Sterne, iki yöntemin duyarlılığını araştırmak için simülasyon çalışmaları kullandı (yani, küçük çalışma etkilerini tespit etme yetenekleri). Yöntemlerin duyarlılığı, 20’den az denemeye dayanan meta-analizlerde veya önemli bir yanlılığın olmadığı durumlarda düşüktü. Regresyon yöntemi, sıra korelasyon yönteminden daha duyarlı görünüyordu. Önyargı gerçekte mevcut olmadığında yöntemlerin yanlılık kanıtı verebileceği iddia edilmiştir (yanlış-pozitif test sonuçları).

Stern ve ark. yöntemlerin, büyük tedavi etkileri olduğunda veya deneme başına birkaç olay olduğunda veya tüm denemelerin benzer boyutlarda olduğu durumlarda çok yüksek olan yanlış pozitif oranlar verdiğini buldu. Ağırlıklı regresyon yönteminin makul sayıda denemeye dayanarak meta-analizin genellikle orta düzeyde tedavi etkilerini tahmin etmede mantıklı olduğu durumlarda uygun ve makul derecede güçlü olduğu – ancak yalnızca denemede açık bir varyasyon varsa kullanılması gerektiği sonucuna varmışlardır. orta veya büyük boyutta bir veya daha fazla deneme ile boyutlar.

Meta-regresyon

Yukarıda açıklanan yöntemlerin bariz bir uzantısı, çok değişkenli bir ‘meta-regresyon’ modelinde çalışma arası heterojenlik için bir dizi farklı olası açıklamadan biri olarak çalışma büyüklüğünün bir ölçüsünü (örneğin etki tahmininin standart hatası) düşünmektir. 

Örneğin, çalışma büyüklüğünün etkileri, randomizasyonun yeterliliği ve körleme tipi aynı anda incelenebilir. Thompson ve Sharp yakın zamanda meta-regresyon için farklı yöntemleri gözden geçirdiler. 

Üç dikkat notu gereklidir. Standart regresyon modellerinin kullanıcıları, özellikle örneklem boyutu küçükse, çok sayıda ortak değişkeni dahil etmenin akıllıca olmadığını bilirler. Meta-regresyonda veri noktalarının sayısı, genellikle 50’den az ve sıklıkla 10’dan az olan çalışmaların sayısına karşılık gelir. Bu nedenle, tedavi etkisi ile çok sayıda çalışma özelliği arasındaki ilişkiye yönelik testler, “fazla uydurma” ve sahte iddialara yol açabilir.

İkinci olarak, bu tür analizlerde gözlemlenen tüm ilişkiler gözlemseldir ve bu nedenle diğer bilinmeyen veya ölçülemeyen faktörler tarafından karıştırılabilir. Üçüncüsü, her denemeden (tüm hastaların ortalama yaşı gibi) hasta özelliklerinin ortalamalarını kullanan regresyon analizleri, bireysel hastalar için ilişki hakkında yanıltıcı bir izlenim verebilir.

Meta-sentez ve meta-analiz arasındaki fark
CMA analizi
Meta değişken nedir
Network meta analizi
Metaanaliz ne demek
Meta analiz Kursu
Meta analiz avantaj dezavantaj
CMA Meta analysis Crack

Tartışıldığı gibi, sözde ekolojik yanılgı için potansiyel vardır, bu nedenle tedavi yararı ile olan ilişki, denemeler arasında denemelere kıyasla farklı olabilir.

Meta-regresyon, klinik sonuçlar ile tedaviye uyumun veya tedavinin biyolojik etkilerinin belirteçleri arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılabilir ve çalışma boyutuna uygun ağırlık verilir. Yukarıda tartışıldığı gibi, biyolojik etki yoksa kesişim (sabit terim katsayısı) sıfır olmalıdır, bu nedenle sıfır olmayan bir kesişme yanlılığın veya işaretleyici aracılığıyla aracılık edilmeyen bir tedavi etkisinin kanıtı olabilir.

Tedavinin belirteç üzerindeki etkisinin tahminindeki hata küçük olmadıkça, bu hata, tedavi etkisi ile vekil belirteçteki değişiklik arasındaki ilişkinin modellerine dahil edilmelidir. Daniels ve Hughes bu konuyu tartışır ve bir Bayes tahmin prosedürü önerir. Bu yöntem, HIV klinik deneylerinde bir vekil son nokta olarak CD4 hücre sayımı çalışmasında uygulanmıştır.

Vaka çalışması, bu bölümde açıklanan yöntemlerden bazılarının kullanımını, homeopatinin plasebo kontrollü çalışmalarının yaygın olarak alıntılanan bir meta-analiz örneğini kullanarak göstermektedir.

Vaka çalışması: Homeopatinin etkisi plasebo etkisinden mi kaynaklanıyor?

Plasebo etkisi, homeopatik ilaçların görünür etkinliği için popüler bir açıklamadır. Linde et al. Bu soruyu, klinik durum ve sonuçlardan bağımsız olarak tüm denemelerin dahil edildiği, homeopatinin plasebo kontrollü çalışmalarının büyüleyici bir sistematik derlemesinde ve meta-analizinde ele aldı.

Yazarlar, çok çeşitli bibliyografik veri tabanlarını ve tamamlayıcı tıp kayıtlarını kapsayan, dil kısıtlaması olmaksızın kapsamlı bir literatür taraması gerçekleştirdiler. Linde et al. randomize plasebo kontrollü çalışmaların yayınlanmış ve yayınlanmamış 89 raporunu içeriyordu. Kalite değerlendirmesi, tedavi etkileriyle ilişkili olduğu bilinen iç geçerliliğin boyutlarını kapsıyordu: homeopatik tedavilerin veya plasebo tahsisinin gizlenmesi, sonuç değerlendirmesinin körleştirilmesi ve çekilme ve terklerin ele alınması.

89 homeopati denemesinin huni grafiği açıkça asimetriktir ve hem sıra korelasyonu hem de ağırlıklı regresyon testi açık asimetriyi göstermiştir (P<0.0001). Bu asimetri, plan, tedavi tahsisinin yeterli şekilde gizlendiği 34 çift-kör deneme ile sınırlandırıldığında da kaldı (sıra korelasyonlu P = 0.014 ve regresyon yöntemiyle <0.001).

Yazarlar, yayın yanlılığını düzeltmek için (bir çalışmanın rapor edilme olasılığının tek uçlu P değerine bağlı olduğunu varsayarak) bir seçim modeli kullanmış ve olasılık oranının 0.41’den (%95 güven aralığı 0·) yükseltildiğini bulmuşlardır. 34 ila 0·49) ila 0,56 (0·32 ila 0·97) sapma için düzeltme yapıldıktan sonra. Doldur ve düzelt yöntemiyle de benzer sonuçlar elde edilir. Huni grafiğini simetrik yapmak için 16 etüt eklenir. Düzeltilmiş bahis oranı (doldurulmuş çalışmalar dahil) 0,52’dir (0·43 ila 0·63).

Linde et al. bu nedenle homeopatinin klinik etkilerinin plaseboya bağlı olma olasılığının düşük olduğu sonucuna varmıştır. Ancak kullandıkları yöntem, aynı anda diğer yanlılık kaynaklarına izin vermez ve bu nedenle, huni grafiği asimetrisinin tek nedeninin yayın yanlılığı olduğunu varsayar. Deneme özellikleri ile homeopatinin tahmini etkisi arasındaki ilişkilerin meta-regresyon analizlerinden elde edilen sonuçları gösterir.

Sonuçlar, özelliği olmayan denemeler ile denemelerden elde edilen sonuçları karşılaştıran olasılık oranlarının (OR’ler) oranları olarak sunulur. Bu nedenle, 1’in altındaki oranlar, özelliği olan denemeler için daha küçük bir tedavi olasılık oranına ve dolayısıyla homeopatik tedavinin daha büyük bir görünür yararına karşılık gelir. Örneğin, tek değişkenli analizde, sonuç değerlendirmesi körlenmemişse, olasılık oranı 0·24 faktörü (OR’lerin oranı 0·24, %95 güven aralığı 0·12 ila 0·46) ile azaltılmıştır.

Tahsisatın yetersiz gizlenmesi ve MEDLINE indeksli olmayan bir dergide yayın yapılması da daha büyük tahmini faydalarla ilişkilendirildi. Tek değişkenli analizler, küçük çalışma etkilerine dair güçlü kanıtlar sağladı: daha büyük standart hatalara sahip denemeler, homeopatik tedavinin tahmin edilen faydalarının önemli ölçüde daha fazlasına sahipti.

Her bir değişkenin etkisi diğerleri için kontrol edildiğinde, standart hata (OR oranı 0·20, %95 güven aralığı 0·11 ila 0·37) ve sonuç değerlendirmesinin yetersiz körlenmesi (OR oranı 0) ile güçlü ilişkiler kaldı. 

The post Huni Grafiğinin İstatistiksel Analogları – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Meta-analiz, potansiyel bir moderatör değişkeninin uygunluğunu belirlemek için bir yöntem sağlar. Moderatör değişken, çalışmaları alt kümelere bölmek için kullanılır ve daha sonra her alt kümeye ayrı ayrı meta-analiz uygulanır. Bir moderatör varsa, ortalama farklılıklar görünecektir. Alt küme ortalamalarında büyük farklılıklar varsa, çalışmalar arasında alt küme içi varyasyonda karşılık gelen bir azalma olacaktır. Meta-analiz, kalan varyasyonların ne kadarının artefaktlardan kaynaklandığını gösterir.

Varyasyonun kapsamı, kısmen araştırma incelemesinin kapsamıyla ilgili bir sorudur. Psikoterapi ile ilgili tüm çalışmalarla başlarsak, moderatör etkiler bulmak şaşırtıcı değildir. Bununla birlikte, yalnızca basit fobiler üzerinde duyarsızlaştırma kullanan çalışmaları düşünürsek, hiçbir fark bulmayı bekleyebiliriz.

Ancak, bu ampirik bir sorudur. Tüm sabit-etkiler meta-analiz yöntemleri tarafından yapılan hiçbir farklılık olmadığı önsel varsayımı, neredeyse hiçbir zaman doğrulanamaz. Meta-analiz için kapsam, ampirik bir sorudur. Geniş bir kapsam için kaynaklarımız varsa, sonuçların kapsamını değerlendirmek için meta-analiz kullanılabilir.

Meta-analiz, çok geniş bir dizi çalışma üzerinde yalnızca küçük farklılıklar gösteriyorsa, bu bulgu, birçok moderatör hipotezinin, çoğu durumda yalnızca küçük bir öneme sahip olduğunu gösterir. Geniş kapsamlı çalışma büyük farklılıklar gösteriyorsa, daha küçük kapsamlı çalışmaların alt gruplarına meta-analiz uygulanabilir. Meta-analiz daha sonra kapsamın hangi yönlerinin (yani, hangi potansiyel moderatörlerin) gerçekten önemli olduğunu ve hangilerinin yalnızca hatalı bir şekilde önemli olduğunun düşünüldüğünü gösterir.

Meta-analiz çalışmalarının genel bulgusu, çalışmalar arasındaki gerçek farklılıkların, araştırmacıların düşündüğünden çok daha küçük olmasıdır. Bu inançlar, büyük ölçüde, örnekleme hatasının, yani küçük örneklemli çalışmalardan gözlemlenen sonuçlarda büyük ama sahte farklılıkların tekrar tekrar gözlemlenmesinin kümülatif psikolojik etkilerinden kaynaklanmaktadır.

Meta-analizde kapsam kısıtlaması metodolojik olmaktan çok teoriye dayalı olmalıdır. En yanıltıcı incelemeler, yazarın yalnızca yazarın metodolojik kalite yargılarına dayalı olarak seçilen “anahtar” çalışmalara atıfta bulunduğu incelemelerdir. İlk olarak, aksi bulgulara sahip çalışmaları seçici olarak görmezden gelen incelemeler, hatalı bir şekilde moderatör değişkenlerin olmadığını öne sürebilir.

İkincisi, çalışmalar arasında gerçek varyasyonlar olmasa bile, örnekleme hatasından dolayı hala sahte varyasyonlar vardır. Özellikle “keskin” bulgulara sahip oldukları için seçilen çalışmaların, meta-analizin örnekleme hatasından kaynaklandığını gösterdiği çalışmalar arası varyasyondan yararlanan çalışmalar olması muhtemeldir. Özellikle, yalnızca istatistiksel olarak anlamlı bulguları olan çalışmaların dikkate alınması, korelasyonların veya etki büyüklüklerinin tahmininde büyük yanlılığa yol açar.

Network meta analizi
Meta-analiz Kursu
Meta analiz avantaj dezavantaj
Meta-Analiz, Meta-sentez
CMA Meta analysis Crack
Metaanaliz Nedir

Birçok yazar, dikkate alınmayan çalışmalarda “metodolojik eksiklikler” temelinde seçici incelemeleri haklı çıkarmaktadır. Bununla birlikte, “eksiklik” iddiası genellikle, kendisi deneysel olarak test edilmemiş olan kişisel bir teoriye dayanmaktadır. Genel metodolojik kalite konusunda araştırmacılar arasında anlaşma genellikle oldukça düşüktür.

İki gözden geçiren, “metodolojik kalite” temelinde aynı literatürden birbirini dışlayan “en iyi çalışmalar” kümelerini seçebilir. Meta-analiz, varsa metodolojik eksikliklerin belirlenmesi için ampirik bir prosedür sağlar. İlk olarak, kapsamlı bir çalışma seti toplanmalıdır. İkincisi, “yöntemsel olarak kusurlu” olduğuna inanılanları tanımlamalıdır.

Üçüncüsü, tüm çalışmalara meta-analiz uygulanmalıdır. Çalışmalar arasında yapay olmayan bir varyasyon yoksa, “kusurlu” çalışmalar ile “yeterli” çalışmalar arasında fark yoktur. Dördüncüsü, tüm çalışmalarda varyasyon varsa, o zaman bu varyasyon “kusurlu” ve “kusurlu olmayan” çalışmaların ayrı meta-analizleri ile açıklanabilir veya açıklanmayabilir, bir sonraki analiz yapılacaktır.

Örnekleme hatasının ötesinde birçok gerçek metodolojik sorunun “ölçüm hatası” ve “aralık değişimi” başlıkları tarafından yakalandığına inanıyoruz. Özellikle ölçüm hatası evrenseldir, ancak bazı çalışmalarda diğerlerinden çok daha zayıf ölçüm olabilir. Bu metodolojik problemlerin çözümü, verileri atmak yerine eksikliği ölçmek ve düzeltmektir.

Windows Tabanlı Meta-Analiz Yazılım Paketi

Hunter-Schmidt Meta-Analiz Programları Paketi, Hunter-Schmidt psikometrik meta-analiz yöntemlerinin tüm temel türlerini uygulayan altı programı içerir. Bu program paketinin nasıl edinileceğine ilişkin bilgiler Ek’in sonunda verilmiştir. Altı programın kısa açıklamaları “Analiz Türleri” bölümünde verilmektedir. Bu kitabın metninde daha ayrıntılı açıklamalar verilmiştir. Bu programlar, bu çalışma ile birlikte kullanılmak üzere tasarlanmıştır (bundan böyle “metin” olarak anılacaktır).

Programlar bir CD’de sağlanır ve Microsoft Windows® işletim sistemleriyle uyumludur. Program arabirimi, Windows tabanlı uygulamalara temel düzeyde aşina olan kişilerin program işlevlerini kullanmayı kolayca öğrenebilmeleri için mantıksal ve sezgisel olarak düzenlenmiştir. Programların farklı adımlarında (sayfalarında) gezinme, uygun düğmelere veya simgelere tek tıklamayla sağlanır.

Tüm adımlar (sayfalar) boyunca, seçenekleri açıklayan ve kullanıcıya talimat veren roll-over açılır pencereleri (yani, imleç önceden belirlenmiş belirli alanların üzerine getirildiğinde görünen yardım ifadeleri) şeklinde yerleşik yardım işlevleri vardır. 

1. CD’de Neler Var?

CD’de (1) Kurulum dosyası (Setup Meta Program.exe), (2) Readme.doc dosyası (şu anda okuduğunuz dosya) ve (3) Microsoft® Excel şablonları biçiminde iki yardımcı program ( Composites.xls ve Point-Biserial.xls; bu programların ayrıntıları “Ekstralar” bölümünde açıklanmıştır), kullanıcıların birincil çalışmalardaki korelasyonları meta-analiz programlarına girmeden önce uygun biçimlere dönüştürmelerine yardımcı olur.

2. Kurulum

Programın daha eski bir sürümüne (Beta sürümü) sahipseniz, mevcut sürümü yüklemeden önce onu kaldırmalısınız. (Not: Daha önceki Beta sürümleri hatalar içermektedir ve artık kullanılmamalıdır.) Windows Programları görev çubuğunda bulunan “Hunter-Schmidt Meta Analiz Programlarını Kaldır” seçeneği kullanılarak kaldırma işlemi kolaylıkla yapılabilir.

Kurulum işlemi, CD’deki Kurulum dosyasına çift tıklayarak başlar. Devam etmek için bir seri numarası vermeniz istenecektir. Ana programlar ve tüm destekleyici dosyalar, sabit sürücünüzdeki “C:\Meta Analysis Programs” klasörüne kopyalanacaktır (farklı bir sürücü belirtmediğiniz sürece).

3. Programı Başlatma

Programlar, Windows Programları görev çubuğunda “Hunter & Schmidt Meta Analiz Programları” seçilerek etkinleştirilebilir. Alternatif olarak, masaüstünüzdeki “Hunter & Schmidt MA” ikonunu kullanarak programları başlatabilirsiniz. Sayfanın sağ üst köşesindeki kitap simgesine tıklayarak BeniOku dosyasına ulaşabileceğiniz Başlangıç ​​Sayfası karşınıza çıkacaktır.

Kullanılacak meta-analiz türlerini seçebileceğiniz bir sonraki sayfaya geçmek için sayfanın sağ alt köşesindeki kırmızı ok simgesine tıklayın (simgeye tıklamazsanız program otomatik olarak 5 dakika sonra bir sonraki sayfaya geçin). Size dört analiz seçeneği sunan (aşağıda açıklanacak) “Analiz Türü” sayfası görünecektir.

The post Windows Tabanlı Meta-Analiz – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Iyengar ve Greenhouse (1988), orijinal Hedges-Olkin yöntemini, önemsiz çalışmalar için sıfırdan farklı yayın olasılıklarına izin verecek şekilde genişletti. Önem yönünden bağımsız olarak tüm önemli çalışmaların yayınlanacağı varsayımını korudular (yani, seçim modelleri Hedges-Olkin modeli gibi iki uçluydu).

Yöntemleri, farklı p değerlerine sahip anlamlı olmayan çalışmalar için farklı yayın olasılıklarını içerecek şekilde genişletilebilse de, tüm anlamlı olmayan çalışmaların aynı sıfırdan farklı yayınlanma olasılığına sahip olduğunu varsayar. Hedges-Olkin yöntemine benzer şekilde, bu yöntem, yayın yanlılığı olmasaydı gözlemlenecek olan ρ ̄ veya δ ̄ değerlerini tahmin etmek için maksimum olabilirlik (ML) yöntemlerini kullanır.

Farklı p değerleri için farklı ağırlıkların ρ ̄ veya δ ̄ nihai tahminleri üzerinde büyük veya küçük etkileri olup olmadığını belirlemek için duyarlılık analizleri yapılabilir. Orijinal Hedges-Olkin yönteminden daha gerçekçi olmasına rağmen, bu yöntem, bunun gibi, sabit etkiler modelidir ve bu nedenle, nadiren gerçek veriler için uygun olacaktır (derginin aynı sayısında birkaç yorumcu tarafından belirtildiği gibi). Ayrıca, iki uçlu yayın yanlılığı varsayımı birçok durumda muhtemelen gerçekçi değildir.

Begg-Mazumdar (1994) Yöntemi

Begg ve Mazumdar (1994), küçük örneklemli çalışmaların yalnızca büyük büyüklükte bir korelasyon veya d değeri (küçük N verildiğinde istatistiksel anlamlılık için gereklidir) verirlerse yayınlanma eğiliminde olduğunu varsayarken, büyük örneklemli çalışmaların yayınlanma eğiliminde olduğu varsayılmıştır. r veya d değerlerinin boyutuna bakılmaksızın yayınlanır (çünkü sonuçları neredeyse her zaman istatistiksel olarak anlamlı olacaktır).

Bu, huni grafiğinin altında yatan varsayımdır ve bu varsayım altında beklenen sonucu gösterir: Eksik çalışmalar, hem küçük Ns hem de küçük d değerlerine sahip olanlardır. Bu nedenle, yayın yanlılığı için basit bir test önerdiler: d (veya r) değerleri ve bunların standart hataları arasındaki sıra sıra korelasyonudur.

Yayın yanlılığının olmaması durumunda bu korelasyon 0 olmalıdır. Pozitif bir korelasyon yayın yanlılığını gösterir. Bu prosedür, huni grafiğinin öznel yorumunun yerine geçen bir huni grafiğinin sonucunu nicelleştirmenin bir yolu olarak görülebilir. McDaniel ve Nguyen (2002) bu prosedürün kullanımına bir örnek vermişlerdir.

Hedges ve İştirakler Tarafından Daha Fazla Çalışma

Hedges (1992a), Iyengar-Greenhouse yöntemini, araştırmacıların p değerlerini nasıl gördüklerine ilişkin araştırma bulgularına dayanan yayın olasılıklarını yansıtan çalışma ağırlıklarını içerecek şekilde genelleştirdi. Örneğin, araştırmacılar .05 ile .04 arasındaki p değerleri arasında çok az fark görürler, ancak .06 ile .05 arasındaki farkı çok önemli olarak görürler. Hedges, bu bilgiyi, p değerlerine dayalı olarak etüt ağırlıklarının ayrı bir adım fonksiyonunu oluşturmak için kullandı.

Yine ML yöntemleri kullanılarak, bu ilk ağırlık tahminleri, tahminleri iyileştirmek için yinelenir ve daha sonra rafine ağırlık tahminleri, yayın yanlılığı olmasaydı gözlemlenecek olan ρ ̄ veya δ ̄ değerlerinin tahminlerini üretmek için kullanılır. Bu bir rastgele etkiler modelidir ve dolayısıyla Sρ2 ve Sδ2 tahminleri de üretilir. Bu tahminlere dayanarak, bu yöntem, yayın yanlılığı olmadığında beklenen p değerlerinin dağılımını tahmin edebilir.

Meta-analiz etki büyüklüğü
Analiz çalışması
Meta analiz avantaj dezavantaj
Psikolojide meta-analiz
Sosyal bilimlerde meta-analiz
Network meta analizi
Meta-analiz tez
Psikometrik meta-analiz

Bu dağılım daha sonra çalışmalar setinde gözlenen p değerleri dağılımı ile karşılaştırılabilir. Tutarsızlıklar, yayın yanlılığının varlığını gösterir. Çalışma ağırlıklarını tahmin etmek için geliştirilmiş yöntemlere ek olarak, bu yöntem rastgele etkiler modeli olması açısından daha gerçekçidir. Ancak yine de p değerlerine dayalı iki kuyruklu seçimi varsayar.

Bu çalışmada ve başka bir çalışmada (Vevea, Clements ve Hedges, 1993), bu yöntem ABD Çalışma Bakanlığı’nın Genel Yetenek Test Bataryası (GATB) için geçerlilik çalışmalarının 755 çalışma veri tabanına uygulandı. İki uygulamanın ayrıntıları biraz farklı olmasına rağmen, her ikisi de bu veri setinde esasen hiçbir kullanılabilirlik yanlılığı olmadığını belirtti.

Bu, birden fazla hipotez test edildiğinde tam olarak beklenen şeydir. Her GATB çalışması, bataryadaki 12 farklı testin geçerliliğini tahmin eder ve ayrıca bu 12 testin farklı kombinasyonları ile ölçülen 9 farklı yeteneğin geçerliliğini tahmin eder. (Neredeyse hiçbir çalışma yalnızca kısmi sonuçlar bildirmemiştir.) Daha önce tartışıldığı gibi, bu koşullar altında p değerlerine dayalı herhangi bir kullanılabilirlik yanlılığı olması pek olası değildir.

21 anlamlılık testinin tümünün önemsiz olma olasılığı, tümünün anlamlı olma olasılığı gibi küçük kayboluyor. Hemen hemen tüm araştırmalar, anlamlı ve önemsiz sonuçların bir karışımına sahip olmalıdır; bu, kasıtlı olarak böyle bir önyargı üretme niyetinde olan biri için bile kullanılabilirlik önyargısının elde edilmesini zorlaştıracaktır. Dolayısıyla, böyle bir literatürde kullanılabilirlik yanlılığı görmeyi beklemezdik ve bu, Hedges yanlılığı saptama ve düzeltme yönteminin sonucuydu.

Vevea ve Hedges (1995), önceki yöntem dizisini daha da geliştirdi. İki uçlu yayın yanlılığı varsayımının çoğu durumda muhtemelen gerçekçi olmadığını kabul ederek, yöntemi tek yönlü yayın yanlılığı varsayacak şekilde değiştirdiler. Bununla birlikte, en büyük gelişme, çalışma etki büyüklükleri (ve dolayısıyla çalışma p değerleri ile) ile ilişkili olabilecek moderatör değişkenler için hükümdür.

Örneğin, bir tür psikoterapi özellikle etkili olabilir (büyük etki büyüklükleri) ve aynı zamanda tipik olarak küçük örneklem büyüklükleriyle çalışılabilir. Bu durum, çalışma özelliklerinden (kodlanmış moderatörler) çalışma sonuçlarını tahmin etmek için kullanılan ağırlıklı en küçük karelere sahip bir rastgele etkiler modelini gerektirmektedir.

Yani bu yöntem, yayın yanlılığı ile çalışma sonuçlarının moderatörlerinin etkileri arasında ayrım yapılmasına izin verir. Vevea ve Hedges (1995), Glass’ın psikoterapi üzerine çalışmalarının bir alt kümesine uygulayarak bu yöntemi örneklendirmiştir. İki moderatör, terapi türü (davranışsal ve duyarsızlaştırma) ve fobi türü (basit ve karmaşık) idi.

Bu moderatörleri kontrol ettikten sonra bile, analizleri hala yayın yanlılığını tespit etti; δ ̄’nin sapma düzeltmeli tahminleri, orijinal düzeltilmemiş tahminlerden %15 ila %25 daha küçüktü. Kullanılabilirlik yanlılığının GATB çalışmalarında değil de bu çalışmalarda saptanmasının nedeni, psikoterapi çalışmalarının çoğunun GATB çalışma setinde olduğu gibi çoklu hipotezler yerine tek bir hipoteze (veya tek bir önemli hipoteze) odaklanması olabilir. Daha küçük olmasına rağmen, sapma düzeltmeli ortalama etki büyüklükleri hala önemliydi ve .48 ile .76 arasında değişiyordu.

The post Begg-Mazumdar (1994) Yöntemi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Yalnızca örnekleme hatası yapaylığını kontrol etmeye çalışan ikinci meta-analiz yaklaşımı, daha önce çıplak meta-analiz olarak adlandırdığımız şeydir. Bu yaklaşım, standart hatanın bilindiği korelasyonlara, d değerlerine veya herhangi bir başka etki büyüklüğü istatistiğine uygulanabilir. Örneğin, istatistik korelasyon ise, ilk önce r ̄ hesaplanır. Daha sonra korelasyon setinin varyansı hesaplanır. Daha sonra, örnekleme hatası varyansının miktarı hesaplanır ve bu gözlemlenen varyanstan çıkarılır.

Sonuç 0 ise, örnekleme hatası gözlemlenen tüm varyansı hesaba katar ve r değeri meta-analizdeki tüm çalışmaları doğru bir şekilde özetler. Değilse, kalan varyansın karekökü, örnekleme hatası varyansı kaldırıldıktan sonra ortalama r etrafında kalan değişkenlik indeksidir.

Her zaman düzeltilmesi gereken başka artefaktlar (ölçüm hatası gibi) olduğu için, çıplak kemik meta-analiz yönteminin eksik ve yetersiz olduğunu yazılarımızda tutarlı bir şekilde belirttik. Yeni başlayanlara meta-analizi açıklamak ve öğretmek için öncelikle ilk adım olarak yararlıdır.

Ancak, yalnızca çıplak kemik yöntemlerine dayanan meta-analizler yayınlanmıştır; Bu araştırmaların yazarları, örnekleme hatasının ötesinde, eserleri düzeltmek için gereken bilgilerin kendileri için mevcut olmadığını her zaman iddia etmişlerdir. Deneyimlerimize göre, bu nadiren olur.

Artefakt değerlerinin tahminleri (örneğin, ölçeklerin güvenilirliği) daha önce belirtildiği gibi genellikle literatürden, test kılavuzlarından veya diğer kaynaklardan elde edilebilir. Bu değerler, artefakt dağılımına dayalı meta-analizde kullanım için artefakt dağılımları oluşturmak için kullanılabilir, böylece örnekleme hatasına ek olarak ölçüm hatası ve diğer artefaktların sapma etkilerini düzeltir.

Psikometrik Meta-Analiz: Çoklu Artifaktların Düzeltilmesi

Üçüncü meta-analiz türü psikometrik meta-analizdir. Bu yöntemler yalnızca örnekleme hatasını (sistematik olmayan bir artefakt) değil, aynı zamanda ölçüm hatası, aralık kısıtlaması veya geliştirmesi, ölçülerin ikiye ayrılması vb. gibi diğer sistematik artefaktları da düzeltir. Bu diğer artefaktların sistematik olduğu söylenir, çünkü çalışmalar arasında yapay varyasyon yaratmanın yanı sıra, tüm çalışmaların sonuçlarında sistematik aşağı yönlü önyargılar da yaratırlar.

Örneğin, ölçüm hatası sistematik olarak tüm korelasyonları aşağı doğru saptırır. Psikometrik meta-analiz, yalnızca çalışmalar arasındaki yapay varyasyonu değil, aynı zamanda aşağı yönlü önyargıları da düzeltir. Psikometrik meta-analiz, hem istatistiksel hem de ölçüm artefaktlarını hesaba katan tek meta-analiz yöntemidir. Bu prosedürlerin iki varyasyonu daha önce açıklanmıştır.

İlkinde, her r veya d değeri eserler için ayrı ayrı düzeltilir; ikincisinde, artefakt dağılımları kullanılarak düzeltme gerçekleştirilir. Callender ve Osburn (1980) ve Raju ve Burke (1983) ayrıca psikometrik meta-analiz için yöntemler geliştirdiler. Bu yöntemler, hesaplama ayrıntılarında biraz farklılık gösterir, ancak hemen hemen aynı sonuçları ürettiği gösterilmiştir.

meta-analiz örnek çalışma
CMA ile Meta-Analiz
Meta analiz avantaj dezavantaj
Meta-analiz çalışmaları
Meta-analiz özellikleri
Meta analiz araştırması nedir
Meta-analiz Kitap
Meta-Analiz Kursu 2022

Her meta-analiz yöntemi, zorunlu olarak bir veri teorisine dayanır. Verileri analiz etmek için kullanılan meta-analiz yöntemlerini belirleyen bu teoridir (veya verilerin anlaşılması). Eksiksiz bir veri teorisi, örnekleme hatası, ölçüm hatası, önyargılı örnekleme (menzil kısıtlaması ve menzil geliştirme), dikotomizasyon ve etkileri, veri hataları ve araştırma çalışmalarında gördüğümüz ham verileri çarpıtan diğer nedensel faktörlerin anlaşılmasını içerir.

Bu faktörlerin verileri nasıl etkilediğine dair teorik bir anlayış geliştirildiğinde, etkilerini düzeltmek için yöntemler geliştirmek mümkün hale gelir. Psikometri dilinde, ilk süreç – bu faktörlerin (eserlerin) verileri etkilediği süreç, zayıflama modeli olarak modellenir. Bu artefakt kaynaklı önyargıları düzeltme sürecine yönelik ikinci işleme, zayıflama modeli adı verilir.

Bir meta-analiz modeli yönteminin dayandığı veri teorisi eksikse, bu yöntem bu yapaylıkların bir kısmı veya tamamı için düzeltme yapamayacak ve dolayısıyla yanlı sonuçlar üretecektir. Örneğin, ölçüm hatasını fark etmeyen bir veri teorisi, ölçüm hatasını düzeltmeyen meta-analiz yöntemlerine yol açacaktır. Bu tür yöntemler daha sonra zorunlu olarak önyargılı meta-analiz sonuçları üretecektir. Bu bölümde tartışıldığı gibi, bazı güncel meta-analiz yöntemleri aslında ölçüm hatasını düzeltmez.

Örnekleme hatası ve ölçüm hatası, meta-analizin ilgilenmesi gereken istatistiksel ve ölçüm artefaktları arasında benzersiz bir konuma sahiptir: Bunlar her zaman tüm gerçek verilerde bulunurlar. Menzil kısıtlaması, sürekli değişkenlerin yapay olarak ikiye ayrılması veya veri transkripsiyon hataları gibi diğer artefaktlar, meta-analize tabi tutulan belirli bir dizi çalışmada bulunmayabilir.

Ancak her zaman örnekleme hatası vardır, çünkü örnek boyutları asla sonsuz değildir. Aynı şekilde, her zaman ölçüm hatası vardır, çünkü tamamen güvenilir ölçümler yoktur. Aslında, nispeten basit psikometrik meta-analizlerin bile karmaşık görünmesini sağlayan şey, hem örnekleme hatası hem de ölçüm hatası ile aynı anda uğraşmanın gerekliliğidir. Bu iki tür hatayı ayrı ayrı ele almaya alışkınız.

Örneğin, psikometrik metinler ölçüm hatasını tartışırken, sonsuz (veya çok büyük) bir örneklem boyutu varsayıyorlar, böylece dikkat odağı, aynı anda örnekleme hatasıyla uğraşmaya gerek kalmadan yalnızca ölçüm hatası üzerinde olabilir. İstatistik metinleri örnekleme hatasını tartışırken, onlar ve okuyucunun yalnızca örnekleme hatasına odaklanabilmeleri için örtük olarak mükemmel güvenilirliği (ölçüm hatasının yokluğu) varsayıyorlar.

Her iki varsayım da son derece gerçekçi değildir, çünkü tüm gerçek veriler aynı anda her iki tür hatayı da içerir. Her iki tür hatayı aynı anda ele almak kuşkusuz karmaşıktır, ancak doğru sonuçlar üretmek için meta-analizin yapması gereken budur.

Bir meta-analiz yönteminin altında hangi veri teorisinin yattığı sorusu, meta-analizin genel amacının ne olduğu sorusuyla güçlü bir şekilde ilişkilidir. Glass (1976, 1977), amacın bir araştırma literatüründeki çalışmaları basitçe özetlemek ve açıklamak olduğunu belirtmiştir.

Bizim görüşümüz, alternatif görüş, amacın popülasyondaki yapı düzeyindeki ilişkileri mümkün olduğunca doğru bir şekilde tahmin etmektir (yani, popülasyon değerlerini veya parametrelerini tahmin etmek), çünkü bunlar bilimsel ilginin ilişkileridir.

Bu tamamen farklı bir görevdir; bu, tüm çalışmalar mükemmel bir şekilde yürütülmüş olsaydı (yani, metodolojik sınırlamalar olmadan) bulguların ne olacağını tahmin etme görevidir. Bunu yapmak, çalışma sonuçlarını bozan örnekleme hatası, ölçüm hatası ve (varsa) diğer artefaktların düzeltilmesini gerektirir. Literatürdeki çalışmaların içeriklerini basitçe açıklamak, bu tür düzeltmeler gerektirmez, ancak bilimsel açıdan ilgi çekici parametrelerin tahmin edilmesine izin vermez.

The post Psikometrik Meta-Analiz – 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).

Daha önce belirtildiği gibi, diğer bilimlerde olduğu gibi davranış ve sosyal bilimlerde de asıl görev teori geliştirmektir. İyi bir teori, bir fenomende fiilen meydana gelen süreçlerin iyi bir açıklamasıdır. Örneğin, çalışanlar yüksek düzeyde örgütsel bağlılık geliştirdiğinde gerçekte ne olur? İş tatmini önce gelişiyor, sonra bağlılığın gelişmesine neden oluyor mu?

Eğer öyleyse, iş tatmininin gelişmesine ne sebep olur ve bağlılığı nasıl etkiler? Daha yüksek zihinsel yetenek seviyeleri nasıl daha yüksek iş performansı seviyelerine neden olur? Sadece iş bilgisini artırarak mı? Ya da iş başında problem çözmeyi doğrudan geliştirerek mi? Sosyal bilimci esasen bir dedektiftir; onun işi, olayların neden ve nasıl olduğu gibi olduğunu bulmaktır. Bununla birlikte, teoriler inşa etmek için önce değişkenler arasındaki ampirik ilişkiler gibi bazı temel gerçekleri bilmeliyiz.

Bu ilişkiler teorinin yapı taşlarıdır. Örneğin, iş tatmini ile organizasyon bağlılığı arasında yüksek ve tutarlı bir nüfus korelasyonu olduğunu biliyorsak, bu bize teorimizi geliştirmede belirli yönler gönderecektir. Bu değişkenler arasındaki korelasyon çok düşük ve tutarlı ise, teori geliştirme farklı yönlere dalacaktır.

İlişki kuruluşlar ve ortamlar arasında oldukça değişkense, etkileşimli veya moderatör temelli teoriler geliştirmemiz teşvik edilecektir. Meta-analiz, teori için bu ampirik yapı taşlarını sağlar. Meta-analitik bulgular bize teori tarafından açıklanması gereken şeyin ne olduğunu söyler. Meta-analiz, doğrudan teori üretmediği veya geliştirmediği için eleştirilmiştir. Bu, kendi başlarına kitap üretmedikleri için kelime işlemcileri eleştirmeye benzer. Meta-analizin sonuçları, teori inşası için vazgeçilmezdir; ancak teori inşasının kendisi meta-analizden farklı yaratıcı bir süreçtir.

Tartışmamızda kullanılan dilde ima edildiği gibi, teoriler nedensel açıklamalardır. Her bilimde amaç açıklamadır ve açıklama her zaman nedenseldir. Davranış ve sosyal bilimlerde, veriler yöntemin varsayımlarını karşıladığında nedensel teorileri test etmek için yol analizi ve yapısal eşitlik modellemesi (YEM) yöntemleri kullanılabilir.

Meta-analiz ile ortaya çıkan ilişkiler, teori için ampirik yapı taşları yol analizinde ve nedensel teorileri test etmek için SEM’de kullanılabilir. Deneysel olarak belirlenen ilişkiler, gözleme dayalı ilişkilerin yanı sıra yol analizlerine de girilebilir. Yalnızca d değerlerini korelasyonlara dönüştürmek gerekir.

meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz çalışmalarının sonucunda elde edilen istatiksel değeri ifade eden kavram
Meta-analiz Nedir
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz araştırması nedir
Meta-analiz pdf
Meta analiz avantaj dezavantaj

Böylece yol analizleri “karışık” olabilir. Yol analizi ve SEM, bir teorinin doğru olduğunu gösteremez, ancak bir teoriyi çürütebilir, yani onun doğru olmadığını gösterebilir. Bu nedenle yol analizi, verilerle tutarlı olabilecek teorilerin sayısını bazen çok küçük bir sayıya, bazen de tek bir teoriye indirgemek için güçlü bir araç olabilir. Olası teorilerin sayısındaki bu tür her azalma, anlamada bir ilerlemedir.

Yol analizi veya SEM uygulaması, ya teorik olarak ilgili değişkenler arasındaki korelasyonları (korelasyon matrisi) ya da değişkenler arasındaki kovaryansları (varyans-kovaryans matrisi) gerektirir. Meta-analiz, ilgilenilen değişkenler için korelasyon matrisleri oluşturmak için kullanılabilir.

Her meta-analiz, korelasyon matrisinde farklı bir hücreyi tahmin edebildiğinden, ilgili değişkenlerin her birini tek bir çalışma içermemiş olsa bile, tam korelasyon matrisini bir araya getirmek mümkündür. Bu korelasyonlar, ölçüm hatası gibi yapay nesnelerin sapma etkileri için uygun şekilde düzeltilirse, nedensel (veya açıklayıcı) teorileri test etmek için yol analizi veya SEM uygulamak mümkündür.

Bunun bir örneği Schmidt, Hunter ve Outerbridge’dir (1986). Bu çalışma, genel zihinsel yetenek, iş deneyimi, iş bilgisi, iş örneği performansı ve iş performansının denetimsel değerlendirmeleri değişkenleri arasındaki korelasyonları bir araya getirmek için meta-analizi kullandı. (Bu korelasyonlar çalışmalar arasında homojendi.) Yol analizi sonuçları gösterilmektedir. Bu nedensel model verilere oldukça iyi uymaktadır.

Görülebileceği gibi, hem iş deneyimi hem de genel zihinsel yetenek, iş bilgisinin edinilmesi üzerinde güçlü bir nedensel etki gösterir ve bu da iş örnekleminde yüksek performansın başlıca nedenidir. Sonuçlar ayrıca, denetçilerin derecelendirmelerini, gerçek performans yeteneklerinden çok, çalışanların iş bilgilerine dayandırdığını da göstermektedir. İş performansının bu nedensel modeli (veya teorisi) o zamandan beri diğer çalışmalarda desteklenmiştir.

Becker (1989) ve Becker ve Schram (1994), meta-analizi bu şekilde kullanma olanaklarını tartıştılar. Becker (1992), lise ve üniversite öğrencilerinin fen bilimlerinde başarılarını etkileyen değişkenlerin bir modelini incelerken bu yaklaşımı kullanmıştır. Bu durumda, gerekli bağıntılardan bazılarının meta-analitik tahminlerini elde etmek için mevcut çalışmalar yetersizdi; yine de ilerleme kaydedildi ve gelecekteki araştırmalardan ihtiyaç duyulan bilgiler belirlendi.

Becker (1996) ve Shadish (1996) ek tartışma sağladı. Meta-analizin bu şekilde kullanılmasında ele alınması gereken teknik karmaşıklıklar olmasına rağmen, sosyal bilimlerde kümülatif bilgiyi hızlandırmak için umut verici bir yaklaşımdır.

Meta-Analiz Kullanımının Artması

Meta-analizin kullanımı, bu kitabın ilk baskısının 1990’da yayınlanmasından bu yana çarpıcı biçimde arttı. Şekil 1.2, PsycINFO veri tabanındaki makalelerde 1974-2000 dönemindeki artışı, başlığında “meta-analiz” terimi ile göstermektedir. veya soyut. 1974–1976 döneminde 0 olan artış, 1998–2000 döneminde 835’e çıkmıştır.

Büyüme hızı 1990’ların sonlarında azalmış gibi görünse de, yüksek mutlak meta-analiz sayısında bir düşüş olmadı. Ayrıca, bazı meta-analiz yazarları, “meta-analiz” terimi yerine “araştırma sentezi” veya “sistematik inceleme” gibi başka terimler kullandıklarından, sayılar bir dereceye kadar olduğundan daha az tahmin edilmektedir. Şubat 2004’te, “meta-analiz” terimi için bir İnternet araması 522.000’den fazla sonuç verdi; sadece beş yıl önce bu sayı sadece 2500 civarındaydı. Bu istatistikler, meta-analizin hızlı büyümesinin bir resmini sunar.

Endüstriyel-Örgüt Psikolojisinde Meta-Analiz

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 daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

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

İstatistiksel güç çalışmalarının istatistiksel çalışmaların gücü üzerinde etkisi var mı? başlıklı bir makale yayınladılar. Cohen’in ilk anket gücünün 25 yıldan bu yana önemli bir şekilde değişmediğini buldular. Benzer şekilde, Rossi (1990), Journals of Abnormal Psychology, Consulting and Clinical Psychology ve Personality and Social Psychology’de 1982’de yayınlanan makaleleri gözden geçirdi. Küçük, orta ve büyük etkileri saptamak için ortalama güç sırasıyla 0.17, 0.57 ve 0.83 idi.

Bu, mevcut yazarlardan birinin (Borenstein, 2000) aşağıdaki gibi dört teorem önermesine yol açtı.

1. Birçok araştırma alanındaki güç son derece düşüktür.
2. Kural (1), değişikliğe karşı dayanıklı görünmektedir.
3. Önem eksikliği, daha fazla bilgi gerektiği şeklinde yorumlanmalıdır, ancak hatalı olarak, hiçbir etkinin olmadığı şeklinde yorumlanır.
4. Kural (3), değişime açık görünüyor.

O halde, bir bakıma, oy sayımı anlatı incelemesinden kaynaklanmadı. Aksine, temel hata, birincil araştırmalarda bir yuva bulduğu on yıllardır var olmuştur. Alan anlatı incelemelerine geçtiğinde, bu temel hata adlandırıldı ve kodlandı, ancak temelde değişmeden kaldı.

Ancak önemli bir fark var. Tek bir çalışma ile çalıştığımızda ve önemsiz bir sonuç aldığımızda, etkinin gerçek olup olmadığını bilmemize imkan yoktur. Anlamsız p değeri, ya gerçek etkinin sıfır olduğu gerçeğini ya da çalışmamızın düşük güce sahip olduğu gerçeğini yansıtabilir. İlkini (gerçek etkinin sıfır olduğunu) kabul etmemeye dikkat etsek de, onu göz ardı edemeyiz.

Buna karşılık, bir dizi çalışmadan elde edilen verileri sentezlemek için meta-analizi kullandığımızda, genellikle gerçek etkiyi belirleyebiliriz. Ve birçok durumda (örneğin, gerçek etki önemliyse ve çalışmalar arasında tutarlıysa), ayrı çalışmalarda önemsiz p-değerinin bir etkinin olmamasından ziyade düşük güçten kaynaklandığını iddia edebiliriz.

Örneğin, streptokinaz meta-analizinde, tedavinin ölüm riskini azalttığı açıktır. 27 çalışmanın anlamlı olmayan p değerlerine sahip olmasının nedeninin, tedavinin etkisinin olmaması değil, düşük istatistiksel güç nedeniyle olduğunu söylemek doğru olur. (Bir sonraki bölümde aslında streptokinaz çalışmaları için gücü hesaplayacağız.)

Sıfırın ötesine geçmek

Bu bölümde, amacımız sıfır hipotezini test etmekse, meta-analizin (anlatı incelemesinden farklı olarak) bu amaç için istatistiksel olarak sağlam bir mekanizma sağladığını gösterdik. Bununla birlikte, meta-analizin bir boş değer testinin ötesine geçmemize izin verdiğini vurgulamak istiyoruz. Etkinin büyüklüğünü değerlendirmemize (ki bu genellikle daha alakalı bir sorudur) ve etki büyüklüğünün çalışmalar arasında tutarlı olup olmadığını belirlememize olanak tanır.

ÖZET NOKTALAR

• Oy sayımı, istatistiksel olarak anlamlı olan çalışma sayısının sayılması ve bunun istatistiksel olarak anlamlı olmayan sayılarla karşılaştırılması işlemidir.
• Oy sayımı, önemsiz bir p-değerini, bir etkinin olmadığının kanıtı olarak değerlendirir. Aslında, küçük, orta ve hatta büyük etki büyüklükleri, yetersiz istatistiksel güç nedeniyle anlamlı olmayan bir p değeri verebilir. Bu nedenle oy sayımı hiçbir zaman geçerli bir yaklaşım değildir.

meta-analiz örnek çalışma
Meta analiz Nedir
Meta-analiz özellikleri
Meta-analiz pdf
Meta-analiz avantaj dezavantaj
Meta-analiz makale
Orman grafiği yorumlama
Meta-analiz araştırma yöntemi

Meta-Analiz İçin Güç Analizi

Araştırmada (hem birincil çalışmalarda hem de meta-analizde) ortak bir amaç, etkisiz sıfır hipotezini test etmektir. Amacımız buysa, çalışmanın iyi bir istatistiksel güce sahip olduğundan emin olmak önemlidir (istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç verme konusunda yeterince yüksek bir olasılık). Bu bölümde istatistiksel güçle ilgili iki temayı takip edeceğiz.

İlk tema kavramsaldır. Gücü belirleyen faktörleri tartışıyoruz ve birincil bir çalışmadan bir meta-analize geçerken bu faktörlerin değerinin nasıl değişebileceğini araştırıyoruz. Bu temelde, dahil edilen çalışmaların herhangi birinde bir meta-analiz için gücün neden bazen (ama her zaman değil) güçten daha yüksek olduğunu görebiliriz. Burada, ana etkinin bir testi için sadece gücü ele alıyoruz.

İkinci tema pratiktir. Birincil çalışmalar için güç analizi sürecini kısaca gözden geçiriyoruz ve ardından aynı sürecin meta-analiz için nasıl genişletilebileceğini gösteriyoruz. Burada, ana etkinin bir testi için öncelikle güce odaklanıyoruz, ancak aynı zamanda heterojenlik testlerine ilişkin materyalleri de dahil ediyoruz.

KAVRAMSAL BİR YAKLAŞIM

Önem testi (çalışma tamamlandıktan sonra gerçekleştirilir) formu alır. Z test istatistiği olduğunda, M etki büyüklüğüdür ve SEM etki büyüklüğünün standart hatasıdır. Z’nin gözlemlenen değeri daha sonra alfa (􏰈) kriteri ile karşılaştırılır. Alfa 0,05 olarak ayarlanmışsa, 0,05’ten düşük bir p değeri (±1,96’nın ötesinde bir Z değeri) istatistiksel olarak anlamlı olacaktır.

Bu nedenle, sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olma olasılığı aşağıdakilere bağlıdır. Etki boyutu. M arttıkça Z artar ve istatistiksel anlamlılık olasılığı artar. Tahminin kesinliği. Kesinlik arttıkça (SEM azaldıkça), Z artar ve istatistiksel anlamlılık olasılığı artar. Önem kriteri(􏰈).Sıfırdan uzaklaştıkça, p’nin 􏰈’den küçük olma olasılığı artar ve istatistiksel anlamlılık olasılığı artar.

Anlamlılık testi ile güç analizi arasındaki fark, anlamlılık testini veriler toplandıktan sonra, yani M, SEM ve 􏰈 noktaları bilindikten sonra gerçekleştirmemizdir. Buna karşılık, gücü hesapladığımızda (genellikle, çalışma yapılmadan önce), M hakkında bir varsayımda bulunmamız, SEM hakkında eğitimli bir tahminde bulunmamız ve 􏰈 için bir değer seçmemiz gerekir.

Bu nedenle, gözlemlenen değerlerden ziyade öngörülen değerlerle çalışıyoruz. Yine de gücü kontrol eden faktörler, anlamlılık testini kontrol edenlerle aynıdır. Yani, beklenen etki büyüklüğü arttıkça, tahminin kesinliği arttıkça ve/veya 􏰈 sıfırdan uzaklaştıkça, güç o kadar yüksek olur.

Birincil çalışmalarla karşılaştırıldığında meta-analizler için güç

Arka plan olarak bununla, birincil çalışmalar ve meta-analiz arasında güç hususlarının nasıl farklılaştığını tahmin edebiliriz. Tipik olarak, beklenen etki büyüklüğü ve anlamlılık kriteri (􏰈), birincil çalışma ve meta-analiz için aynı olacaktır. Bununla birlikte, birincil çalışmalardan meta-analizlere geçerken kesinlik (bazen önemli ölçüde) değişecektir.

Bireysel çalışmalardan özet etkiye geçerken kesinliğin nasıl değiştiğine dair bir fikir edinmek için orman grafiğinde güven aralıklarıyla çalışabiliriz. Somut olarak, her bir güven aralığının genişliği (alt sınırdan üst sınıra olan mesafe) standart hatayla orantılıdır.

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

Tau-kare parametresi (􏰀2), gerçek etki büyüklüklerinin varyansı olarak tanımlanır. Başka bir deyişle, her biri sonsuz büyüklükte (böylece her çalışmadaki tahmin gerçek etkiydi) sonsuz büyük bir çalışma örneklemine sahip olsaydık ve bu etkilerin varyansını hesaplasaydık, bu varyans 􏰀2 olurdu.

Gerçek etkileri gözlemleyemediğimiz için bu varyansı doğrudan hesaplayamayız. Bunun yerine, T2 ile gösterilen tahminle gözlenen etkilerden tahmin ediyoruz. Bu tahmini elde etmek için, standartlaştırılmış bir ölçekte gerçek etkilerdeki dağılımı temsil eden fark (Q – df) ile başlıyoruz. Ölçüyü orijinal metriğine geri koyma ve aynı zamanda onu karesel sapmaların toplamı yerine ortalama yapma etkisine sahip bir niceliğe (C) böleriz. Somut olarak, Bu, T2’nin etki büyüklüğünün kendisiyle aynı metrikte (kare) olduğu ve aynı zamanda bu ölçekte mutlak varyasyon miktarını yansıttığı anlamına gelir.
Gerçek etkilerin (􏰀2) gerçek varyansı hiçbir zaman sıfırdan az olamazken, örnekleme hatası nedeniyle, gözlemlenen varyans, temel olarak beklediğimizden daha az ise, bu değere (T2) ilişkin tahminimiz sıfırdan küçük olabilir. çalışma içi hata – başka bir deyişle, eğer Q < df. Bu durumda, T2 basitçe sıfıra ayarlanır.

Q > df ise T2 pozitif olacak ve iki faktöre bağlı olacaktır. Birincisi, fazla varyasyon miktarı (Q – df), ikincisi ise etki büyüklüğü indeksinin metriğidir.

Aşırı varyasyonun T2 tahminimiz üzerindeki etkisi, A ve B grafiklerini karşılaştırırsak açıktır. Çalışma içi hata B’de daha küçüktür. Bu nedenle, gözlenen varyasyon her iki grafikte de aynıyken, B’de bu varyasyonun daha yüksek bir oranının gerçek olduğu varsayılır. A’dan B’ye hareket ettikçe, Q 12.00’den 12.00’ye hareket eder. 

Ölçeğin T2 tahminimiz üzerindeki etkisi, C ve D grafiklerini karşılaştırırsak açıktır. Q ve df iki grafikte aynıdır, bu da gözlemlenen varyansın aynı oranının çalışmalar arası varyansa atfedileceği anlamına gelir. Bununla birlikte, varyansın mutlak miktarı D’de daha büyüktür, dolayısıyla bu oran 􏰀2’lik daha büyük bir tahmine dönüşür. C’den D’ye hareket ettikçe, T2 0,037’den 0,096’ya hareket eder.

T2 Hakkında Ayrıntılar

Gerçek etkilerin varyansına ilişkin tahminimiz olarak, her bir çalışmaya atanan ağırlığın olduğu rastgele etkiler modeli altında ağırlıkları atamak için T2 kullanılır. 

Bu çalışmalar arasındaki varyansı tahmin etme yöntemi en popüler olanıdır ve momentler yöntemi veya DerSimonian ve Laird yöntemi olarak bilinir. Bu yöntem, rastgele etkilerin dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmaz. Ayrıca, hesaplanması en kolay ve açıklanması en kolay olma avantajına sahiptir, bu da onu bir metin için faydalı kılar. Alternatifler var ve bazı istatistikçiler sınırlı bir maksimum olabilirlik (REML) yöntemini tercih ediyor.

meta-analiz örnek çalışma
Meta analiz Nedir
Meta-analiz araştırma yöntemi
Sistematik derleme ve meta-analiz Nedir
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz avantaj dezavantaj
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz özellikleri

İlginç bir şekilde, önemli DerSimonian ve Laird makalesinin yazarlarından biri, o zamandan beri, hesaplama basitliği artık önemli bir husus olmadığı için tanımladığımız basit yöntemin artık kullanılmaması gerektiğini savundu. Bununla birlikte, bu basit yöntemi açıklamanın öğretici olduğuna inanıyoruz ve bir yöntemden diğerine sonuçlardaki farklılıkların muhtemelen küçük olduğuna dikkat edin. T2 için güven aralıklarını hesaplamak için formüller bu bölümün sonunda sunulmuştur.

Tau

Yukarıda, gerçek etki büyüklüklerinin varyansını tartıştık, burada 􏰀2 gerçek varyansı ifade eder ve T2 bu parametreye ilişkin tahminimizdir. Şimdi gerçek etki boyutlarının standart sapmasına dönüyoruz. Burada 􏰀 gerçek standart sapmayı ifade eder ve T bu parametre için bizim tahminimizdir. Standart sapmanın tahmini olan T, basitçe T2’nin kareköküdür.

T 2 gibi, T de etki büyüklüğünün kendisiyle aynı ölçektedir, ancak T 2 (varyans) kare bir değer iken T (standart sapma) değildir. Birincil bir çalışmadaki standart sapma gibi, T de ortalama etkiyle ilgili etki büyüklüklerinin dağılımını tanımlamak için kullanılabilir. Etkilerin normal olarak dağıldığını varsaymaya istekliysek (ve makul derecede kesin bir T tahminimiz varsa), gerçek etki büyüklüklerinin aralığı için bir fikir edinebilir ve sonra bu aralığın önemli sonuçlarını değerlendirebiliriz.

Şekil 16.6, Şekil 16.5 ile aynıdır, ancak bu sefer her çizime, T’ye dayalı olarak gerçek etkilerin beklenen dağılımını ekledik. Örneğin, çizim A’da özet etki 0.41 ve T 0.193’tür. Gerçek etkilerin yaklaşık %95’inin 0,41 artı veya eksi 1,96 T veya 0,04 ila 0,79 T aralığında olmasını bekliyoruz ve bu, çan eğrisinde yansıtılan aralıktır. Tüm grafikler için eğriyi oluşturmak için aynı yaklaşım kullanılır.

A ve B grafiklerinin aynı gözlemlenen varyansa sahip olduğunu, ancak etki büyüklüğündeki gerçek farklılıklara atfedilen bu varyansın oranında farklılık gösterdiğini hatırlayın. A’da, çan eğrisi nispeten dardır ve gözlemlenen dağılımın yalnızca bir kısmını yakalar – geri kalanının hatayı yansıttığı varsayılır. B’de, çan eğrisi nispeten geniştir ve dağılımın çoğunun burada gerçek olduğu varsayıldığından, dağılımın daha büyük bir kısmını yakalar.

Benzer şekilde, C ve D grafiklerinde gerçek ile gözlemlenen varyansın oranının aynı olduğunu, ancak gözlemlenen dağılımın (ölçek) D’de daha büyük olduğunu hatırlayın. Çan eğrisi D’de C’den daha geniştir (farklı ölçek nedeniyle) , ancak her iki durumda da etkilerin karşılaştırılabilir bir oranı eğri aralığı içinde yer alır (çünkü oran aynıdır).

Gerçek etkilerin standart sapmasına ilişkin T tahminimiz, dağılımın asli önemi hakkında konuşmamızı sağlar. Bir müdahalenin özet etki büyüklüğünün 0,50 olduğunu varsayalım. T 0,10 ise, etkilerin çoğu (%95) yaklaşık 0,30 ila 0,70 aralığına düşer. T 0,20 ise, gerçek etkilerin çoğu yaklaşık 0,10 ila 0,90 aralığındadır.

T 0.30 ise, gerçek etkilerin çoğu yaklaşık 􏰈0.10 ila +1.10 aralığındadır. Bu aralıklara hala bir değer yargısı eklememiz gerekiyor (hangi etki büyüklüğü zararlı, hangi etki büyüklüğü önemsiz, hangi etki büyüklüğü faydalı), ancak dağılım duygusuna sahip olarak bu tartışmalar için en azından bir başlangıç ​​noktamız var.

Bu örnekte, etki büyüklüğünün ve T’nin doğru bir şekilde tahmin edildiğini varsayıyoruz. Pratikte, gerçek etkilerin dağılımı hakkında tahminlerde bulunmak istiyorsak, bu değerlerin her ikisini de tahmin etmedeki hatayı hesaba katmamız gerekir. Bu bölümün sonuna doğru T değeri için güven aralıklarının nasıl hesaplanacağını gösteriyoruz ve  bu hata kaynaklarını hesaba katan tahmin aralıklarının nasıl hesaplanacağını gösteriyoruz.

The post t2 TAHMİNİ  – 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).