Özet noktalar

• Bir meta-analizde yer alan çalışmalar arasındaki klinik heterojenliğin, sonuçlarında bir dereceye kadar istatistiksel heterojenliğe yol açması muhtemeldir.
• Potansiyel heterojenlik kaynaklarının araştırılması, bir meta-analiz yürütmenin önemli bir bileşenidir.
• Deneme özellikleri için uygun istatistiksel yöntemler, ağırlıklı regresyon içerir ve artık heterojenliğe izin vermelidir.
• Bireysel hasta verileri, aşağıdakilerin yararlı analizleri için en geniş kapsamı sağlar: heterojenlik.
• Sonuçların yorumlanmasında dikkatli olunması gerekir, özellikle de analizler mevcut verilere bakarak ilham alındığında.
• Meta-analizdeki heterojenliğin dikkatli araştırmaları, sonuçlarının bilimsel ve klinik uygunluğunu artırmalıdır.

Bir dizi klinik araştırmanın meta-analizinin amacı, bireysel bir araştırmanın belirli amaçlarından oldukça farklıdır. Örneğin, serum kolesterol azalmasının iskemik kalp hastalığı riski üzerindeki etkisini araştıran belirli bir klinik araştırma, belirli bir sonuç ölçütleri tanımını kullanarak belirli uygunluk kriterlerini karşılayan katılımcılara belirli bir süre boyunca verilen tek bir tedavi rejimini test eder.

Kolesterol düşürme denemelerinin bir meta-analizinin amacı daha geniştir, yani çeşitli yollarla elde edilen serum kolesterol azalmasının genel olarak iskemik kalp hastalığı riskini ne ölçüde etkilediğini tahmin etmektir. Bir meta-analiz ayrıca, konuyla ilgili randomize çalışmalardan elde edilen tüm mevcut kanıtları dahil ederek daha fazla nesnellik, uygulanabilirlik ve kesinlik kazanmaya çalışır.

Bir meta-analizin daha geniş amaçları nedeniyle, dahil edilen denemeler genellikle çok çeşitli spesifik tedavi rejimlerini, hasta tiplerini ve sonuçları kapsar. Bu bölümde, araştırmalar arasındaki bu klinik farklılıkların veya klinik heterojenliğin genel sonuçlar üzerindeki etkisinin dikkatli bir şekilde araştırılması gerektiği tartışılmaktadır.

Bölüm, klinik heterojenlik ile istatistiksel heterojenlik arasındaki ilişkiyi açıklayarak başlamaktadır. Örnekler, serum kolesterol konsantrasyonunun gözlemsel epidemiyolojik çalışmalarının meta-analizlerini ve varılan genel sonuçlarda heterojenliğin araştırılmasının önemli olduğu, azalmasına yönelik klinik denemeleri takip eder. Heterojenlik kaynaklarını araştırmak için uygun istatistiksel yöntemler daha sonra daha ayrıntılı olarak açıklanır. Sonuçların sonradan keşfedilmesinin ve buna bağlı olarak aşırı yorumlamanın tehlikeleri bölümün sonunda ele alınmaktadır.

Klinik ve İstatistiksel Heterojenlik

Kavramları açıklığa kavuşturmak için, heterojenliğin yorumda sorun oluşturduğu bir meta-analiz üzerinde durmakta fayda var. Özofagus varisleri olan sirotik hastaların birincil tedavisinde mortaliteyi azaltmak için endoskopik skleroterapinin kullanımını araştıran 19 randomize çalışmanın sonuçlarını gösterir. Her denemenin sonuçları, skleroterapinin yararlı bir etkisini temsil eden, birden düşük olasılık oranlarıyla, olasılık oranları ve %95 güven aralıkları olarak gösterilir.

Denemeler, hasta seçimi, başlangıçtaki hastalık şiddeti, endoskopik teknik, varis kanaması gibi ara sonuçların yönetimi ve takip süresi açısından önemli ölçüde farklılık göstermiştir. Bu meta-analizde, pek çoğunda olduğu gibi, kapsamlı klinik heterojenlik vardır. Randomizasyon mekanizmasında, geri çekmelerin boyutunda ve takip için kayıpların ele alınmasında da metodolojik farklılıklar vardı.

Bu nedenle, bu denemelerin sonuçlarının bir dereceye kadar birbiriyle uyumsuz olduğunu bulmak şaşırtıcı olmayacaktır. Nicel sonuçlardaki bu tür uyumsuzluk, istatistiksel heterojenlik olarak adlandırılır. Araştırmalar arasındaki bilinen klinik veya metodolojik farklılıklardan kaynaklanabilir veya bilinmeyen veya kaydedilmemiş araştırma özellikleriyle ilişkili olabilir.

İstatistiksel heterojenliğin doğrudan kanıtını değerlendirirken, güven aralıkları ile ifade edildiği gibi, her denemeden elde edilen bahis oranlarının tahminindeki belirsizlik dikkate alınmalıdır. O zaman istatistiksel soru, denemelerin sonuçları arasında şans oyunuyla uyumlu olandan daha büyük bir farklılık olup olmadığıdır. İstatistiksel testin incelenmesinden tahmin edilebileceği gibi oldukça anlamlı bir sonuç verdi (χ2 = 43, P < 0,001).  Skleroterapi denemeleri örneğinde, istatistiksel heterojenlik için kanıtlar önemlidir. Bununla birlikte, birçok meta-analizde, bu tür istatistiksel kanıtlar eksiktir ve homojenlik testi anlamlı değildir.

Endüstri Temelli Yaklaşım
Kaynak Temelli Yaklaşım
Forest plot yorumlama
Rekabet yaklaşımları
Funnel plot nedir
Kaynak yaklaşımı nedir
meta-analiz çalışması
Meta analiz örnek

Ancak bu, dahil edilen tüm araştırmaların sonuçlarının homojenliğinin (yani tam tutarlılığının) kanıtı olarak yorumlanamaz. Bunun nedeni, yalnızca anlamlı olmayan bir testin hiçbir zaman homojenliğin sıfır hipotezi lehine doğrudan kanıt olarak yorumlanamaması değil, özellikle homojenlik testlerinin düşük güce sahip olması ve orta derecede bile istatistiksel olarak anlamlı olarak tespit edememesidir. 

Eğer istatistiksel heterojenliğin doğrudan kanıtı yoksa, sonuçların yorumlanmasında klinik heterojenlik problemlerini görmezden gelmekten biraz daha mutlu olabiliriz ve kanıtların daha inandırıcı olduğu herhangi bir heterojenliğin nedenlerini anlamaya çalışmaya daha meyilli olabiliriz.

Bununla birlikte, nicelleştirilebilen istatistiksel heterojenliğin kapsamı, varlığının kanıtından daha önemlidir. Gerçekten de, herhangi bir meta-analizdeki çalışmalar klinik olarak heterojen olacağından, heterojenlik testinin büyük ölçüde alakasız olduğunu iddia etmek mantıklıdır.

Yol gösterici ilke, heterojenlik için genel bir istatistiksel teste güvenmek yerine, çalışmalar arasındaki spesifik klinik farklılıkların etkilerini araştırmak olmalıdır. Bu, dahil edilen denemeler arasındaki, gerçek farklılıkları tespit etme olasılığı daha yüksek ve genel sonuçlarla daha alakalı olacak belirli karşıtlıklara dikkat çekiyor. Örneğin, skleroterapi denemelerinde, altta yatan hastalığın ciddiyeti, gözlemlenen skleroterapinin yararları ile potansiyel olarak ilişkili olarak tanımlandı.

Sonuçların nicel özeti, örneğin genel bir olasılık oranı ve %95 güven aralığı açısından, genellikle bir meta-analizden elde edilen en önemli sonuç olarak kabul edilir. Skleroterapi denemeleri için, ölüm için toplam olasılık oranı 0.76 olarak verilmiş ve %95 güven aralığı 0.61 ile 0.94,2 arasında “sabit etki” homojenlik varsayımı altında hesaplanmıştır. Bunun naif bir yorumu skleroterapinin ölüm riskini yaklaşık %25’lik bir olasılık düşüşüyle ikna edici bir şekilde azalttığı söylenebilir.

Ancak, bu sonucun yorumlanmasında klinik ve istatistiksel heterojenliğin etkileri nelerdir? Klinik heterojenlik göz önüne alındığında, hangi endoskopik tekniğe, hangi hasta seçimine veya hangi yardımcı klinik yönetimle bağlantılı olarak böyle bir sonucun atıfta bulunması gerektiğini bilmiyoruz. Belirli bir klinik protokolün kullanımından elde edilebilecek faydalarla ilgili olarak nicel olarak yorumlanması kolay olmayan bir tür “ortalama” ifadedir.

The post Heterojenliğin Kaynakları – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Araştırma sonuçlarına odaklanan tüm değerlendirmeleri meta- analizlerdir. Meta-analizi diğer yaklaşımlardan araştırma sentezinden ayıran şey, bulguları sonuç çıkarmak için sentezleme yöntemidir. Gösterilen yöntemler, nitelden kantitatif senteze kadar bir süreklilik olarak görülebilir. Soldaki anlatı incelemesidir.

Burada, gözden geçiren, ilgili araştırmayı değerlendirir ve bir şekilde sonuçlar çıkarır. Bu “bir şekilde” bu niteliksel veya nariye, araştırma sentezine yaklaşımın sınırlarını temsil eder. Gözden geçirenin sonuçları nasıl çizdiği tam süreci bilinmemektedir veya en azından ifade edilmemektedir, bu nedenle araştırma sonuçlarında öznellik için görülebilir bir yer var.

Sadece öznel önyargının ortaya çıkması potansiyelinin ötesinde, bu yaklaşımın araştırma yapmasına ilişkin yaklaşım, gözden geçirenin bilgiyi sürdürme yeteneğini vergiler. Araştırma sonuçlarını sentezlemeye çalışan gözden geçirenler niteliksel olarak daha fazla tutarsızlığı algılama eğilimindedir ve meta-analitik sentezler gerçekleştirenlerden daha küçük etkilerin daha küçük büyüklüğünü algılama eğilimindedir. Toplamda, ampirik raporları okuma araştırmalarını gözden geçirme ve “bir şekilde” çizim sonuçlarını gözden geçirme yöntemi, öznelliğe eğilimlidir ve sonuçları elde edilmesini zorlaştıran gözden geçirenlere yöneliktir.

Şekil 1.1’in doğru veya nicel yöne doğru ilerlemek, gayrı resmi ve resmi olarak adlandırdığım iki oy sayma yöntemidir. Her ikisi de, araştırma çalışmalarından, önemli pozitif, anlamlı olumsuz veya önemsiz sonuçlar açısından etkilerinin önemini göz önünde bulundurarak ve daha sonra, bir sonuç bulurken çalışmaların sayısına dayanarak sonuçları çizer.

Gayri resmi (Geleneksel olarak da adlandırılır) oy sayımı, “çoğunluk kuralları” kriterlerine dayanarak sadece sonuçları çözmeyi içerir; Bu nedenle, daha fazla çalışma, diğer etkileri bulmaktan daha önemli bir olumlu bir etki bulursa, biri olumlu bir etki olduğunun sonucuna varır. Daha resmi bir oy sayma yaklaşımı, Tip I hata oranları verilen beklenen sonuçların beklenen sıklığının istatistiksel analizini kullanır (örneğin, .05’in geleneksel bir tür I hata oranı göz önüne alındığında, çalışmaların% 5’inden fazla bir etki bulduk mu? ).

Her ne kadar oy sayma yöntemleri, etki boyutları üzerindeki bilgiler kullanılamadığında faydalı olsa da, onları bu kitapta iki nedenden ötürü tartışmayacağım. Birincisi, etkilerin varlığının sonuçları (yani, istatistiksel anlamlılık), bu çalışmada açıklanan meta-analitik prosesler kullanılarak daha güçlü bir şekilde belirlenebilir. İkincisi, tek başına önemin sonuçları tatmin edici değildir ve meta-analizin odağı, etkinin büyüklüğü hakkında bilgi sağlayan etkinin boyutları üzerindedir.

Sağ tarafta, sonuçların bireysel çalışmalardan yapılan etki boyutlarının istatistiksel analizine dayandığı bir araştırma sentezi şekli olan meta-analiz. Burada umut, bu taksonominin meta-analizin bir literatür taraması yapılması için tek bir yaklaşım olduğunu açıkça ortaya koyuyor.

Spesifik olarak, meta-analiz, etki boyutları şeklinde ampirik araştırma sonuçlarını sentezlemek için kantitatif bir yöntemdir. Bu özelliğe rağmen, meta-analiz, bilimsel bilgiyi geliştirmek için esnek ve güçlü bir yaklaşımdır, bununla, ampirik bilimlerin temeli olan ampirik bulguları birleştirmek için istatistiksel olarak savunulabilir bir yaklaşımı temsil eder.

meta-analiz çalışması örneği
cma ile meta-analiz
Meta analiz çalışması
Meta-analiz özellikleri
Meta-analiz programı
Meta-analiz yöntemi
Meta-analiz pdf
Meta-analiz Sistematik derleme farkı

Meta-Analiz’in Kısa Bir Geçmişi

Bu bölümde, meta-analiz tarihini kısaca özetliyorum. Amacım bu tarihi ayrıntılı olarak ayrıntılı bir şekilde değil. Bunun yerine, yalnızca bu yazıda tarif edilen tekniklerin nereden kaynaklandığını size bir anlam ifade etmek için temel bir genel bakış sunmayı umuyorum.

İstatistiksel olarak sonuçları birden fazla çalışmadan birleştirmeye yönelik bireysel bireysel girişim var. Olkin (1990), 1904’teki Karl Pearson’ın çalışmalarını, inokülasyon ve tifo-ateş arasındaki ilişkileri sentezlemek için, 1930’lardan birkaç benzer yaklaşım açıklandı. 1940’larda ve 1950’lerde gelişmiş problemleri birleştirme yöntemleri. Ancak bu yaklaşımlar, 1970’lere kadar sosyal bilimlerde küçük bir uygulama gördü.

Sadece 1970’lerin sonunda meta-analizin sosyal bilimlerde kalıcı bir yer olduğunu buldu. Birkaç araştırmacı grup bu süre zarfında teknikte geliştirilmesine rağmen, “meta-analiz” terimini tetikleyen gen cam ve meslektaşlarının çalışmasıydı ve özellikle psikoloji alanında yaklaşıma dikkat çekti.

Spesifik olarak, Smith ve Cam (1977), psikoterapinin etkinliğinin bir meta-analizini, psikoterapinin etkili olduğunu ve farklı terapilerdeki etkinlikte etkinlikte çok az fark olduğunu göstermektedir. Cam tarafından tanıtılan eski bulgu muhtemelen çok az anlaşmazlıkla alınmış olsa da, Smith ve Cam ile ikincisi bulma tartışmalı ve önemli bir eleştiri yapıldı.

Smith’in tartışmalı niteliği ve camın sonucunun meta-analiz için hem olumlu hem de olumsuz sonuçları vardı. Pozitif tarafta, psikoterapilerin göreceli etkinliğinin zor sorusuna olan ikna edici yaklaşımları, muhtemelen meta-analiz değerinin birçoğunu ikna etti.

Olumsuz tarafta, bu özel çalışmanın eleştirileri (daha az tartışmalı bir konunun meta-analizine karşı seviyelendirileceğinden daha fazla olduğuna inanıyorum), genellikle meta-analizlerin tüm uygulamalarına genelleştirildi. 

Bu özel meta-analiz tanıtımının tartışmalı niteliğine rağmen, önümüzdeki yıllar bu yaklaşımda hızlı bir artışa tanık oldu. 1980’lerin başında, meta-analiz tekniklerini açıklayan birkaç kitap yayınlandı. Kısa süre sonra, Hedges ve Olkin (1985), geleneksel stajlara derinden köklü olan meta-analiz üzerinde bir çalışma yayınladı. Bu köklenme, hem formalite getirme hem de algılanan istatistiksel liyakat getirmenin yanı sıra, meta-analitik tekniklere müteakip ilerlemeler için bir başlangıç ​​noktası olarak hizmet etmenin yanı sıra önemliydi.

On yıllar, meta-analizin sosyal bilimlerin tanıtılmasından bu yana bu tekniğin kullanımını arttırdılar. Son otuz yıl boyunca sosyal bilim araştırmalarında yaygın kullanımı göz önüne alındığında, meta-analizin kaldığı görülmektedir. Bu nedenle tek başına, bilim adamları bilimsel literatürü anlamak için bu yaklaşıma aşina olması gerekir.

Bununla birlikte, meta-analizi anlamak sadece yaygın olarak kullanıldığı için değerlidir; Daha da önemlisi, meta-analiz yaygın olarak kullanılmaktadır, çünkü mevcut ampirik literatürü sentezlemek için güçlendirici bir yaklaşımı temsil eder ve bilimin ilerlemesine katkıda bulunur. Bu yazının geri kalanındaki hedefim, bu değeri size göstermenin yanı sıra, birinin meta-analitik bir inceleme nasıl yürüttüğünü açıklamaktır.

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

Bu bölüm, deneylerin ve müdahalelerin değerlendirilmesine ilişkin kapsamlı bir tartışma sunar. Bir sonraki bölüm, meta-analiz ve diğer daha teknik materyaller için nicel yöntemler ve formüller sunacaktır. Basitlik amacıyla, yalnızca iki gruplu bir deneyi ele alacağız. Burada geliştirilen ilkeler, daha karmaşık tasarımlar için de geçerlidir.

Bu sunum, Bölüm 2’deki korelasyonel çalışmalarla paralel olacaktır. Tipik çalışmalar için, örnekleme hatası, tedavi etkilerinde hataya neden olur ve çalışmaların birbiriyle tutarsız görünmesine neden olur. Olağan analiz güven aralıklarına dayalı olsaydı, örnekleme hatasının büyük etkileri fark edilecek ve çalışmalar arasındaki sahte farklılıklar uygun şekilde örnekleme hatasına atfedilecekti. Bunun yerine, çoğu araştırmacı, sorunu azaltmaktan ziyade ağırlaştıran istatistiksel anlamlılık testine güvenir.

Meta-analiz, örnekleme hatasından kaynaklanan farklılıkları, gerçek moderatör değişkenlerinden kaynaklanan farklılıklardan ayırabilir. Tedavi etkileri diğer artefaktlar tarafından da bozulur: bağımlı değişkende ölçüm hatası, tedavi değişkeninde ölçüm hatası (yani, nominal tedavi ile gerçek tedavi arasındaki farklar), sürekli bağımlı değişkenin ikiye ayrılması, bağımlı değişkende aralık değişimi değişken, bağımlı değişkende mükemmel yapı geçerliliğinin olmaması, tedavi değişkeninde mükemmel yapı geçerliliğinin olmaması (örneğin, amaçlanan tedavi etkisinin diğer istenmeyen etkilerle karıştırılması), tedavi etkisinin tahmininde yanlılık ve ayrıca kötü veriler raporlama hataları, hesaplama hataları, transkripsiyon hataları vb. nedeniyle yapılır. 

Artefaktlar tarafından üretilen tedavi etkilerindeki çarpıklıklar, tedavi etkilerinin “etkisi oldu” veya “etkisi olmadı” şeklindeki geleneksel ikili tanımlamayla kamufle edildi. Çoğu artefakt, tedavi etkisinin boyutunu azaltır. Azaltmak için bir etki olmasaydı, artefakt bozulmaya neden olmazdı. Bu nedenle, “etki yok” sıfır hipotezi altında, örnekleme hatası dışındaki yapaylıklar önemsiz hale gelir ve geleneksel olarak göz ardı edilir.

Bununla birlikte, meta-analiz, nihilist sıfır hipotezinin nadiren doğru olduğunu göstermiştir. Örneğin, tartışıldığı gibi, Lipsey ve Wilson (1993), 300’den fazla psikolojik müdahalenin (tedavi koşulları) mevcut meta-analizlerini incelemiş ve tedavilerden sadece ikisinin (%1’den az) esasen etkili olduğunu bulmuşlardır. 

Bu büyük çalışmaya dayanarak, psikolojik tedavilerle ilgili çalışmalarda sıfır hipotezinin yanlış olduğu önceki olasılığı 0,993 olarak tahmin edilebilir. Çoğu araştırma alanında, sıfır hipotezi doğru değildir ve yapay ürünlerin etkisindeki azalmanın gerçek ve önemli bir etkisi vardır.

Diğer şeylerin yanı sıra, bir artefakt tarafından çalışma etkisinin boyutundaki azalma, geleneksel istatistiksel anlamlılık testinin (çoğu çalışma için en iyi koşullarda yüksek olan) hata oranını artırır. Çalışmalar arasındaki artefaktların kapsamındaki farklılıklar, çalışmalar arasındaki etkilerde belirgin farklılıklara neden olur, yani hiçbir şeyin olmadığı durumlarda tedavi etkileşimleri yoluyla durumun (veya ortamın) görünümünü üretir.

Bu bölüm, tedavi etkisinin nicelleştirilmesinin tartışılmasıyla başlayacaktır. Ardından, inceleme çalışması bağlamında örnekleme hatasının etkilerini ve geleneksel istatistiksel anlamlılık testinin başarısızlığını gösteren varsayımsal çalışma arası verileri sunacağız. Daha sonra, örnekleme hatası dışındaki eserler hakkında önemli bir tartışma sunacağız. Bu diğer eserler, doğaları gereği rastgele değil, genellikle sistematik olsalar da, aynı büyüklükte olabilirler.

Meta analiz araştırması nedir
meta-analiz çalışması örneği
Meta analiz Nedir
Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
Meta-analiz pdf
meta-analiz makale örneği
Meta analiz çalışması
Meta-analiz özellikleri

Tedavi Etkisinin Nicelenmesi: d İstatistik ve Nokta İki Seri İlişkisi

Önemli bir konu, tedavi etkilerinin nicel veya ikili olarak tanımlanmasıdır. Geleneksel tanımlama ikiye ayrılır: Tedavinin ya etkisi oldu ya da hiç etkisi olmadı. Metodologlar uzun zamandır tedavi etkisini nicel biçimde tanımlamamız gerektiğini, yani tedavinin gerçek boyutunu tahmin etmemiz gerektiğini tartışıyorlar. İkili bir açıklama birkaç nedenden dolayı zayıftır.

İlk olarak, (1) bir tedavinin pratik önemini değerlendirmek için, (2) tedavilerin etkinliğini karşılaştırmak için, (3) bir teorinin doğrulanıp doğrulanmadığını belirlemek için kullanılabilecek bilgiler, büyük bir bilgi kaybı vardır. veya onaylanmadı ve (4) yol modelleri gibi nicel teorileri test etmek içindir.

İkincisi, tedavi etkisini ikiye ayırmadaki örtük varsayım, çoğu tedavinin etkisinin olmadığıdır. Bu doğru olsaydı, o zaman tedavi etkisinin 0 olmadığı ifadesinde önemli bilgiler olurdu. Ancak, daha önce tartışıldığı gibi, meta-analizler artık tedavilerin nadiren hiçbir etkisinin olmadığını göstermiştir. “Tedavinin hiçbir etkisi olmadı” sonucu genellikle hatalıdır.

Bu nedenle, bir tedavi için soru, gerçekten bir etkisinin olup olmadığı değil, etkinin bir teorinin öngördüğü kadar büyük olup olmadığı, etkinin pratik öneme sahip olacak kadar büyük olup olmadığı veya etkinin bazılarından daha büyük veya daha küçük olup olmadığıdır. diğer tedavi veya tedavinin bazı varyasyonları. Bu sorular ancak tedavi etkisinin büyüklüğü ölçülerek yanıtlanabilir.

Tedavi etkilerinin ikiye ayrılması, tedavilerin istatistiksel analizi ile de ilgilidir. Çoğu tedavinin hiçbir etkisinin olmadığı doğru olsaydı, o zaman iyi bir istatistiksel analiz Tip I hataya odaklanırdı: böyle bir etki olmadığı halde bir etkinin olduğu gibi yanlış bir sonuca varmak. Geleneksel anlamlılık testi, Tip I hataların zamanın %5’inden fazla olmayacağını garanti eder.

Bununla birlikte, meta-analiz şimdi bu nihilist sıfır hipotezinin nadiren doğru olduğunu göstermiştir. Sıfır hipotezi yanlışsa, o zaman tüm istatistiksel hatalar Tip II hatalar olacaktır: aslında bir etki varken yanlış bir şekilde hiçbir etki olmadığı sonucuna varmak. Göreceğimiz gibi, tipik numune boyutları için Tip II hata oranı oldukça yüksektir.

100’lük örneklem boyutları için, ders kitabı deneyleri için Tip II hata oranı yaklaşık %50’dir ve daha incelikli takip araştırmaları için Tip II hata oranı henüz daha yüksektir. Önemlilik testi hata oranının %85 kadar yüksek olduğu birçok önemli araştırma alanı vardır.

Boş hipotez çoğu araştırma alanında yanlış olduğundan, geleneksel anlamlılık testi çok yüksek bir hata oranına sahiptir. Bu yüksek hata oranı, geleneksel anlamlılık testinin aslında gözden geçirme çalışmaları düzeyinde ters etki yaptığı anlamına gelir.

Geleneksel anlamlılık testi için yüksek hata oranı, anlamlılık testi kullanılarak yorumlanan sonuçların çalışmalar arasında mutlaka tutarsız görünmesi gerektiği anlamına gelir. Örneğin, anlamlılık testi zamanın %50’sinde yanlışsa, çalışmaların yarısı önemli bir tedavi etkisine sahip olacak, ancak diğer yarısı yanlış bir şekilde tedavi etkisi göstermiyor gibi görünecektir.

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

Bu bölüm, meta-analizde doğrudan ve dolaylı menzil kısıtlamasının ayrıntılı bir istatistiksel analizini sunar. Bu bilgilerin çoğu yenidir ve bu kitabın 1990 baskısı yayınlandığında mevcut değildi. Bu bölümdeki materyallerin çoğu, bu kitabın geri kalanından daha tekniktir. Ancak, açıklanan ve gösterilen aralık kısıtlama düzeltmeleri için teknik temeli sağlaması açısından gereklidir. Bu düzeltmeler, açıklanan meta-analiz için dört bilgisayar programında da kullanılmaktadır.

Stauffer’ın (1996) yakın tarihli bir makalesi ve Mendoza ve Mumford’un (1987) bir makalesi, geçmişteki meta-analiz prosedürlerinin ve genel olarak menzil düzeltme yöntemlerinin menzil kısıtlaması ve menzil kısıtlaması için düzeltmelerle optimal olarak ilgilenmediğini açıkça ortaya koymuştur. Çoğu istatistiksel teknik gibi, menzil kısıtlaması da ilk önce tamamen güvenilir bir ölçüm bağlamında düşünüldü.

Bağımsız değişken (yordayıcı) mükemmel bir şekilde ölçülürse, dolaylı menzil kısıtlamasını düzeltme prosedürü, doğrudan menzil kısıtlamasını düzeltme prosedürüyle aynıdır. Doğrudan menzil kısıtlamasını anlamak matematiksel olarak çok daha kolay olduğu için, çoğu araştırmacı önce doğrudan kısıtlamanın nasıl düzeltileceğini öğrenmiş ve daha sonra hem doğrudan hem de dolaylı menzil kısıtlaması durumlarına doğrudan kısıtlama için düzeltme denklemini uygulamıştır. Bununla birlikte, bağımsız değişken tam olarak ölçülmediğinde, prosedür aynı değildir ve altında yatan mantığın çoğu da farklıdır.

Mevcut tedavi, bu muhakemenin kapsamlı bir incelemesinden kaynaklanmıştır. Ortaya çıkan çıkarımlar, eğitim ve istihdam seçimi alanlarında meta-analiz bulguları için özellikle önemlidir. Örneğin, bilişsel yeteneklerin öngörücü geçerliliğinin önemli ölçüde küçümsenmiş olması muhtemeldir. Daha sonra göstereceğimiz gibi, bilişsel yetenekler ile iş performansı arasındaki korelasyon, literatürdeki mevcut tahminlerin gösterdiğinden çok daha büyüktür. Menzil kısıtlamasının bir faktör olduğu diğer araştırma alanları için çıkarımlar aynı şekilde önemlidir.

Mendoza ve Mumford (1987), bireysel çalışma düzeyinde doğrudan ve dolaylı menzil kısıtlamasının matematiğindeki farklılıklara odaklandı. Bizim tedavimiz, bu farklılıkların meta-analiz yöntemleri için çıkarımlarını açıklaması bakımından Mendoza ve Mumford’un (1987)kinden farklıdır. Meta-analizi üç bağlamda tartışıyoruz: (1) menzil kısıtlaması olmayan alanlar, (2) doğrudan menzil kısıtlaması olan alanlar ve (3) dolaylı menzil kısıtlaması olan alanlardır.

Mevcut tüm yapay dağılım meta-analiz yöntemleri, rastgele-etkiler meta-analiz modelleridir. Bu yöntemler, aralık kısıtlaması olmayan araştırma alanlarında doğrudur. Sunulan çarpımsal yöntemler ve Callender-Osburn (1980) yöntemi, bu tür alanlar için en basit yöntemlerdir ve orada mükemmel çalışırlar. Veriler doğrudan menzil kısıtlaması ile karakterize edildiğinde, mevcut modeller makul ama tam olarak doğru değildir.

Schmidt, Gast-Rosenberg ve ark.’nın orijinal etkileşimli yöntemi. (1980), Callender-Osburn (1980) ve Raju-Burke (1983) yöntemlerinde olduğu gibi doğrudan menzil kısıtlamasını varsayar. Menzil kısıtlama zayıflama denkleminin doğrusal olmaması nedeniyle, bu yöntemlerin hiçbiri tam olarak doğru değildir.

Hepsi, ortalama korelasyonun çok doğru tahminlerini üretir, ancak tümü, popülasyon korelasyonlarının (SDρ) standart sapmasını biraz fazla tahmin etme eğilimindedir. Bu bölümde daha önce tartışıldığı gibi, bu hataları azaltmak için bu yöntemlerin rafine versiyonları türetilmiştir, ancak SDρ’nin biraz fazla tahmin edilmesi söz konusudur. Bu kitabın yayınlanmasına kadar, dolaylı menzil kısıtlaması için mevcut bir meta-analiz modeli yoktu.

meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
Meta-analiz pdf
Meta analiz Nasıl yapılır
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz programı
Meta analiz çalışması
CMA meta-analiz programı indir

Aralık Kısıtlaması Olmayan Alan Adları

Menzil kısıtlaması olmadığında, eserler basit eserlerdir. Her yapı çarpanı, diğer yapıtlardan tamamen ayrı olarak hesaplanabilir ve hesaplanır. Bu, her artefaktın farklı bir çalışma kusuruna bağlı olduğu ve diğer eserler için bundan bağımsız bir nedensel yapıya sahip olduğu gerçeğini yansıtır. Menzil kısıtlaması durumunda bunun doğru olmadığını daha sonra göreceğiz. Bu nedenle, bu bölüm, menzil kısıtlamasının karmaşık artefaktı hakkında daha sonra yapacağımız değerlendirmenin temelini oluşturur.

Tüm popülasyonların hem bağımsız hem de bağımlı değişken üzerindeki varyasyon açısından eşdeğer olduğu bir araştırma alanı düşünün. Bu durumda, aralık kısıtlaması oluşmaz, ancak başka yapaylıklar mevcuttur. Örneğin, sosyal bilimlerde hiçbir önemli değişken mükemmel bir şekilde ölçülemez; hepsinde en azından bir dereceye kadar ölçüm hatası vardır.

Ölçüm hatası, bireysel konu puanları düzeyinde rastgeledir, ancak nüfus istatistikleri düzeyinde sistematik bir etkiye sahiptir. Özellikle iki değişkenin ölçümleri arasındaki korelasyon, bağımsız değişkende ölçüm hatası olduğu ve bağımlı değişkende ölçüm hatası olduğu ölçüde boyut olarak küçülür.

Bir korelasyon kullanarak etki büyüklüğünü ölçtüğümüzü varsayalım. Varsayımsal metodolojik olarak mükemmel bir çalışmada, çalışmada hesaplanan korelasyon gerçek etki büyüklüğü olacaktır. Güvenilirlik teorisine benzeterek, buna “doğru” etki büyüklüğü diyoruz, burada “doğru” kelimesi “hatasız tahmin edilen” anlamına gelir. Psikometrik literatür, tipik olarak, tam olarak bir kusuru olan bir çalışmayı dikkate alır – belirlenmiş artefakt ve kusurlu çalışma için çalışma popülasyonu korelasyonunu hesaplar.

Çoğu artefakt için, metodolojik olarak kusurlu etütteki korelasyon, mükemmel etüdün korelasyonundan daha küçük olacaktır. Bu nedenle, kusurlu çalışma sonucunun, mükemmel çalışma sonucuna kıyasla “zayıflatılmış” (aşağı yönlü) olduğu söylenir. Artefakt ölçülebiliyorsa, o artefakt tarafından üretilen zayıflama için bir formül türetmek mümkün olabilir. Zayıflama formülünün genel biçimi, mükemmel korelasyonun artefakt büyük olduğu ölçüde küçük bir kesir ile çarpıldığı bir çarpmadır:

Tek artefakt zayıflama formülü:

ρ = mükemmel çalışmanın sonucu,
ρ0 = kusurlu çalışmanın sonucu,
a = artefakt boyutunun nicel ölçüsü.

Rastgele Ölçüm Hatası

Örneğin, bağımsız değişkendeki rastgele ölçüm hatasını düşünün. T gerçek puan ve X gözlemlenen puan ise, gerçek etki büyüklüğü ρTY ve kusurlu çalışma sonucu ρXY’dir. Artefakt çarpanı a, bağımsız değişken için gerçek puan ile gözlemlenen puan arasındaki korelasyondur; yani, a rXT’dir. Tarihsel tesadüfen, bu çarpan orijinal teorilerde isimlendirilmemiştir; bunun yerine bu çarpanın karesine “güvenilirlik” adı verildi.

Yani, adımızla, genellikle rXX olarak gösterilen istenen çarpanın karesi olan “güvenilirliğe” sahibiz. Kareköksüz bir dile sahip olmak için çarpana değişkenin “kalitesi” diyoruz.

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

İdeal olarak, her artefaktla ilgili artefakt bilgisi, her çalışmada her korelasyon için mevcut olacaktır. Ancak, yayın pratiği, araştırma raporlamasında henüz bu tamlık düzeyine ulaşmamıştır. Tipik olarak, yapı bilgisi üç düzeyde mevcuttur. Bazı eserler için, tüm veya neredeyse tüm çalışmalar için bilgi mevcuttur. Bu bilgi, çalışmaları bireysel olarak düzeltmek için kullanılabilir.

Bazı artefaktlar için, çalışmalar arasında artefakt değerlerinin dağılımını tahmin etmeye yetecek kadar rastgele bir çalışma alt kümesi hakkında bilgi mevcuttur. Bireysel çalışmalar düzeltilemese de, bu artefaktlar için meta-analiz sonuçları düzeltilebilir. Bazı eserler için hiçbir bilgi mevcut değildir ve düzeltme yapılamaz. Meta-analizin, mevcut artefakt bilgilerine karşılık gelen iki aşamada yürütülmesini öneririz.

İlk aşama meta-analiz, tüm veya hemen hemen tüm çalışmalar için bilgilerin mevcut olduğu artefaktları düzeltir. Bazı araştırma alanlarında, bu tam anlamıyla bir meta-analiz olacaktır. Yani, yalnızca örnekleme hatası yapaylığı için düzeltme yapılabilecektir.

Bu birinci aşama çıplak kemik meta-analizi için yöntemler Bölüm 3’te sunulmuştur. Birinci aşama meta-analizin ana ürünü, birinci aşamada kontrol edilen artefaktlar için düzeltilmiş popülasyon korelasyonlarının ortalama ve standart sapması tahminidir. -aşamalı meta-analiz. Bir moderatör değişken hipotezi varsa, o zaman ilgili her bir çalışma alt kümesi için bir meta-analiz olacaktır.

İkinci aşama meta-analizin amacı, bilginin düzensiz olarak mevcut olduğu eserler için birinci aşama meta-analizi düzeltmektir. “Bu eserler” ifadesi, bu bağlamda sporadik eserler anlamına gelir. İkinci aşama meta-analizinin iki aşaması vardır: her eserin ayrı ayrı analizi, ardından eserlerin bileşik etkisinin analizi.

1. Aşama: Artefakt Bilgilerini Biriktirme

Her sporadik artefakt için, artefakt bilgisi, hesaplanabileceği çalışmalar için artefakt çarpanını oluşturmak için kullanılır. Bu değerler daha sonra çalışmalar arasında toplanır. Yani, her bir artifakt çarpanı için bir ortalama ve bir standart sapma hesaplıyoruz. Her yapay dağılım için, ayrıca varyasyon katsayısını, ortalamaya bölünen standart sapmayı ve burada ν ile gösterilen varyasyon katsayısının karesini de hesaplarız.

Aşama 2a: Ortalama Korelasyonu Düzeltme

Artefaktların ortalama korelasyon üzerindeki bileşik etkisi, bileşik çarpan tarafından hesaplanır. Yani, ortalama zayıflatılmış korelasyon, ortalama gerçek korelasyon ve ortalama bileşik artifakt çarpanının ürünüdür. Ortalama bileşik çarpan, ayrı yapay çoğaltıcıların araçlarının çarpımıdır. Sporadik artefaktların bileşik etkisini düzeltmek için, birinci aşama meta-analizden ortalama korelasyonu alır ve ortalama bileşik çarpanına böleriz.

Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
meta-analiz çalışması örneği
Meta analiz Nasıl yapılır
Meta analiz çalışması
Psikometrik meta-analiz
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz programı
Meta-analiz pdf

Aşama 2b: Korelasyonların Standart Sapmasını Düzeltme

Artefaktların korelasyonların varyansı üzerindeki bileşik etkisi daha karmaşıktır. Bir yandan, artefaktların zayıflatıcı etkisi, popülasyon korelasyonlarının varyasyonunu azaltma eğilimindedir. Öte yandan, çalışmalar arasındaki artefaktlardaki varyasyon, çalışmalar arasındaki korelasyonların varyansında yapay bir artışa neden olur.

Hesaplamalı olarak, önce artefakt varyasyonunu düzeltiriz. Birinci aşama meta-analizde bulunan varyanstan, ayrı yapıların varyasyon katsayılarının karelerinin toplamından hesaplanan bir terimi çıkarırız. Daha sonra azaltılmış varyansı ortalama bileşik çarpanının karesine bölerek zayıflama etkisini düzeltiriz. Bu sayı, mevcut yapı bilgisine sahip tüm yapıtlar için düzeltilen korelasyonların istenen varyansıdır.

İkinci aşama meta-analizinin ana ürünü, ara sıra mevcut artifakt bilgilerinin toplandığı eserler için düzeltilen popülasyon korelasyonlarının ortalama ve standart sapmasıdır. Önemli artefaktların düzeltilmediği ölçüde, ortalama bir eksik tahmin olacak ve standart sapma bir fazla tahmin olacaktır.

Düzeltilmemiş artefaktların sadece küçük bir etkisi varsa ve araştırma alanında çok az kötü veriye sahip olacak kadar şanslıysak, o zaman ortalama ve standart sapma, gerçek korelasyon dağılımının makul derecede doğru tahminleri olacaktır. Her durumda, tahminler çıplak kemik meta-analiz sonuçlarından çok daha doğru olacak ve birçok güncel bilimsel çıkarımın temelini oluşturan tek çalışma düzeltilmemiş korelasyonlardan çok daha doğru olacaktır.

Artefakt Dağılımı Meta-Analiz

Bu alıştırmada sunulan veriler, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki en büyük perakendecilik firmalarından birinde yürütülen bir seçim geçerliliği çalışmasından elde edilen gerçek verilerdir. Bu alıştırmadan elde ettiğiniz tüm hesaplamaları ve sonuçları kaydedin.

I. İlk olarak, bu verilerin meta analizini yapın(yalnızca örnekleme hatası için doğru). Bunu bir hesap makinesiyle veya INTNL programını (yani, Ek’te açıklanan yazılım paketinde “Korelasyonlar-Yapısal Dağılımları Kullanma” etiketli program) kullanarak yapabilirsiniz. Bir hesap makinesi kullanırsanız daha fazlasını öğreneceksiniz.

II. Nihai meta-analiz sonuçlarını almak için çıplak kemik meta-analizinin sonuçlarını düzeltebiliriz. Bunu iki şekilde yapacağız: İlk olarak, aralık kısıtlamasının doğrudan olduğunu varsayacağız – test puanları üzerinde doğrudan seçim (Thorndike’s Case II). İkinci olarak, aralık kısıtlamasının, bilinmeyen (kaydedilmemiş) değişken kombinasyonlarına dayalı olarak dolaylı olduğunu varsayacağız (örneğin, çalışanlar, örneğin, boş bir başvuru, bir görüşme, vb.).

A. Doğrudan Menzil Kısıtlaması (Durum II). Her test için her iş ailesinde uX = s/S = .65 olduğunu varsayın. Her bir iş ailesinde iş performansı ölçüsünün (denetim derecelendirmeleri) güvenilirliğinin .50 (sınırlı örnek değeri) olduğunu varsayın. (Not: Bu, önce derecelendirme güvenilmezliği düzeltmesini, ardından aralık kısıtlama düzeltmesini yapmanız gerektiği anlamına gelir.)

Bu değerlerin her ikisi de tüm iş ailelerinde sabit olduğundan, sadece r ̄ ve SDres’i düzelterek ortalama gerçek geçerliliği (ρ ̄xy∞) ve gerçek geçerliliğin standart sapmasını (SDρ) tahmin edebilirsiniz. (Yani, ρ ̄xy∞ tahmini için r ̄’yi düzelttikten sonra, SDρ’nin yaklaşık bir tahminini SDρ = [ ρ ̄xy∞ / r ̄ ] SDres olarak alabilirsiniz.) Bu tahminleri bu şekilde hesaplayın. Ayrıca, %90 güvenilirlik değerini hesaplayın. Sonuçlarınızı tabloya girin.

INTNL-D programını artefakt dağıtımları ile de kullanabilirsiniz. Bu, Ek’te açıklanan yazılımda “Korelasyonlar – Artifakt Dağılımlarını Kullanmak” etiketli programdır; program tarafından istendiğinde, aralık kısıtlamasının doğrudan olduğunu belirtin. INTNL-D programını çalıştırın ve sonuçları eşlik eden tabloya (“Doğrudan Aralık Kısıtlaması—Program Hesaplamaları” altında) girin.

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

Meta-analiz, örnekleme hatalarının ortalamasını alarak örnekleme hatasını azaltır. Bu nedenle, meta-analizde önemli bir adım, belirli kritik ortalamaların hesaplanmasıdır: ortalama korelasyon, korelasyonların varyansı (ortalamadan ortalama kare sapma) ve ortalama örnekleme hatası varyansı. Bunun için her bir çalışmaya ne kadar ağırlık vereceğimize karar vermeliyiz.

Hangi ağırlıklar kullanılmalıdır? Meta-analizdeki ilk adım, çalışmalar arasında belirli sayıların ortalamasını almaktır. Bu ortalama alma birkaç yolla yapılabilir. Ortalama düzeltilmiş korelasyonlarda, basit veya “ağırlıksız” bir ortalama, örneklem büyüklüğü 12 olan bir çalışmaya, örneklem büyüklüğü 1.200 olan bir çalışmaya verilen ağırlık kadar verilir. Ancak küçük örneklemli çalışmada örnekleme hatası varyansı, büyük örneklemli çalışmadakinden 100 kat daha fazladır. Schmidt ve Hunter (1977) bu soruna dikkat çekti ve her çalışmanın örneklem büyüklüğüne göre ağırlıklandırılmasını önerdi.

Hunter, Schmidt ve Jackson (1982, s. 41–42), çalışmalar arasında popülasyon korelasyonlarında çok az veya hiç varyasyon olmadığında bunun optimal bir strateji olduğunu belirtmişlerdir – “homojen” durum. Çalışmalar arasında korelasyonlar büyük ölçüde farklılık gösterirse bir sorun olabileceğini belirtmişlerdir. Meta-analiz çok büyük örneklem büyüklüğüne sahip bir çalışma içeriyorsa, diğer tüm çalışmalar çok daha küçük örneklem büyüklüğüne sahipse, problem potansiyel olarak akuttur. Büyük örneklem büyüklüğündeki çalışma bir şekilde sapkınsa, o zaman meta-analize hakim olduğu için meta-analiz sapkın olacaktır. Bu durum pratikte nadiren ortaya çıkar.

Homojen durum, Hedges ve Olkin’de teknik olarak ayrıntılı olarak ele alındı. Bu durum için anahtar matematiksel teoremi not ettiler. Popülasyon korelasyonları bir çalışmadan diğerine farklılık göstermiyorsa, her çalışmanın örnekleme hatası varyansına ters olarak ağırlıklandırılmasıyla optimal ağırlıklar elde edilir.

Popülasyon korelasyonu ρi bilinmediği için bu optimal ağırlık kullanılamaz. Hedges ve Olkin (1985) bunu not etmemiş olsa da, homojen durumda bile, gözlemlenen çalışma korelasyon roi’sinin çalışma popülasyon korelasyonu ρi ile değiştirilmesi, en doğru alternatif ağırlıklara yol açmaz. Bu bölümde daha önce belirtildiği gibi, daha doğru bir alternatif, her çalışma popülasyonu ρi için gözlemlenen ortalama korelasyon r ̄o’yu ikame etmektir.

Önceki tartışma homojen durum (yani Sρ2 = 0 olduğu durum) açısından yapılmıştır. Bununla birlikte, bu bölümde daha önce belirtildiği gibi, bu ağırlıklar heterojen durum için de (Sρ2 > 0 olduğu yerde), örneklem boyutu ρi boyutuyla (popülasyon korelasyonu) ilişkili olmadığı sürece çok doğrudur. Bu nadir durum dışında, Ni ile ağırlıklandırma, homojen durum için olduğu kadar heterojen durum için de çok doğrudur. Bu önemlidir, çünkü bazıları heterojen durumda Ni ile ağırlık verilmemesi gerektiğini savunmuştur.

meta-analiz çalışması örneği
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
Meta analiz yöntemi nedir
Meta analiz nasıl yazılır
Meta analiz çalışması
Meta analiz Nedir

Çalışmalar, düzeltilen bir veya daha fazla artefakt üzerinde büyük ölçüde farklılık gösterdiğinde, daha karmaşık ağırlıklandırma, çalışmalardaki bilgilerin daha iyi kullanılmasını sağlayacaktır. Daha fazla bilgi içeren çalışmalar, daha az bilgi içeren çalışmalara göre daha fazla ağırlık almalıdır. Örneğin, değişkenlerden birinin veya her ikisinin aşırı bölünmelerle ikiye ayrıldığı araştırmalar, neredeyse eşit bir bölünmeye sahip bir çalışmaya göre çok daha az ağırlık almalıdır. Aynı durum, bir çalışma çok düşük güvenilirliğe sahipken ikinci bir çalışma yüksek güvenilirliğe sahipse geçerlidir.

Çalışma popülasyon korelasyonu ρi bilinmediğinden, bazı ikameler yapılmalıdır. Daha önce belirtildiği gibi, en doğru ikame, her bir çalışma popülasyon korelasyonu ρi için gözlemlenen ortalama korelasyon r ̄o’yu ikame etmektir. r ̄o bir sabit olduğundan, bu, ρi ile terimi ortadan kaldırma etkisine sahiptir ve böylece ağırlıkları verir.

Yani, her çalışmanın ağırlığı iki faktörün ürünüdür: numune boyutu Ni ve artefakt zayıflama faktörü Ai’nin karesi. Zayıflama faktörünün karesi alınır, çünkü bir korelasyonu faktör 1/Ai ile çarpmak, onun örnekleme hatası varyansını 1/A2i ile çarpmaktır. Bu ağırlıklandırma şeması istenen etkiye sahiptir: Belirli bir çalışmada artefakt zayıflaması ne kadar aşırı olursa, o çalışmaya atanan ağırlık o kadar az olur. Yani, çalışmada ne kadar fazla bilgi bulunursa, ağırlığı o kadar büyük olur.

Örneklem büyüklüğü 100 olan iki çalışmayı düşünün. (1) Her iki değişkenin de mükemmel bir güvenilirlikle ve aralık kısıtlaması olmaksızın ölçüldüğünü, (2) popülasyon korelasyonunun ρ her iki çalışmada da aynı olduğunu ve (3) bağımlı değişkenin ikiye ayrıldığını varsayın. her iki çalışmada. Çalışma 1’de, 50-50’lik bir bölünme vardır, bu nedenle gerçek popülasyon korelasyonu ρ, .80 ρ’lık bir çalışma popülasyon korelasyonuna indirgenir.

Çalışma 2’de 90–10’luk bir bölünme vardır, bu nedenle gerçek popülasyon korelasyonu ρ, .59 ρ’luk bir çalışma popülasyonu korelasyonuna indirgenir. Yapay dikotomizasyondan kaynaklanan zayıflamayı düzeltmek için, Çalışma 1 gözlemlenen korelasyon ro1 .80’in tersi ile çarpılmalıdır.

Böylece örnekleme hatası varyansı 1.25’in karesi ile çarpılır, yani 1.252 = 1.5625. Yapay dikotomizasyondan kaynaklanan zayıflamayı düzeltmek için, Çalışma 2’de gözlemlenen korelasyon ro2 .59’un tersi ile çarpılmalıdır, yani 1/.59 = 1.695.

Böylece örnekleme hata varyansı 1.695’in karesi ile çarpılır, yani 1.6952 = 2.8730. Dikotomizasyon ve düzeltmeden önce, her iki korelasyondaki örnekleme hatası aynıydı: örnekleme hatası, 100’lük eşit örneklem büyüklükleri ve ρi’nin eşit popülasyon korelasyonları tarafından ima edildi. Ancak, dikotomizasyon düzeltmesinden sonra, ikinci çalışma, birinci çalışmadaki örnekleme hatası varyansından 2.8730/1.5625 = 1.839 kat daha büyük örnekleme hatası varyansına sahiptir. Bu nedenle, ikinci çalışma meta-analizde sadece 1/1.839 = .544 kat daha fazla ağırlığı hak ediyor.

Özetle, ortalama almada kullanılabilecek üç tipik ağırlık türü vardır. İlk olarak, çalışmalar arasındaki kalite (bilgi içeriği) farklılıkları göz ardı edilebilir ve yüksek hatalı çalışmalara düşük hatalı çalışmalara olduğu kadar ağırlık verilebilir.

Bu, eşit ağırlıklar durumudur ve wi = 1 ile temsil edilir. İkincisi, eşit olmayan örnek boyutunun kalite üzerindeki etkisi düşünülebilir, ancak diğer artefaktların etkileri göz ardı edilebilir. Bu, Schmidt ve Hunter (1977) tarafından önerilen örneklem büyüklüğü ağırlıklarına yol açar: wi = Ni. Üçüncüsü, hem Ni hem de diğer artefaktları hesaba katan ağırlıklar düşünülebilir: wi = Ni A2i.

Bu son ağırlıkların kullanılmasını öneriyoruz, çünkü bunlar daha fazla düzeltme gerektiren çalışmalara daha az ağırlık verir ve dolayısıyla daha fazla örnekleme hatasına sahiptir. Bu ağırlıklar, ayrı ayrı düzeltilen korelasyonların meta analizi için Windows tabanlı programımızda kullanılır.

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

Geleneksel inceleme prosedürleri, çok sayıda çalışma arasında çelişkili bulguları birleştirmek için yetersizdir. Glass’ın işaret ettiği gibi, yüzlerce çalışmanın sonuçları “verileri organize etme, tasvir etme ve yorumlama tekniklerinin yardımı olmadan 500 test puanının anlamını kavrayabileceğimizden daha fazla geleneksel anlatı söylemsel incelememizde kavranamaz.”

Sınıf büyüklüğünün öğrencinin öğrenmesi üzerindeki etkileri, IQ’nun yaratıcılıkla ilişkisi ve psikoterapinin hastalar üzerindeki etkileri gibi alanlarda, kelimenin tam anlamıyla yüzlerce çalışma sadece birkaç yıllık bir süre içinde birikebilir. Glass (1976), bu tür çalışmaların toplu olarak, bugüne kadar onlardan çıkarabildiğimizden çok daha fazla bilgi içerdiğini belirtti.

Bu altın bilgi madenlerinden yararlanmadığımız için “kanıtladığımızdan çok daha az şey biliyoruz” dedi. İhtiyaç duyulan şey, kurulması genel ilkeleri ve kümülatif bilgiyi oluşturacak olan, görece değişmez temeldeki ilişki ve nedensellik modellerini ortaya çıkarmak için mevcut çalışmalardan elde edilen sonuçları bütünleştirecek yöntemlerdir.

Psikoloji ve sosyal bilimler tarihinde bir zamanlar, söz konusu sorunu inceleyen daha fazla ampirik çalışma için acil ihtiyaç vardı. Birçok araştırma alanında, bugün ihtiyaç duyulan ek deneysel verilere değil, biriken çok büyük miktardaki veriyi anlamlandırmanın bazı yollarına ihtiyaç duyulmaktadır.

Mevcut çalışmaların sayısının oldukça fazla olduğu psikoloji ve diğer sosyal bilimlerdeki alanların sayısının artması ve genel bilgi oluşturmak için çelişkili bulguların bütünleştirilmesinin teori geliştirme ve pratik problem çözmenin önemi nedeniyle, meta-analiz oynamaya başladı. araştırmalarda giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür yöntemler, bize zaten aşina olan istatistiksel ve psikometrik prosedürler etrafında inşa edilebilir.

Glass’ın belirttiği gibi,

Çoğumuz araştırma verilerinin birincil analizinde değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri analiz etmek üzere eğitildik. Ancak daha yüksek düzeyde, varyans, tek biçimli olmama ve belirsizliğin daha az belirgin olmadığı durumlarda, nicel titizliğin yerine edebi açıklamayı çok sık koyarız. Araştırmanın uygun şekilde bütünleştirilmesi, birincil veri analizinde uygulanan aynı istatistiksel yöntemleri gerektirir.

meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ve derleme arasındaki fark
Meta-analiz özellikleri
Meta analiz nasıl yazılır
Meta-analiz araştırması nedir
Meta analiz çalışması
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz programı

Davranışsal ve Sosyal Bilimlerde Meta-Analizin Rolü

Psikolojik araştırmalara özgü küçük örneklem çalışmaları, görünüşte çelişkili sonuçlar üretir ve istatistiksel anlamlılık testlerine güvenmek, çalışma sonuçlarının daha da çelişkili görünmesine neden olur. Meta-analiz, araştırma literatürlerinin altında yatan daha basit ilişki modellerini ortaya çıkarmak için bu tür çalışmalarda bulguları bütünleştirir ve böylece teori geliştirme için bir temel sağlar. Meta-analiz, örnekleme hatasının, ölçüm hatasının ve çelişkili bulgular yanılsaması yaratan diğer yapay nesnelerin çarpıtıcı etkilerini düzeltebilir.

Herhangi bir bilimdeki amaç, birikimli bilgi üretimidir. Nihayetinde bu, bilimsel alanın odak noktası olan fenomenleri açıklayan teorilerin geliştirilmesi anlamına gelir. Bir örnek, kişilik özelliklerinin çocuklarda ve yetişkinlerde zaman içinde nasıl geliştiğini ve bu özelliklerin hayatlarını nasıl etkilediğini açıklayan teoriler olabilir.

Bir diğeri, hangi faktörlerin iş ve kariyer memnuniyetine neden olduğu ve iş tatmininin kişinin hayatının diğer yönleri üzerinde ne gibi etkileri olduğuna dair teoriler olacaktır. Ancak teoriler geliştirilmeden önce, değişkenler arasındaki ilişkileri tam olarak kalibre edebilmemiz gerekir. Örneğin, akran sosyalleşmesi ile dışa dönüklük düzeyi arasındaki ilişki nedir? İş tatmini ile iş performansı arasındaki ilişki nedir?

Değişkenler arasındaki bu tür ilişkileri tam olarak ayarlayamazsak, teoriler inşa etmek için hammaddelere sahip değiliz. Bir teorinin açıklayacağı hiçbir şey yoktur. Örneğin, dışadönüklük ile çocukların popülaritesi arasındaki ilişki, farklı çalışmalarda güçlü bir pozitiften güçlü bir negatif korelasyona ve aradaki her şeye kaprisli bir şekilde değişiyorsa, dışadönüklüğün popülariteyi nasıl etkileyebileceğine dair bir teori oluşturmaya başlayamayız. Aynı durum iş tatmini ile iş performansı arasındaki ilişki için de geçerlidir.

Talihsiz gerçek şu ki, çoğu araştırma literatürü bu türden çelişkili bulgular gösteriyor. Bazı çalışmalar istatistiksel olarak anlamlı ilişkiler bulurken bazıları bulamıyor. Birçok araştırma literatüründe, bu bölünme yaklaşık 50-50’dir. Bu davranışsal ve sosyal bilimlerin çoğu alanında geleneksel durum olmuştur. Bu nedenle, anlayış, teoriler ve kümülatif bilgi geliştirmek çok zor olmuştur.

Mükemmel Çalışma Efsanesi

Meta-analizden önce, bilim adamlarının araştırma literatürlerini anlamlandırmaya çalıştıkları olağan yol, anlatısal öznel inceleme kullanmaktı. Bununla birlikte, birçok araştırma literatüründe yalnızca çelişkili bulgular değil, aynı zamanda çok sayıda çalışma da vardı. Bu kombinasyon, standart anlatı öznel incelemesini neredeyse imkansız bir görev haline getirdi – bu, insan bilgi işleme üzerine yapılan araştırmaların insan yeteneklerinin çok ötesinde olduğunu gösterdi. Bir kişi oturup, diyelim ki 210 çelişkili araştırmayı nasıl anlamlandırabilir?

Pek çok anlatı incelemesinde geliştirilen yanıt, mükemmel araştırma efsanesi olarak adlandırılan şeydi. Hakemler, genellikle mevcut çalışmaların büyük çoğunluğunun “metodolojik olarak eksik” olduğuna ve incelemede dikkate alınmaması gerektiğine kendilerini ikna ettiler.

Bu metodolojik yetersizlik yargıları genellikle kendine özgü fikirlere dayanıyordu: Bir gözden geçiren, Peabody Kişilik Envanteri’ni “yapı geçerliliğinden yoksun” olarak görebilir ve bu aracı kullanan tüm çalışmaları atabilir. Bir diğeri, aynı envanterin kullanılmasını metodolojik sağlamlık için bir ön koşul olarak görebilir ve bu envanteri kullanmayan tüm çalışmaları ortadan kaldırabilir. Bu nedenle, herhangi bir gözden geçiren kişi, birkaç çalışma dışında hepsini değerlendirmeden çıkarabilir ve belki de çalışma sayısını 210’dan örneğin 7’ye kadar daraltabilir. Sonuçlar bu 7 çalışmaya dayalı olacaktır.

Uzun zamandır en çok okunan literatür incelemelerinin ders kitaplarında görünenler olduğu bir durum olmuştur. Ders kitaplarının, özellikle ileri düzey ders kitaplarının işlevi, belirli bir alanda bilinenleri özetlemektir. Bununla birlikte, hiçbir ders kitabı tek bir ilişki üzerine 210 çalışmayı alıntılayamaz ve tartışamaz. Ders kitabı yazarları genellikle bir veya iki “en iyi” çalışma olarak düşündükleri şeyleri seçer ve daha sonra ders kitabı sonuçlarını araştırma literatüründeki büyük miktarda bilgiyi atarak sadece bu çalışmalara dayandırırdı. 

The post Davranışsal ve Sosyal Bilimlerde Meta-Analizin Rolü – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Meta-analistler sıklıkla farklı şekillerde rapor edilen sonuçlarla uğraşmak zorunda kalırlar. Tahıl verimini artırmanın yollarını aradığımızı ve yüksek dozda gübrenin standart dozdan daha iyi çalışıp çalışmadığıyla ilgilendiğimizi varsayalım. İki dozdan birini almak için farklı parselleri randomize ederek dozun etkisini ölçen, ancak sonucu farklı şekillerde ölçen çalışmalar bulabiliriz. Bazı çalışmalar bitkiler için ortalama büyüme oranını ölçebilirken, diğerleri belirli sayıda hafta sonra verimi ölçebilir (ve zamanlamalar çalışmalar arasında değişebilir).

Bazı çalışmalar, belirli bir büyüme oranına ulaşan bitkilerin oranını ölçerken, diğerleri, uygulamadan belirli bir hacimdeki tahılın üretimine kadar geçen süreyi ölçebilir. Bir dizi doz uygulayan ve doz ile örneğin verim arasındaki korelasyonu inceleyen başka çalışmalar bulabiliriz.

Aynı sonucu araştıran çalışmalarda bile sonuçlar farklı şekillerde rapor edilebilir. Burada iki çeşit varyasyon vardır. İlk olarak, analiz için farklı yaklaşımlar kullanılabilir. Örneğin, iki çalışma, her bir gübre dozu altında başarısız olan bitkilerin oranına odaklanabilir, ancak biri bunu bir oran olarak bildirirken, bir diğeri bunu oranlardaki bir fark olarak bildirir.

İkincisi, aynı analiz bile farklı istatistikler kullanılarak rapor edilebilir. Örneğin, birkaç çalışma iki doz arasındaki ortalama verimleri karşılaştırırsa, bazıları standart sapmalarla ortalamaları, diğerleri p değeriyle ortalamaları, diğerleri güven aralıklarıyla ortalama farklarını ve diğerleri de varyans analizinden F istatistiklerini rapor edebilir.

Tüm bu varyasyonlar bir meta-analizde ne ölçüde birleştirilebilir? Burada sadece istatistiksel değerlendirmeleri ele alıyoruz ve analizde farklı sonuç ölçütlerini birleştirmek için sağlam bir gerekçe olduğunu varsayıyoruz. İkili sonuçları (arızalı bitkilerin oranı), farklı ölçüm ölçeklerini (büyüme hızı, verim), hayatta kalma sonuçlarını (meyveye kadar geçen süre) ve korelasyonel verileri (doz-verim) kullanarak sürekli sonuçları tanımladığımıza dikkat edin. Olasılıklar listesi daha uzundur ve tüm seçeneklerin kapsamlı bir özetini yapmaya çalışmıyoruz.

Çalışmalar aynı sonuca hitap ettiğinde, aynı şekilde ölçüldüğünde, analiz için aynı yaklaşımı kullandığında, ancak sonuçları farklı şekillerde sunduğunda, meta-analizin önündeki tek engel pratiktir. İlginin etki büyüklüğünü tahmin etmek için yeterli bilgi mevcutsa, bir meta-analiz mümkündür.

Örneğin, standart sapmalı ortalamalar, p-değerli ortalamalar ve bir güven aralığına sahip ortalamalardaki farklılıkların tümü, ortalama verimdeki farkı tahmin etmek için kullanılabilir (ilk iki durumda, numune boyutlarının bilinmesi şartıyla) . Bu üçü, örneklem büyüklüğü ile birlikte uygun bir F istatistiğinin yaptığı gibi, ortalamalarda standart bir farkın hesaplanmasına da izin verir.

meta-analiz çalışması örneği
Meta analiz çalışması
sistematik derleme ve meta-analiz nedir
Meta-analiz programı
Meta analiz nasıl yapılır
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz pdf
Meta-analiz etki büyüklüğü

Çalışmalar aynı sonucu ele aldığında, aynı şekilde ölçüldüğünde, ancak analiz için farklı yaklaşımlar kullanıldığında, o zaman bir meta-analiz olasılığı hem istatistiksel hem de pratik hususlara bağlıdır. Önemli bir nokta, bir meta-analizdeki tüm çalışmaların temelde aynı tedavi etkisi indeksini kullanması gerektiğidir. Örneğin, bir risk farkını bir risk oranıyla birleştiremeyiz. Bunun yerine, tüm çalışmalar için aynı indeksi hesaplamak için özet verileri kullanmamız gerekir.

Tam olarak aynı olmasa da benzer olan bazı endeksler vardır ve bunların birleştirilmesinin kabul edilebilir olup olmadığı konusunda yargıya varılması gerekir. Bir örnek, oran oranları ve risk oranlarıdır. Olay nadir olduğunda, bunlar yaklaşık olarak eşittir ve kolayca birleştirilebilir.

Olay yaygınlaştıkça ikisi birbirinden uzaklaşır ve birleştirilmemelidir. Risk oranlarına benzeyen diğer endeksler ise tehlike oranları ve oran oranlarıdır. Bazı insanlar bunların birleştirilecek kadar benzer olduğuna karar verir; diğerleri yapmaz. Bu tür kararları vaka bazında almak için meta-analistin meta-analizin amaçları bağlamındaki yargısı gerekecektir.

Çalışmalar farklı yollarla ölçülen aynı sonucu veya tamamen farklı sonuçları ele aldığında, bir meta-analizin uygunluğu esas olarak önemli hususlara bağlıdır. Araştırmacı, birleşik bir analizin anlamlı bir yoruma sahip olup olmayacağına karar vermek zorunda kalacaktır.

Eğer öyleyse, yukarıdaki istatistiksel ve pratik hususlar geçerlidir. Bir diğer husus, farklı sonuçlar için kullanılan farklı ölçeklerin nasıl ele alınacağıdır. Sürekli sonuç ölçümleri için standart yaklaşım, her çalışmayı standartlaştırılmış bir ortalama fark olarak analiz etmektir, böylece tüm çalışmalar ortak bir metriği paylaşır.

Bazı basit dönüşümler altında belki de şaşırtıcı bir şekilde birleştirilebilen yararlı bir endeks sınıfı vardır. Özellikle, standartlaştırılmış ortalama farkları, oran oranlarını ve korelasyonları ortak bir metriğe dönüştürmek için formüller mevcuttur. Bu tür dönüştürmeler, verilerin altında yatan doğası hakkında bazı varsayımlar gerektirir ve bu varsayımların ihlali, sürecin geçerliliğini etkileyebilir.

Ayrıca, ikili verileri kullanan çalışmaların, sürekli verileri kullanan çalışmalardan bazı önemli açılardan farklı olabileceğini ve korelasyonları ölçen çalışmaların iki grubu karşılaştıranlardan farklı olabileceğini unutmamalıyız. Daha önce olduğu gibi, bunlar çalışmalar arasındaki niteliksel farklılıklardan ziyade derece sorularıdır.

BİR META-ANALİZ YAPMAK İÇİN KAÇ ÇALIŞMA YETERLİDİR?

Sabit etkili bir modelle çalışıyorsak, iki veya daha fazla çalışmaya dayalı bir özet, gerçek etkinin her iki çalışmaya göre daha kesin bir tahminini sağladığından, iki çalışmamız olur olmaz bir meta-analiz yapmak mantıklıdır. tek basina. Daha da önemlisi, gözlemlenen etkilerdeki dağılımla ilgilenmiyoruz çünkü bunun örnekleme hatasından başka bir şeyi yansıtmadığı varsayılıyor.

Bir özet etki bildirerek, garanti edilmeyen bir kesinlik düzeyini ima ettiğimize dair bir endişe olabilir. Aslında, özet etki, tahminin belirsizliğini tanımlayan bir güven aralığı ile nitelenir. Ek olarak, araştırmalar gösteriyor ki, bu bilgiyi sağlayamazsak, araştırmacıların verilere kendi sentezlerini dayatacaklar, bu da her zaman bilinen formülleri kullanarak hesapladığımızdan daha az doğru ve değerden daha kendine özgü olacaktır.

Ancak çoğu durumda, etkilerdeki dağılımın (en azından kısmen) gerçek olduğu varsayılan rastgele etkiler modeliyle çalışmamız gerekir. Hata tahmininin örnekleme teorisine dayandığı (ve dolayısıyla güvenilir olduğu) sabit etki analizinden farklı olarak, rastgele etkiler analizinde hata tahminimizin kendisi güvenilmez olabilir.

Spesifik olarak, az sayıda çalışmaya dayandığında, çalışmalar arası varyansın (T2) tahmini büyük ölçüde hatalı olabilir. Özet etkisinin standart hatası (kısmen) bu değere dayanmaktadır ve bu nedenle, güven aralığı ile bir özet etki sunarsak, yalnızca nokta tahmininin yanlış olması muhtemel olmakla kalmaz, aynı zamanda güven aralığı yanlış bir anlam verebilir. 

The post META-ANALİZ YAPMAK İÇİN KAÇ ÇALIŞMA YETERLİDİR? – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Meta-analizin ilk günlerinde (en azından şu anki enkarnasyonunda) Robert Rosenthal’a, çalışmaların çeşitli şekillerde farklılık gösterdiği ve analizin elma ve portakalları birleştirmeye tekabül ettiği göz önüne alındığında, bir meta-analiz gerçekleştirmenin mantıklı olup olmadığı soruldu. Rosenthal, amacınız meyve salatası yapmaksa elma ve portakalı birleştirmenin mantıklı olduğunu söyledi.

Bir meta-analizin amacı, nadiren bir dizi özdeş çalışmadan elde edilen verileri sentezlemektir. Neredeyse değişmez bir şekilde amaç, çalışmaların temelini bir şekilde genişletmek, soruyu genişletmek ve cevapların modelini incelemektir. Bir meta-analiz yapmanın mantıklı olup olmadığı ve ne tür çalışmaların dahil edileceği sorusu belirli hedefler bağlamında sorulmalı ve cevaplanmalıdır.

Ortak etkiyi (veya ortalama etkiyi) tahmin etmek için farklı çalışmalardan elde edilen verileri birleştirme yeteneği, meta-analizin önemli bir işlevi olmaya devam etmektedir. Ancak tek işlevi bu değildir. Bazı sentezlerin amacı özet etkiyi bildirmek olacaktır, ancak diğer sentezlerin amacı, ortalama etkinin yanı sıra dağılımı değerlendirmek olacaktır ve diğerlerinin amacı, yalnızca dağılıma odaklanmak olacaktır.

Örneğin, bir öğretim müdahalesinin öğrenci performansı üzerindeki etkisine baktığımızı varsayalım. Sözel becerileri ölçen çalışmaları ve ayrıca matematik becerilerini ölçen çalışmaları dahil etmek mantıklı mı? Amacımız genel olarak performans üzerindeki etkiyi değerlendirmekse, cevap Evet’tir. Amacımız sadece sözel beceriler üzerindeki etkiyi değerlendirmekse, o zaman cevap Hayır’dır. Ortaokul öğrencilerinin ve lise öğrencilerinin kaydedildiği çalışmaları dahil etmek mantıklı mı? Yine, cevap sorulan soruya bağlıdır.

Ancak bazı durumlarda, kararlar daha az nettir. Örneğin, aynı analize hem randomize çalışmaları hem de gözlemsel çalışmaları dahil etmek mantıklı mı? Yarı deneysel çalışmalar ne olacak? Bağımsız grupları kullanan çalışmaları ve eşleştirilmiş tasarımları kullanan çalışmaları dahil etmek kabul edilebilir mi?

Bu ve diğer soruların cevaplarına, ele alınan araştırma sorusu bağlamında karar verilmesi gerekecektir. Buradaki amacımız, ortaya çıkabilecek sorunların ana hatlarını çizmek ve bu tür kararları almak için bir bağlam sağlamaktır.

meta-analiz örnek çalışma
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz pdf
Meta-analiz programı
Meta analiz çalışması
Meta-analiz Nedir
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz özellikleri

ÇALIŞMALAR BİRLEŞTİRİLMEK İÇİN YETERİNCE BENZER Mİ?

İstatistiksel bir bakış açısıyla, katılımcıların, müdahalelerin veya maruziyetlerin türlerine dayalı çalışmaların benzerliği konusunda herhangi bir kısıtlama yoktur. Ancak, analizin anlamlı olması için, bu açılardan yapılan çalışmaların çeşitliliğini dikkatli bir şekilde dikkate almamız gerekmektedir.

Örneğin, araştırma sorusu şu olabilir: İlaç A plaseboya kıyasla kalp krizi riskini azaltır mı; 40-60 yaş arası, önceden kalp krizi öyküsü olmayan ve ilk taramada kolesterol düzeyi 250-300 olan bir erkek popülasyonunda kullanıldığında; dozun günde 10-15 mg arasında olduğu durumlarda; Randomizasyon ve körlemenin belirli kriterleri karşıladığı, bırakma oranı yüzde beşten yüksek olmayan hastaları en az bir yıl takip eden çalışmalarda; ve çalışma süresince hastalar birinci basamak hekimlerinin bakımı altında neredeydi?

Bu durumda, çalışmaları analize dahil etme kriterleri çok dar olacaktır ve analizin amacı, herhangi bir tek çalışma ile mümkün olandan daha kesin bir etki tahmini (ve daha güçlü bir test) elde etmek olacaktır. Bu tür bir meta-analiz, bir ilaç firması tarafından onay sürecinin bir parçası olarak planlanabilir ve bu yaklaşım tamamen meşrudur.

Ancak çoğu meta-analizde dahil etme kriterleri bundan daha geniş olacaktır. Bir meta-analizin önemli bir özelliği, içerdiği birincil araştırmalar tarafından ele alınanlardan daha geniş bir soruyu ele alabilmesi (ve genellikle gerekmesidir). Bu nedenle, çalışmalar arasında belirli bir çeşitlilik sadece kaçınılmaz değil, aynı zamanda arzu edilir.

İyi bir meta-analiz bu çeşitliliği öngörecek ve bulguların çalışmalar arasında dağılımına dikkat ederek yorumlayacaktır. Bazı kriterleri gevşeterek önceki örneği değiştirmek için, kalp krizi riski üzerindeki plaseboya karşı İlaç A’nın etkilerinin pragmatik bir incelemesi, her iki cinsiyeti, daha önce kalp krizi öyküsü olmayan herhangi bir yaştaki yetişkinleri, herhangi bir kolesterol seviyesini; herhangi bir ilaç dozu; Randomizasyon ve körlemenin belirli kriterleri karşıladığı, bırakma oranı yüzde yirmiden fazla olmayan hastaları en az bir yıl takip eden çalışmalarda. Bu daha geniş kriterleri karşılayan çalışmaların çeşitliliği heterojen sonuçlara yol açabilir ve bu heterojenliğin analiz ve yorumlamada tanınması gerekir.

Çeşitliliğe yönelik bir yaklaşım, rastgele etkiler modelini uygulamak ve ardından popülasyonlar ve örneklenen müdahaleler üzerinde beklenen gerçek etki aralığını rapor ederek çeşitliliği ele almaktır. Bu, açıklandığı gibi bir tahmin aralığı biçimini alabilir. Bu, etkilerin küçük bir aralığın üzerine çıkması durumunda uygundur, böylece bulgunun önemli sonuçları tüm aralıkta aynı olur.

Yeterli verilerle, çalışmalar arasındaki çeşitliliği de keşfedebiliriz. Örneğin, bir ilacın etkisinin (plaseboya kıyasla) hastanın cinsiyetine nasıl bağlı olduğunu araştırabiliriz. Bu çalışmaların erkekler ve kadınlar için ayrı ayrı sonuçlar bildirdiğini varsayın. Artık bu alt grupların her birinde özet bir etki hesaplama ve etkinin cinsiyetle ilişkili olup olmadığını (ve nasıl) belirleme yeteneğine sahibiz.

Etki her iki grupta da benzerse, etkinin sağlam olduğunu, daha dar kriterlerle mümkün olmayan bir şey olduğunu bildirebiliriz. Etki değişirse (örneğin, ilaç erkekler için etkilidir, ancak kadınlar için geçerli değildir), o zaman meta-analiz, tüm çalışmalar daha dar kriterlere bağlı kaldığında yine mümkün olmayan önemli bilgiler vermiş olabilir. Bununla birlikte, birçok meta-analiz için bunu güvenilir bir şekilde yapmak için yeterli güç olmadığını unutmayın. Karıştırma sorunları da olabilir.

Dahil etme kriterlerini dar bir şekilde tanımlayıp özet etkiye odaklanabileceğimiz veya dahil etme kriterlerini daha geniş tanımlayıp dağılımı araştırabileceğimiz bu temel yaklaşım, herhangi bir meta-analiz için geçerlidir. Bu fikir kendini çeşitli şekillerde ortaya çıkarabilir ve bazılarını burada keşfediyoruz.

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

Araştırma araştırmalarındaki metodolojik kusurlar, çalışma sonuçlarını, çalışma tasarımının artefaktları olarak düşünülebilecek şekillerde etkiler. Psikometrik meta-analiz üzerine yapılan çalışmaların çoğu, sürekli sonuç ölçütlerini kullanan ve standardizasyon (korelasyon katsayıları veya standartlaştırılmış ortalama farklar gibi) içeren etki büyüklüğü ölçülerini kullanan çalışma örneklerine odaklanmıştır.

Ölçme araçları ölçüm hatasına (kusurlu güvenilirlik) tabi olduğundan, bu ölçüm hatası tarafından daha küçük (zayıflatılmış) hale getirilmiş etki büyüklüğü tahminleri üretirler. Bazı çalışmalarda örneklemler, bağımsız veya bağımlı değişkenler üzerindeki tüm varyasyon aralığını içermeyen şekillerde seçilirse, bu aralık kısıtlaması nedeniyle etki büyüklüğü tahminleri azalır (veya zayıflatılır).

İkili kategoriler oluşturmak için doğası gereği sürekli olan değişkenlerin dikotomizasyonu, (yapay) dikotomizasyondan kaynaklanan varyans azalmasıyla hafifletilen etki büyüklüğü tahminleri üretir. Gözlemlenen etkiler üzerinde etkisi olabilecek metodolojik sorunların daha eksiksiz bir listesi Hunter ve Schmidt’te (2004) bulunabilir.

Psikometrik meta-analistler haklı olarak, araştırmacıların gerçekten bilmek istedikleri şeyin, bir çalışmadaki, çalışma tasarımının yapay ürünleri olmayan yapılar (veya değişkenler) arasındaki ilişki olduğunu iddia ederler. Bu nedenle, bilimsel soruların yanıtları en iyi şekilde, her çalışmada metodolojik kusurlardan arındırılmış olsaydı gözlemlenecek olan sonuçların tahmin edilmesiyle sağlanır. Psikometrik meta-analizin gerçek değerler dediği şey budur.

Psikometrik meta-analiz, bu etkiler set boyunca sentezlenmeden önce, bireysel etki büyüklüğü tahmini düzeyinde ölçüm hatası ve diğer eserler nedeniyle zayıflama için düzeltmeler yapmak için psikometrik ilkelere (dolayısıyla psikometrik meta-analiz adı) dayalı prosedürleri kullanır. meta-analizde yapılan çalışmalar.

Birçok metodolojik yapı, değişkenler arasındaki ilişkileri zayıflatma etkisine sahiptir. Bu nedenle, artefaktların etkileri (ölçüm güvenilmezliği veya aralık kısıtlaması gibi) için düzeltilen ortalama etki boyutu, genellikle düzeltmelerin yapılmadığı duruma göre daha büyük olacaktır.

Etkilerdeki varyasyon tahminimiz de farklı olabilir. Bunun nedeni, artefaktların etki büyüklükleri üzerindeki etkisinin çalışmadan çalışmaya değişmesi ve bu da gözlemlenen etki büyüklüklerinin değişkenliğini arttırmasıdır. Sonuç olarak, eserler için düzeltilen etkilerdeki çalışmalar arasındaki varyasyon (psikometrik meta-analizlerde ilgi çeken varyasyon), tipik olarak gözlemlenen etkilerdekinden daha azdır.

meta-analiz örnek çalışma
Meta-analiz araştırması nedir
Meta-analiz Nedir
Meta-analiz pdf
Meta analiz çalışması
meta-analiz makale örneği
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar

YAPILARIN ZAYIFLATICI ETKİLERİ

Psikometrik meta-analizler genellikle gözlenen (düzeltilmemiş) etki büyüklüğü ile gerçek (düzeltilmiş) etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi oranları aracılığıyla temsil eder. Bununla birlikte, psikometrik terminolojiye uygun olarak, gözlenen etkiyi belirtmek için zayıflatılmış terimini ve düzeltilmiş etkiyi belirtmek için zayıflatılmamış terimini kullanırlar. Zayıflatılmış etkinin zayıflatılmamış etkiye oranı, artefaktın etki boyutu üzerindeki etkisini tanımlar ve bir artefakt çarpanı olarak adlandırılır, çünkü gözlemlenen (zayıflatılmış) etki boyutunun büyüklüğü, artefakt çarpanının zayıflatılmamış etki boyutunun çarpımına eşittir.

Örneğin, etki büyüklüğü bir korelasyon katsayısıysa (tipik olarak psikometrik meta-analizlerde olduğu gibi) ve artefakt iki değişkenden birinde ölçüm hatası (güvenilmezlik) ise, o zaman zayıflatılmış korelasyonun a oranı 􏰀 zayıflatılmamış korelasyon, Y’nin güvenirlik katsayısının kare köküdür. (Güvenilirlik katsayısı, ölçümlerin tekrarlanabilirliğini karakterize etmek için psikometrik teoride ve diğer alanlarda kullanılan bir indekstir.)

Genel olarak ölçüm teorisi ve özel olarak güvenilirlik tartışması bu kitabın kapsamı dışında olsa da, Lord ve Novick’te (1968) güvenilirliğe ilişkin karmaşık bir tartışma bulunabilir ve Crocker ve Algina’da bir giriş tartışması bulunabilir.

Diğer artefaktlar (bir veya diğer değişken için ölçüm aralığının kısıtlanması gibi), artefakt çarpanı için farklı ifadelere yol açar. Artefakt çarpanları için cebirsel ifadeler, psikometrik veya istatistiksel teoriden gelir (bkz. Hunter ve Schmidt, 2004). Artefaktlar tipik olarak zayıflamaya yol açarken (yani, 0 < a < 1), bunun tüm artefaktlar için böyle olması gerekmez (örneğin, çalışma popülasyonundaki değişken aralığının ilgili referans popülasyondakinden daha büyük olduğu durumda) .

Birkaç yapı bir efekt boyutu parametresini etkiliyorsa, her biri için bir yapı çarpanı hesaplayabiliriz. Daha sonra, tüm eserlerin birleşik etkisi, tüm bireysel eser çarpanlarının ürünü olan birleşik bir eser çarpanı ile ifade edilebilir. Bu birleştirilmiş artifakt çarpanı, herhangi bir tekli artifakt çarpanı gibi kullanılabilir.

Psikometrik meta-analizin amacı, gözlenen (zayıflatılmış) etki büyüklüğü tahminlerinin (r gibi) verilen tahminleri verilen zayıflatılmamış etki büyüklüğü parametrelerinin (􏰀u gibi) dağılımını tanımlamaktır. (38.1)’den, zayıflatılmamış korelasyonun, gözlenen korelasyondan ve artifakt çarpanından şu şekilde tahmin edilebileceği sonucu çıkar.

Zayıflatılmamış korelasyonların ve bunların varyanslarının tahminlerini elde ettikten sonra, Bölüm 3 ila 6’da açıklanan yöntemlerden herhangi birini uygulayabiliriz. Örneğin, temel ters varyans ağırlıklı ortalamaları kullanarak bir sabit etki veya rastgele etkiler meta analizi gerçekleştirebiliriz, istatistiksel bir test veya I2 kullanarak veya T 2’yi hesaplayarak heterojenliği değerlendirebilir ve heterojenliği keşfetmek için alt grup analizleri ve meta-regresyon gerçekleştirebiliriz. Bununla birlikte, psikometrik meta-analiz alanında tipik olarak kullanılan yöntemler biraz farklıdır.

Özellikle,

• Etki büyüklüğü indeksi olarak Fisher’in Z-dönüştürülmüş korelasyonları yerine ham korelasyonlar kullanılır.
• Numune boyutları, ters varyanslar yerine ağırlık olarak kullanılır (bu, korelasyonlar için çok az fark yaratır, ancak ikili verilere uygulandığında çok farklı sonuçlar verebilir).
• 􏰁2’yi tahmin etmek için farklı bir yöntem kullanılır.
• Heterojenlik farklı bir şekilde incelenir ve raporlanır.

META-ANALİZ YÖNTEMLERİ

Önce gözlemlenen (zayıflatılmış) korelasyonların bir meta-analizini gerçekleştirmek için kullanılan yöntemleri tanımlayacağız ve sonra benzer fikirleri zayıflatılmamış korelasyonlara uygulayacağız. Bu noktada, farklı çalışmalara atıfta bulunmak için (i) alt simgeleri eklenir ve çalışmaların sayısını belirtmek için k kullanılır. Psikometrik meta-analizdeki gelenek, ortalama korelasyonu hesaplamak için örnek boyutlarını ağırlık olarak kullanmaktır.

Altta yatan zayıflatılmış korelasyon katsayılarının çalışmalar arası varyansını (􏰁2) tahmin etmek için, her çalışmadan korelasyon için bir varyansa ihtiyacımız var. Olağan varyans tahminini kullanabiliriz. Bununla birlikte, psikometrik meta-analizdeki gelenek, örnekleme hatası varyansını hesaplamak için ortalama etki büyüklüğü parametresinin örneklem büyüklüğü ağırlıklı tahminini kullanmaktır.

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).