulübe endüstrisi gelişti. Bunların çoğu Sedlmeier ve Gigerenzer (1989) ve Rossi’de (1990) alıntılanmıştır. Tıp alanında aynı sorunu belgelemek için benzer makaleler yayınlandı.

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

Bu bölümde hem alt grup analizleri (varyans analizi) hem de meta-regresyon ile ilgili bir dizi konuyu ele alıyoruz.

HESAPLAMA MODELİ

Araştırmacı her zaman sabit etkili model ile rastgele etkiler modeli arasında seçim yapmalıdır. Tek bir çalışma grubuyla çalıştığımızda, sabit etki analizi, tüm çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığını varsayar. Alt gruplarla çalışırken, bir alt gruptaki tüm çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığı varsayılır. Meta-regresyon ile çalışırken, ortak değişkenler üzerinde aynı değerlere sahip tüm çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığı varsayılmaktadır.

Bu tür varsayımlar bazen 83, 161 ve 195. sayfalarda kullandığımız farmasötik örnekte olduğu gibi haklı çıkarılabilir. Bununla birlikte, çoğu durumda, özellikle inceleme çalışmaları literatürden çıkarıldığında, alt grup üyeliğinin veya ortak değişkenlerin, etki büyüklüklerindeki dağılımın hepsini olmasa da bir kısmını açıkladığını varsayalım. Bu nedenle, rastgele etkiler modelinin verilere uyması daha olasıdır ve seçilmesi gereken modeldir.

Model seçiminde kaçınılması gereken hatalar

Rastgele etkiler modeli fikrini tanıttığımızda, araştırmacıların bazen sabit etkili bir modelle başladıklarını ve daha sonra deneysel heterojenlik kanıtı varsa (istatistiksel olarak anlamlı bir p değer) yapılır.

Alt grup analizi durumunda bu yaklaşım, gruplar içinde sabit etki modelini kullanarak başlamamızı ve daha sonra yalnızca gruplar içindeki Q istatistiksel olarak anlamlıysa rastgele etkiler modeline geçmemizi önerir. Meta-regresyon durumunda, sabit etki modelini kullanarak başlamamızı ve ardından yalnızca artık hata için Q’nun istatistiksel olarak anlamlı olması durumunda rastgele etkiler modeline geçmemizi önerir.

Tek bir çalışma grubuyla çalışırken bu yaklaşımın sorunlu olduğunu açıkladık ve aynı nedenlerle burada kötü bir fikir olmaya devam ediyor. Önemli değerlendirmeler, etki büyüklüğünün değişebileceğini gösteriyorsa (tüm çalışmalar içinde, alt gruplar içinde veya ortak değişken değerleri olan çalışmalar için), o zaman heterojenlik testi başarısız olsa bile ilgili modeli kullanıyor olmalıyız. önemli bir p değeri verir. Bu anlamlılık eksikliği, yalnızca (muhtemelen düşük istatistiksel güç nedeniyle) belirli bir kanıt eşiğini karşılayamadığımız anlamına gelir ve çalışmaların ortak bir etki büyüklüğünü paylaştığını kanıtlamaz.

Modelle ilgili pratik farklılıklar

Araştırmacılar genellikle sabit etkili bir model yerine rastgele bir etki modeli kullanmanın pratik sonuçlarını soruyorlar. Rastgele etkiler modeli, çalışma ağırlıklarını daha eşit bir şekilde paylaştırır, böylece büyük bir çalışmanın özet etki (veya regresyon çizgisi) üzerinde sabit etki modeli altında olacağından daha az etkisi olur ve küçük bir çalışma, daha fazla etkiye sahip olur. sabit etki modeli altında olurdu.

Ayrıca, güven aralıkları, rastgele etkiler modeli altında sabit etki modeline göre daha geniş olma eğiliminde olacaktır. Bu bize sabit etkili veya rastgele etkiler modelini kullanmanın etkisinin ne olacağını söylerken, hangi modeli kullanmamız gerektiği hakkında hiçbir şey söylemez. Bu kararla ilgili tek konu, hangi modelin verilere uyduğu sorusudur.

meta-analiz çalışması örneği
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analiz pdf
Meta-analiz özellikleri
CMA ile Meta-Analiz
meta-analiz eğitim bilimleri
Meta-analiz aşamaları
meta-analiz makale

Farklı modeller altında sıfır hipotezi

Bir özet etki büyüklüğünün anlamı, sabit ve rastgele etkiler için farklı olduğundan, test edilen sıfır hipotezi de iki model altında farklılık gösterir.

Tek bir grupla çalışırken, sabit etki modelinde özet etki büyüklüğünün tüm çalışmalar için ortak etki büyüklüğünü temsil ettiğini hatırlayın. Boş hipotez, ortak etki büyüklüğünün sıfır değerine (bir fark için 0,00 veya bir oran için 1.00) eşit olmasıdır. Buna karşılık, rastgele etkiler modeli altında özet etki büyüklüğü, etki büyüklüklerinin dağılımının ortalamasını temsil eder. Boş hipotez, tüm olası çalışmaların ortalamasının sıfır değerine eşit olmasıdır.

Alt grup analizlerinde, sabit etki modeli altında, A ve B alt grupları için özet etki büyüklüğü, bir grup çalışma için ortak etki büyüklüğünü temsil eder. Boş hipotez, A çalışmaları için ortak etkinin, B çalışmaları için ortak etkiyle aynı olmasıdır. Buna karşılık, rastgele etkiler modeli altında, A ve B alt grupları için etki büyüklüğünün her biri, etki büyüklüklerinin dağılımının ortalamasını temsil eder. Boş hipotez, tüm olası A çalışmalarının ortalamasının, tüm olası B çalışmalarının ortalaması ile aynı olmasıdır.

Regresyonda, sabit etki modeli altında, herhangi bir ortak değişken(ler) değeri için bir gerçek etki büyüklüğü olduğunu varsayıyoruz. Boş hipotez, bu etki büyüklüğünün ortak değişken(ler)in tüm değerleri için aynı olmasıdır. Buna karşılık, rastgele etkiler modeli altında, herhangi bir ortak değişken(ler) değeri için etki büyüklüklerinin bir dağılımı olduğunu varsayıyoruz. Boş hipotez, bu ortalamanın ortak değişken(ler)in tüm değerleri için aynı olmasıdır.

Ortak bir etki büyüklüğü ile ortalama bir etki büyüklüğü arasındaki ayrım, kulağa anlamsal bir nüans gibi gelse de, aslında modeller arasındaki önemli bir ayrımı yansıtmaktadır. Sabit etki modeli durumunda, ortak bir etki büyüklüğü ile uğraştığımızı varsaydığımız için, çalışmalar arası varyansın sıfır olduğunu varsayan bir hata modeli uygularız.

Rastgele etkiler modeli durumunda, etki büyüklüklerinin değişebileceğine izin verdiğimiz için, bu ek belirsizlik kaynağını hesaba katan bir hata modeli uygularız. Bu farkın ortalama üzerinde etkisi vardır (tek bir grup için özet etkisi, alt gruplar içindeki özet etkisi ve bir meta-regresyondaki eğim). Ayrıca standart hata, önem testleri ve güven aralıkları üzerinde de etkisi vardır.

Rastgele etkiler meta-regresyonunda bazı teknik hususlar

Ortak değişkenlerin yokluğunda standart bir rastgele etkiler meta-analizinde olduğu gibi, tahmin için çeşitli yöntemler mevcuttur.

• Moment yöntemi ve maksimum olabilirlik yöntemi dahil olmak üzere meta-regresyonda 2. Uygulamada, yöntemler arasındaki farklılıklar genellikle küçük olacaktır.
• Bu bölümde sunduğumuz sonuçlar, tahmin etmek için Bölüm 16’da kullandığımız yöntemle aynı olan bir moment tahmini kullandı.
• Tek bir grup için 2. Değişkensiz bir meta-regresyon yapacak olsaydık, 􏰀2 tahminimiz o bölümdeki formülleri kullanarak elde edeceğimiz tahminle aynı olurdu.
• Tahmin için hangi yöntem kullanılırsa kullanılsın
• 2, bir ortak değişkenin (veya iki alt grup arasındaki farkın) istatistiksel önemini değerlendirmek için bir Z testinin kullanılması, yaygın olmakla birlikte, kesinlikle uygun değildir. Basit sayısal verilerle uğraşırken, bir güven aralığı hesaplamak veya bir farkın (veya varyansın) önemini test etmek için örnekleme dağılımı biliniyorsa Z kullanırız.
• Buna karşılık, örnekleme dağılımı örnekte gözlemlenen dağılımdan tahmin ediliyorsa t’yi kullanırız (örneğin, bir t-testi kullanarak ortalamaları karşılaştırdığımızda olduğu gibi).

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

Bu noktaya kadar odak noktamız öncelikle ortalama etkiyi tahmin etmek olmuştur ve bu bağlamda etki büyüklüklerindeki varyasyon, öncelikle ortalama etkiyi nitelemeye hizmet etmiştir. Örneğin, ortalama etkiyi hesaplamak için ağırlıkları atamak ve ortalama etki hakkında gerçek etki boyutlarının dağılımı hakkında tahminler yapmak için varyasyonu kullandık.

Şimdi, odak noktamız ortalama etkiden varyasyonun kendisine kayıyor. Bu bölümde, farklı çalışma alt grupları için ortalama etkiyi karşılaştırmak için meta-analizin nasıl kullanılabileceğini göstereceğiz (birincil çalışmadaki varyans analizine benzer şekilde). Bir sonraki bölümde, çalışma düzeyinde ortak değişkenler ve etki büyüklüğü (birincil çalışmalarda çoklu regresyona benzer şekilde) arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için meta-analizin nasıl kullanılabileceğini göstereceğiz.

Aşağıdaki örnekleri göz önünde bulundurun.

• Bir ilaç sınıfının kardiyak aritmili hastalarda ölüm riskini azalttığını tahmin ediyoruz, ancak etkinin büyüklüğünün durumun akut veya kronik olmasına bağlı olduğunu varsayıyoruz. İlacın her hasta türü için etkili olup olmadığını ve ayrıca etkinin ikisi arasında farklılık gösterip göstermediğini belirlemek istiyoruz.
• Meta analizimiz, uygun rasgeleleştirme tekniklerini kullanan ve kullanmayan 10 araştırmayı içermektedir. 20 çalışmanın tamamında bir özet etki hesaplamadan önce, her 10 kişilik grup için etkiyi hesaplamak ve etki büyüklüğünün çalışmada kullanılan randomizasyon türüyle ilişkili olup olmadığını belirlemek istiyoruz.
• Orman yönetiminin böcek zararlıları tarafından ağaç meşcerelerinin tahribatını azalttığını tahmin ediyoruz, ancak etkinin büyüklüğünün meşceredeki ağaçların çeşitliliğine bağlı olduğunu varsayıyoruz. Orman yönetiminin hem tek tür hem de karışık meşcereler için tahribatı azaltmada etkili olup olmadığını ve ayrıca etkinin ikisi arasında farklılık gösterip göstermediğini belirlemek istiyoruz.
• Dokuzuncu sınıf öğrencilerinin matematik puanları üzerindeki etkisine bakan on araştırmadan veri aldık.
• Çalışmaların beşi müdahalenin bir varyantını kullanırken beşi başka bir varyantı kullandı. Her iki varyantın da etkili olduğunu tahmin ediyoruz ve analizdeki birincil amacımız birinin diğerinden daha etkili olup olmadığını belirlemek.

Bu bölüm boyunca bu örneklerin sonunu (ders vermenin matematik üzerindeki etkisi) takip edeceğiz. Bu örnekteki etki büyüklüğü, gruplar arasındaki standartlaştırılmış ortalama farktır (Hedges’ g), ancak aynı formüller herhangi bir etki büyüklüğü indeksi için geçerli olacaktır. Her zaman olduğu gibi, olasılık oranları veya risk oranları ile çalışıyor olsaydık tüm değerler log birimlerinde olurdu ve korelasyonlarla çalışıyor olsaydık tüm değerler Fisher’in z birimlerinde olurdu.

meta-analiz çalışması örneği
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analiz pdf
Meta-analiz özellikleri
meta-analiz eğitim bilimleri
CMA meta-analiz programı
Meta-analiz aşamaları
meta-analiz makale

Tüm çalışmaların aynı tasarımı kullandığını, bazı öğrencilerin özel ders alması ve diğerlerinin bir kontrol koşuluna atandığını varsayalım. Bazı çalışmalarda (burada A olarak adlandırılır) öğrencilere haftada bir ders verilirken, diğerlerinde (B) öğrencilere haftada iki kez ders verilirdi. Amacımız, müdahalelerden birinin diğerinden daha etkili olup olmadığını görmek için iki protokolün etkisini karşılaştırmaktır.

Not. Bu örnekte, bir çalışma alt grubundaki etki ile ikinci bir çalışma alt grubundaki etkiyi karşılaştıracağız. İdeal senaryo, müdahalenin iki varyantını doğrudan karşılaştıran çalışmalara sahip olmak olacaktır, çünkü bu, olası karışıklıkları ortadan kaldıracak ve ayrıca hata terimini azaltacaktır. Bu tür çalışmaların bizim için mevcut olmadığını varsayıyoruz.

Üç hesaplama modeli sunuyoruz. Bunlar, (a) sabit etki, (b) ayrı 􏰃2 tahminleri kullanan rastgele etkiler ve (c) 􏰃2’lik bir havuzlanmış tahmin kullanan rastgele etkilerdir.

Üç modelin her biri için alt grupları karşılaştırmak için üç yöntem sunuyoruz. Bunlar (1) Z testi, (2) varyans analizine dayalı bir Q testi ve (3) heterojenlik için bir Q testidir.

Üç hesaplama yöntemiyle çaprazlanan üç istatistiksel model, toplam dokuz olası kombinasyon verir. Bunlar, bu bölüm için bir yol haritası işlevi gören noktada gösterilmektedir. Konular hakkında hızlı bir fikir edinmek isteyen okuyucular, her model için giriş ve yöntem 1’i okumayı daha kolay bulabilir ve daha sonra yöntem 2 ve 3’e geri dönebilir. Veri seti ve tüm hesaplamalar kitabın web sitesinde mevcuttur.

ALT GRUPLARDA SABİT ETKİ MODEL

Özel Ders çalışmalarının bir orman arsası Şekil 19.1’de gösterilmektedir. Beş A çalışması (en üstte), yaklaşık 0,10 ila 0,50 aralığında etki büyüklüklerine (Hedges’ g) sahiptir. Beş B çalışması (aşağıda) yaklaşık 0.45 ila 0.75 aralığında etki büyüklüklerine sahiptir.

A çalışmaları için birleşik etki (ilk elmasla temsil edilir) %95 artı/eksi 0.11 güven aralığı ile 0.32’dir. B çalışmaları için birleşik etki (ikinci elmasla temsil edilir) %95 artı/eksi 0.12 güven aralığı ile 0.61’dir. O halde amacımız bu iki etkiyi karşılaştırmaktır.

Birincil bir çalışma ile çalışıyor olsaydık (Thornhill, Kendall vb. A tedavisindeki kişiler ve Jeffries, Fremont vb. B tedavisindeki kişiler), her tedavi için ortalama ve varyansı ve seçeneklerimizi hesaplardık. bu araçları karşılaştırmak için açık olacaktır. Örneğin, ortalamalar arasındaki farkı, farkın standart hatasına göre değerlendirmek için bir t testi gerçekleştirebiliriz.

Veya, gruplar içindeki varyansa göre gruplar arasındaki varyansı değerlendirmek için varyans analizini kullanabiliriz. Meta-analizde, denek grupları yerine çalışmaların alt gruplarıyla çalışıyoruz, ancak alt grup ortalamalarını karşılaştırmak için bir t-testi varyantı veya bir varyans analizi varyantı kullanarak temelde aynı yaklaşımı izleyeceğiz. Bunun için iki görevi yerine getirmemiz gerekiyor.

• Her alt grup için ortalama etkiyi ve varyansı hesaplayın.
• Alt gruplar arasında ortalama etkiyi karşılaştırın.

Özet efektlerin hesaplanması

A çalışmaları için veriler üstte, B çalışmaları için veriler altta görüntülenir. Özet etkilerini hesaplamak için tek bir grup (11.2) ila (11.10) için sunduğumuz formüllerin aynısını kullanırız. Alt grup A için özet etkisi, Sum A ile işaretlenen satırdaki değerler kullanılarak hesaplanır. Alt grup B için özet etkisi, Sum B ile işaretlenen satırdaki değerler kullanılarak hesaplanır. Tüm çalışmalar için özet etkisi, Sum ile işaretlenen satırdaki değerler kullanılarak hesaplanır.

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

Bir anlatı incelemesi için hareket noktası genellikle çeşitli çalışmalar tarafından bildirilen p-değerleri olduğundan, inceleme genellikle kanıt bütününün sıfır hipotezini reddetmemize izin verip vermediği sorusuna odaklanacaktır. Etkinin büyüklüğünü tartışmak için iyi bir mekanizma yoktur. Buna karşılık, bu ciltte tartışılan meta-analitik yaklaşımlar, her çalışma için etki büyüklüğünün bir tahminini hesaplamamıza izin verir ve bu etki büyüklükleri, analizin merkezinde yer alır.

Bu önemlidir çünkü etki boyutu bizim umursadığımız şeydir. Bir klinisyen veya hastanın bir tedaviyi uygulayıp uygulamama konusunda karar vermesi gerekiyorsa, tedavinin ölüm riskini %5 mi yoksa %10 mu yoksa %20 mi azalttığını bilmek ister ve bu, etkinin taşıdığı bilgidir. 

Benzer şekilde, öğrencilerin test puanlarını artırmak, risk altındaki çocuklar arasında hapsedilme sayısını azaltmak veya pankreas kanserli hastaların yaşam süresini uzatmak için bir müdahale yapmayı düşünüyorsak, sorduğumuz soru şudur: etkinin büyüklüğü. p-değeri bize yalnızca etkinin sıfır olmadığını söyleyebilir ve basitçe etkinin sıfır olmadığını bildirmek, noktayı gözden kaçırmak demektir.

ETKİLERİN TUTARLILIĞI

Bir çalışma koleksiyonuyla çalışırken, etki büyüklüğünün çalışmalar arasında tutarlı olup olmadığını sormak kritik derecede önemlidir. Ölüm riskini ortalama %20 azaltan, ancak bazı popülasyonlarda riski azaltırken %20 artıran bir ilaçla karşılaştırıldığında, ölüm riskini sürekli olarak %20 azaltan bir ilaç için sonuçlar oldukça farklıdır. diğerlerinde %60 oranında.

Anlatı incelemesinin, etkilerin tutarlılığını değerlendirmek için iyi bir mekanizması yoktur. Anlatı incelemesi p-değerleri ile başlar ve p-değeri, bir çalışmanın boyutu ve bu çalışmadaki etki tarafından yönlendirildiği için, bir çalışmanın 0,001’lik bir p-değeri bildirdiği ve diğerinin bir p-değeri bildirdiği gerçeği, 0,50 değeri, etkinin öncekinde daha büyük olduğu anlamına gelmez.

0.001 p değeri büyük bir etki boyutunu yansıtabilir, ancak büyük bir çalışmada orta veya küçük bir etkiyi de yansıtabilir (örneğin, Şekil 2.1’deki GISSI-1 çalışmasına bakın). 0,50 p değeri küçük (veya sıfır) bir etki boyutunu yansıtabilir, ancak küçük bir çalışmada büyük bir etkiyi de yansıtabilir.

Bu nokta genellikle anlatı incelemelerinde gözden kaçırılır. Çoğu zaman, araştırmacılar önemsiz bir sonucu hiçbir etki olmadığı anlamına gelir. Bazı çalışmalar istatistiksel olarak anlamlıyken diğerleri değilse, hakemler sonuçları çelişkili olarak görür. Bu problem birçok araştırma alanından geçer. Cary Grant’in Arsenik ve Eski Dantel’deki karakterinden bir cümle ödünç alacak olursak, neredeyse dörtnala gittiğini söyleyebiliriz.

meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
Meta-analiz aşamaları
Meta analiz çalışması
Meta-analiz pdf
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz avantaj dezavantaj
Meta-analiz özellikleri

Schmidt (1996), bu uygulamanın araştırma ve politika üzerindeki etkisini özetlemektedir. Afrikalı-Amerikalı çocukların test puanlarını artıracak bir fikir önerildiğini varsayalım. Müdahaleyi test etmek için bir dizi çalışma yapılır. Etki büyüklüğü çalışmalar arasında pozitif ve tutarlıdır ancak güç %50 civarındadır ve çalışmaların sadece %50’si istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermektedir.

Araştırmacılar kanıtların ‘çelişkili’ olduğunu bildiriyor ve müdahalenin neden bazı çalışmalarda olumlu bir etkiye sahip olduğunu, diğerlerinde olmadığını belirlemek için bir dizi çalışma başlattı (Öğretmenin tutumu mu? Öğrencilerin sosyoekonomik durumu mu?), etkinin aslında bir çalışmadan diğerine tutarlı olduğunu gösteriyor. Hiçbir model bulunamadı (çünkü hiçbiri mevcut değil). Sonunda, araştırmacılar konunun anlaşılamayacağına karar verirler. Umut vadeden bir fikir kaybolur ve araştırmaya güvenilmemesi gerektiğine dair bir algı oluşur. Benzer bir nokta Meehl tarafından yapılmıştır.

Rossi (1997), gözden geçirenler ayrı p-değerleri ile çalıştığında bir araştırma alanına ne olabileceğini gösteren bellek araştırması alanından bir örnek verir. Araştırmacıların daha önce sönmüş çağrışımların kendiliğinden geri kazanıldığını gösterip gösteremeyeceği konusu, bir dizi önemli öğrenme teorisi üzerinde bir etkiye sahipti ve 1948 ile 1969 arasında konuyla ilgili yaklaşık 40 çalışma yayınlandı.

Etkinin kanıtı (yani, istatistiksel olarak anlamlı bulgular), çalışmaların yalnızca yarısında elde edildi; bu, çoğu metin ve incelemenin etkinin geçici olduğu ve “sorunun çözülmediği için terk edildiği” sonucuna varmasına yol açtı. Daha sonra Rossi bu çalışmalara geri döndü ve ortalama etki büyüklüğünün (d) 0.39 olduğunu buldu. Bunun popülasyon etki büyüklüğü olduğunu varsayarsak, bu çalışmaların ortalama gücü %50’nin biraz altında olurdu. Bu temelde, çalışmaların yaklaşık yarısının önemli bir etki yaratmasını beklerdik, tam olarak olan buydu.

Daha da kötüsü, bir tür örneklemde önemli çalışma yapıldığında ve başka bir örneklem türünde önemsiz çalışma yapıldığında, araştırmacılar bazen bu farkı, etkinin bir popülasyonda var olduğu, diğerinde olmadığı şeklinde yorumlayacaklardır. Abelson (1997), eğer bir tedavi etkisi wombatlar için 0.07 ve dingbatlar için 0.05 p değeri veriyorsa, tedavinin neden sadece ikinci grupta etkili olduğunu açıklayan bir tartışma göreceğimizi belirtiyor – tedavi etkisinin olduğu noktayı tamamen gözden kaçırıyoruz. ikisinde de hemen hemen aynı olabilir. Örnek boyutu daha küçük olsaydı, tedavi etkisi wombatlar için daha da büyük olabilirdi.

Buna karşılık, meta-analiz manzarayı tamamen değiştirir. İlk olarak, etki büyüklüğünün çalışmalar arasında tutarlı olup olmadığını belirlemek için etki büyüklükleriyle (p değerleriyle değil) çalışıyoruz. Ek olarak, gözlemlenen dağılımın bir kısmının (veya tamamının) gerçek etki büyüklüklerindeki farklılıklardan ziyade rastgele örnekleme varyasyonundan kaynaklanmasına izin vermek için istatistiksel teoriye dayalı yöntemler uygularız.

Ardından, çalışmalar arasındaki gerçek farkları ölçmek ve bu varyansın etkilerini dikkate almak için varyansı rastgele hataya karşı gerçek varyansa bölmek için formüller uygularız. Schmidt ve Rossi örneklerinde, bir meta-analiz, etki büyüklüğünün çalışmalar arasında tutarlı olduğunu ve etkilerde gözlemlenen tüm varyasyonların rastgele örnekleme hatasına atfedilebileceğini bulmuş olabilir.

ÖZET NOKTALAR

Anlatı incelemesi, araştırma dizilerinden alınan ayrı raporlara dayandığından, verilerin sentezlenmesi için gerçek bir mekanizma sağlamaz. Abelson’dan bir cümle ödünç almak, kelimelerle aritmetik yapmayı içerir. Ve kelimeler p değerlerine dayandığında kelimeler yanlış kelimelerdir.

Buna karşılık, bir meta-analizde iki temel değişiklik sunuyoruz. İlk olarak, p-değeri yerine doğrudan her bir çalışmanın etki büyüklüğü ile çalışıyoruz. İkinci olarak, tüm etkileri tek bir istatistiksel senteze dahil ediyoruz. Bu, bir özet efekti hesaplama (ve test etme) hedefi için kritik derecede önemlidir. Meta-analiz ayrıca etkilerin dağılımını değerlendirmemize ve gerçek dağılım ile sahte dağılım arasında ayrım yapmamıza olanak tanır.

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

Meta-Analiz Nasıl Çalışır?

BİREYSEL ÇALIŞMALAR

Bu arsa üzerindeki ilk dört sıra, dört çalışmayı temsil etmektedir. Her biri için, çalışma adı solda gösterilir, ardından etki büyüklüğü, özet etkiyi hesaplamak için çalışmaya atanan göreli ağırlık ve p değeri gelir. Efekt boyutu ve ağırlığı da şematik olarak gösterilmiştir.

Efekt boyutu

Etki büyüklüğü, tedavi etkisinin büyüklüğünü veya (daha genel olarak) iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü yansıtan bir değer, bir meta-analizde para birimidir. Her çalışma için etki büyüklüğünü hesaplıyoruz ve ardından etkinin çalışmalar arasındaki tutarlılığını değerlendirmek ve bir özet etki hesaplamak için etki büyüklükleriyle çalışıyoruz.

Etki büyüklüğü, tıbbi tedavinin enfeksiyon riski üzerindeki etkisi, bir öğretim yönteminin test puanları üzerindeki etkisi veya yeni bir protokolün yukarı akışa başarıyla dönen somon sayısı üzerindeki etkisi gibi bir müdahalenin etkisini temsil edebilir. Etki büyüklüğü müdahalelerin etkisiyle sınırlı değildir, ancak erkekler ve kadınlar için test puanlarındaki fark, ikinci el sigara dumanına maruz kalan veya olmayan kişiler için kanser oranlarındaki fark gibi iki değişken arasındaki herhangi bir ilişkiyi temsil edebilir. ya da iki farklı kişilik tipine sahip kişiler için kardiyak olaylardaki farklılık. Aslında, genel olarak etki büyüklüğü dediğimiz şey, Lyme hastalığının yaygınlığı gibi tek bir değerin tahminini basitçe ifade edebilir.

Bu örnekte etki büyüklüğü risk oranıdır. 1.0 risk oranı, ölüm veya MI riskinin her iki grupta da aynı olduğu anlamına gelirken, 1.0’dan düşük bir risk oranı, yüksek doz grubunda riskin daha düşük olduğu ve 1.0’dan büyük bir risk oranı anlamına gelir. standart doz grubunda riskin daha düşük olduğu anlamına gelir.

Her çalışma için etki büyüklüğü bir kare ile temsil edilir ve karenin konumu etkinin hem yönünü hem de büyüklüğünü temsil eder. Burada, her çalışma için etki büyüklüğü merkezin soluna düşer (yüksek doz grubu için bir faydayı gösterir). Etki, TNT çalışmasında en güçlü (merkezden en uzak) ve İdeal çalışmada en zayıftır.

Not. Oranlara dayalı etki büyüklüğü ölçümleri için (bu örnekte olduğu gibi) 1.0 oranı, gruplar arasında hiçbir farkı temsil etmez. Farklara dayalı etki ölçümleri için (ortalama fark gibi), 0.0’lık bir fark, gruplar arasında hiçbir fark olmadığını gösterir.

Şematikte, her çalışma için etki büyüklüğü, o çalışmada etki büyüklüğünün tahmin edildiği kesinliği yansıtan bir güven aralığı ile sınırlandırılmıştır. Son çalışma (İdeal) için güven aralığı, İdeal çalışmanın daha fazla kesinliğe sahip olduğu gerçeğini yansıtacak şekilde, ilk çalışma için olandan (Kanıtla-it) belirgin şekilde daha dardır. Kesinliğin anlamı ve kesinliği etkileyen faktörler tartışılmaktadır.

Meta-Analiz Kitap
Meta-analiz özellikleri
meta-analiz örneği
Meta-analiz pdf
CMA ile Meta-Analiz
Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
Meta-analiz aşamaları
Psikometrik meta-analiz

Ağırlıkları inceleyin

Etütlerin her birini göstermek için kullanılan içi dolu kareler, özet etkisini hesapladığımızda ilgili çalışmaya atanan ağırlığı yansıtan her karenin boyutuyla birlikte boyut olarak değişir. TNT ve İdeal etütlere nispeten yüksek ağırlıklar atanırken, A’dan Z’ye çalışmaya biraz daha az ağırlık verilir ve Prove-it çalışmasına daha az ağırlık verilir.

Beklendiği gibi, bir çalışmanın kesinliği ile o çalışmanın analizdeki ağırlığı arasında bir ilişki vardır. Nispeten iyi kesinliğe sahip çalışmalara (TNT ve İdeal) daha fazla ağırlık verilirken, nispeten zayıf kesinliğe (Proveit) sahip çalışmalara daha az ağırlık verilir. Kesinlik öncelikle örneklem büyüklüğü tarafından yönlendirildiğinden, çalışmaları örneklem büyüklüğüne göre ağırlıklı olarak düşünebiliriz.

Bununla birlikte, hassasiyet ağırlıkları atamak için kullanılan unsurlardan biri olsa da, genellikle başka unsurlar da vardır. Çalışmalar arasında etki büyüklüklerinin dağılımı hakkında yapılabilecek farklı varsayımları ve bunların her bir çalışmaya atanan ağırlığı nasıl etkilediğini tartışıyoruz.

p – değerler

Her çalışma için bir boş değer testi için p-değerini gösteriyoruz. p-değeri ile güven aralığı arasında gerekli bir uygunluk vardır, öyle ki p-değeri 0,05’in altına düşecektir, ancak ve ancak %95 güven aralığı boş değeri içermiyorsa. Bu nedenle güven aralıklarını tarayarak istatistiksel olarak anlamlı çalışmaları kolayca belirleyebiliriz. Analizdeki p-değerlerinin rolü ve ayrıca p-değerleri ile etki büyüklüğü arasındaki ilişki tartışılmaktadır.

Bu örnekte, dört çalışmanın üçü için güven aralığı boş değeri geçer ve p değeri 0,05’ten büyüktür. Birinde (TNT çalışması) güven aralığı sıfırı geçmez ve p değeri 0,05’in altına düşer.

Sentezin bir amacı genellikle bir özet etki hesaplamaktır. Tipik olarak, etki boyutunun yanı sıra bir kesinlik ölçüsü ve bir p değeri de bildiririz.

Efekt boyutu

Arsa üzerinde özet etkisi alt satırda gösterilir. Bu örnekte özet risk oranı 0.85’tir; bu, ölüm (veya MI) riskinin, yüksek doza atanan hastalarda standart doza atanan hastalara göre %15 daha düşük olduğunu gösterir.

Özet etki, bireysel etkilerin ağırlıklı ortalamasından başka bir şey değildir. Bununla birlikte, ağırlıkları atamak için kullanılan mekanizma (ve dolayısıyla özet etkisinin anlamı), çalışmaların örneklendiği etki büyüklüklerinin dağılımı hakkındaki varsayımlarımıza bağlıdır.

Sabit etki modeli altında, analizdeki tüm çalışmaların aynı gerçek etki büyüklüğünü paylaştığını ve özet etkinin bu ortak etki büyüklüğüne ilişkin tahminimiz olduğunu varsayıyoruz. Rastgele etkiler modeli altında, gerçek etki büyüklüğünün çalışmadan çalışmaya değiştiğini varsayıyoruz ve özet etki, etki büyüklüklerinin dağılımının ortalamasına ilişkin tahminimizdir. 

Özet etkisi bir elmas ile temsil edilir. Elmasın konumu, etki boyutunu temsil ederken, genişliği tahminin kesinliğini yansıtır. Bu örnekte elmas 0,85’te ortalanmıştır ve 0,79’dan 0,92’ye uzanır, yani yüksek dozun (standartla karşılaştırıldığında) gerçek etkisinin muhtemelen bu aralıkta bir yere düştüğü anlamına gelir.

Kesinlik, gerçek etkinin bir tahmini olarak özet etkisinin doğruluğunu ele alır. Ancak, tartışıldığı gibi, kesinliğin tam anlamı istatistiksel modele bağlıdır.

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