Son birkaç yılda hem tıpta hem de sosyal bilimlerde sistematik derlemelerin kullanımında büyük bir artış görüldü. Birçok meslekte kanıta dayalı uygulamaya odaklanma, önemli müdahaleler ve klinik uygulamalar hakkında hem bilinen hem de bilinmeyenlerin anlaşılmasına yönelik ilgiyi teşvik etmiştir.

Sistematik incelemeler, hem politika kararlarını hem de yeni çalışmaların tasarımını iyileştirmek için literatürü özetlemek için şeffaf ve tekrarlanabilir bir yöntem vaat etti. Sistematik incelemelerin potansiyeline inanırken, bu potansiyelin yetersiz yöntemler ve sonuçların yanlış yorumlanmasıyla tehlikeye atıldığını da gördüm.

Bu kitap, meta-analizi içeren sistematik incelemelerin planlanmasını, yürütülmesini ve yorumlanmasını güçlendirmek için stratejiler sağlama girişimimdir. Tıpta ve sosyal bilimlerde var olan araştırma miktarı göz önüne alındığında, politika yapıcılar, araştırmacılar ve tüketiciler, tek bir çalışma veya anekdottan sonuç çıkarmaktan kaçınmak için bilgiyi organize etmenin yollarına ihtiyaç duyarlar. Bir kanıt kümesinden alınan kararları iyileştirmenin bir yolu, araştırma çalışmalarını sentezleme yöntemlerimizi geliştirmektir.

Bu çalışmanın itici gücü, Campbell Methods grubunun eş başkanı, Methods editörü ve sistematik araştırma sentezi öğretmeni olarak görev yaptığım Campbell Collaboration ile olan deneyimimden kaynaklanmaktadır. Bu kitaba iki farklı konu ilham vermiştir. Rothstein’ın belirttiği gibi, araştırmayı gözden geçirenler tarafından her zaman sorulan bir takım sorular vardır.

Bu sorular şunları içerir: Bir meta-analiz yapmak için kaç çalışmaya ihtiyacım var? Rastgele efektler mi yoksa sabit efekt modelleri mi kullanmalıyım (ve bu arada, bunlar zaten nedir)? Çok fazla heterojenlik ne kadardır ve bu konuda ne yapmalıyım? Bu listeye, eksik verilerin nasıl ele alınacağı, regresyon katsayılarını raporlayanlar gibi daha karmaşık çalışmalarla ne yapılacağı ve bir araştırma sentezinden nasıl çıkarımlar yapılacağı hakkında sorular ekleyeceğim. Bu yaygın sorular literatürde henüz net bir şekilde ele alınmamıştır ve bu kitabın bu konuları ele almak için bazı ön stratejiler sağlayabileceğini umuyorum.

Bu çalışmayı yazmaktaki ikinci motivasyonum, bir araştırma sentezinden yapabileceğimiz çıkarımların kalitesini artırmaktır. Bu amaca ulaşmanın bir yolu, hem incelemede kullanılan yöntemleri hem de bu sonuçların yorumunu iyileştirmektir. Sistematik bir inceleme yürüten herkes, ilgili çabayı bilir.

Bir yorumcunun süreç boyunca aldığı tüm kararların yanı sıra, inceleme tüketicilerinin sorduğu kaçınılmaz bir soru var: Tüm bunlar ne anlama geliyor? Bu incelemenin sonuçları hangi kararları garanti ediyor? Bu kitapta tartışılan yöntemlerin, belirli bir literatürün daha iyi anlaşılmasına yol açan sistematik bir incelemede toplanan verilerin daha kapsamlı ve düşünceli analizlerini yapma konusunda araştırmayı inceleyenlere yardımcı olacağını umuyorum.

Kabaca belirtildiği gibi sistematik incelemelerin aşamalarına karşılık gelen üç bölüm halinde düzenlenmiştir. Bu bölümler bir meta-analiz planlamak, bir meta-analizden elde edilen karmaşık verileri analiz etmek ve meta-analiz sonuçlarını yorumlamaktır. Bu bölümlerin her biri aşağıda özetlenmiştir.

Meta analizi Nedir
meta-analiz nedir örneği
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
meta-analiz özellikleri nelerdir
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analiz programı
Meta-analiz makale
meta-analiz nedir nasıl yapılır

Sistematik Gözden Geçirme Planlama

Sistematik bir inceleme planlamanın en önemli yönlerinden biri, bir araştırma sorusu formüle etmeyi içerir. Derslerimde araştırma sentezi öğretirken, araştırma sorusu sonuçların raporlanması yoluyla veri toplamadan bir sentezin her yönüne rehberlik eder. Bir senteze rehberlik edebilecek üç genel araştırma sorusu biçimi vardır.

En yaygın olanı, belirli bir müdahalenin veya tedavinin etkinliği hakkında sorulardır. Cochrane ve Campbell kütüphanelerindeki incelemelerin çoğu şu şekildedir: Belirli bir tedavi belirli bir durumu veya sorunu ele almada ne kadar etkilidir? İkinci tür bir soru, iki farklı yapı veya koşul arasındaki ilişkileri inceler.

Örneğin, Şirin’in (2005) çalışması, farklı sosyo-ekonomik statü ölçümleri (annenin eğitim düzeyi, geliri veya ücretsiz okul öğle yemeğine uygunluğu gibi) ile çeşitli akademik başarı ölçümleri arasındaki ilişkinin gücünü inceler. Ortaya çıkan başka bir sentez alanı, tanı testlerinin özgüllüğü ve duyarlılığı hakkında bilgilerin sentezlenmesini içerir.

Bir araştırma sorusunu geliştirdikten sonra, gözden geçirenler, incelemeyle ilgili olduğu düşünülen çalışmaları araştırmalı ve değerlendirmelidir. Çalışmaları değerlendirme sürecinin bir kısmı, her bir çalışmadan çıkarılması önemli olacak bilgileri özetleyen bir kodlama protokolünün geliştirilmesini içerir.

Her çalışmadan kodlanan bilgiler, yalnızca inceleme için toplanan literatürün yapısını açıklamak için kullanılmayacak, aynı zamanda dahil edilen çalışmaların sonuçlarında bulduğumuz varyasyonları açıklamaya da yardımcı olabilir. Araştırma sentezleri konusunda sıkça danışman olarak, hem incelemedeki çalışmalardan neyin çıkarılması gerektiğine dair kararlar hem de ne tür analizlerin yürütüleceği konusunda belirli bir alandaki temel konular hakkında derin bilginin önemini biliyorum.

Bölümde. 3, gözden geçirenlerin karşılaştığı iki ortak konuya odaklanıyorum: sabit veya rastgele etkiler analizi seçimi ve bir meta-analiz için moderatör analizlerinin planlanması. Bu bölümde, bir müdahaleyi etkili kılan önemli mekanizmaları veya koşullar ya da yapılar arasında var olabilecek ilişkileri vurgulamak için mantık modellerinin kullanımını savunuyorum.

Mantık modelleri, yalnızca bir gözden geçirenin belirli bir araştırma alanı hakkında yaptığı varsayımları netleştirmekle kalmaz, aynı zamanda her bir çalışmadan çıkarılan verilere ve incelenmesi gereken moderatör modellerine rehberlik etmeye de yardımcı olur. Araştırma alanını anlamak ve test edilecek moderatörleri önceden planlamak, bir meta-analizde “önem için avlanma” ile ilgili sorunlardan kaçınmaya yardımcı olur.

Araştırmacılar, bazen bir dizi tek yönlü ANOVA veya t-testi yürütmeye benzer şekilde, bir dizi tek değişkenli moderatör hakkında rapor vererek, tipik bir meta-analizde sıklıkla yürütülen anlamlılık testlerinin sayısına çok az dikkat ettiler.

Bu analizler sadece şanstan yararlanarak Tip I hatayı artırmakla kalmaz, aynı zamanda okuyucuya moderatörlerin birbirleriyle nasıl karıştırıldığına dair eksik bir resim bırakır. Bir araştırma sentezi ve meta-analizinin planlanmasına rehberlik etmesi, önemli moderatörler arasındaki ilişkileri dikkatle incelemek ve mümkünse meta-regresyonun kullanımını, aynı anda birkaç moderatörün ilişkisini incelemek için mantık modellerinin kullanımını savunuyorum. 

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

RevMan dışındaki tüm ücretsiz paketler DOS tabanlıdır. Bu, Excel gibi diğer paketlerden veri içe aktarmanın Windows tabanlı ticari paketlerden daha zor olduğu anlamına gelir.

Çoğu standart meta-analitik prosedür bu paketler kullanılarak gerçekleştirilebilirken, DOS tabanlı paketler tarafından üretilen grafikler, paket içinde düzenlenmeleri gerektiğinden ve genellikle kelime işlem yazılımına aktarılmaları zor olduğundan, Windows paketleri tarafından üretilen grafiklere göre daha az esnektir. Ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analiz paketlerinin özellikleri aşağıda açıklanmış ve özetlenmiştir.

The Cochrane Collaboration’ın İnceleme Yöneticisi (RevMan sürüm 4.03)

RevMan, inceleme protokollerini veya tamamlanmış incelemeleri Cochrane formatında girmek için tasarlanmış Windows tabanlı bir yazılım paketidir.3 Bu, incelemenin yapılandırılmış bir metnini ve dahil edilen ve hariç tutulan çalışmaların tablolarını içerir. Teknik destek, kayıtlı Cochrane inceleme gruplarının üyelerine sunulmaktadır.

RevMan, MetaView adlı bir analiz modülü içerir. İkili veya sürekli veriler, sonuç ölçeklerinde sabit ve rastgele modeller kullanılarak girilebilir ve analiz edilebilir: olasılık oranı, göreceli risk, risk farkı, ortalama fark ve standartlaştırılmış ortalama farkıdır.

Aynı veri sayfasında farklı karşılaştırmalar ve sonuçlar yer alabilir. Orman arazileri, ham veriler, ağırlıklar ve bireysel çalışmaların yılı ile veya bunlar olmadan görüntülenebilir. Orman arazileri ve veri gösterimleri, çeşitli çalışma özelliklerine göre sıralanabilir. Huni parselleri de mevcuttur. Orman çizimleri (ama huni çizimleri değil) bitmap dosyaları olarak dışa aktarılabilir.

RevMan’i meta-analiz için kullanmanın olası bir dezavantajı, Cochrane Sistematik İncelemeler Veritabanına dahil edilmek üzere tüm bir incelemeyi içerecek şekilde tasarlandığından, kullanıcının önce tam bibliyografik ayrıntılar gibi çok sayıda bilgiyi girmesi gerektiğidir. Çalışmalar, herhangi bir meta-analitik prosedür gerçekleştirilmeden öncedir.

Meta Analist

Meta-analist, New England Tıp Merkezi, Box 63, 750 Washington St, Boston, MA 02111, ABD’den Dr Joseph Lau tarafından yazılmıştır. Program DOS tabanlıdır; Windows sürümü geliştirilme aşamasındadır. İlgilenen okuyucular, bir kopyasını almak için yazarla iletişime geçmelidir. Program, yalnızca ikili sonuçları olan klinik araştırmaların standart ve kümülatif meta analizi için geliştirilmiştir. Bir seferde yalnızca bir sonuç girilebilir.

Program, oran oranlarını, göreceli riskleri ve risk farklılıklarını birleştirmek için yaygın olarak kullanılan sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. Yayın yılı veya bileşen çalışmalarının kalite özellikleri gibi diğer değişkenler veri tablosuna dahil edilebilir. Kümülatif meta-analiz, çalışma kalitesi veya yayın yılı gibi ortak değişkenlere göre artan veya azalan sırada gerçekleştirilebilir. Kapsüllenmiş bir PostScript dosyasına grafik çıktı gönderme seçeneği vardır.

meta-analiz örnek çalışma
cma meta-analiz programı indir
Meta-analiz makale
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-Analiz Eğitimi
Meta-analiz Nasıl yapılır
Meta-analiz makale Örneği
Meta-analiz etki büyüklüğü

Meta Testi

Joseph Lau tarafından da yazılan bu DOS-tabanlı paket (yukarıdaki e-posta adresine bakın), tanısal test verilerinin meta-analizi için özel olarak tasarlanmış tek pakettir ve bu nedenle bu derlemede benzersiz özelliklere sahiptir. Her çalışma için veriler (doğru +, yanlış –, yanlış +, doğru –) çalışma düzeyinde ortak değişkenlerle birlikte pakete girilir.

Paket, her çalışma için ayrı ayrı duyarlılık ve özgüllüğü gösterir ve hem sabit hem de rastgele etkiler modelleri altında toplanır. Özet alıcı operatör eğrisi (ROC) analizleri de görüntülenir. Duyarlılık ve özgüllüğün orman çizimleri ve özet doğruluk eğrileri mevcuttur. Grafikler, kapsüllenmiş PostScript formatı kullanılarak kaydedilebilir.

Kolay MA sürüm 99

EasyMA, Lyon Üniversitesi’nden Michel Cucherat tarafından geliştirilen DOS tabanlı bir pakettir. Tüm menü başlıkları İngilizce olarak yazılmıştır, ancak bağlamsal yardım yalnızca Fransızca olarak mevcuttur, ancak İngilizce’ye çevrilmiş kağıt tabanlı bir kılavuz ve programı açıklayan bir kağıt4 mevcuttur. EasyMA, bir veya birkaç ikili sonucu olan klinik çalışmaların meta-analizi için geliştirilmiştir.

Menü odaklıdır ve birleşik bahis oranları, göreceli riskler ve risk farklılıklarının hesaplanması için sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. İkinci durumda, bir olayı (NNT) önlemek için tedavi edilmesi gereken hasta sayısı da verilir. Diğer faydalı özellikler, kontrol grubu olay oranlarına göre bir tablo sıralama çalışmaları ve kontrol grubunun tedavi grubu oranlarına karşı ağırlıklı ve ağırlıksız regresyon analizini içerir. EasyMA, hem standart hem de kümülatif meta-analiz için orman parsellerinin yanı sıra radyal ve huni grafikleri üretir.

Meta

Free University of Berlin’den Ralf Schwarzer tarafından yazılan bu program, DOS altında çalışır ve etki büyüklüklerinin (standartlaştırılmış ortalama farklar) meta-analizi için tasarlanmıştır. Program, korelasyon katsayılarının gövde ve yaprak görüntüsünü çizmek için kullanılabilir, ancak yüksek kaliteli grafikler mevcut değildir.

Meta-analiz için olanaklar içeren veya meta-analiz rutinlerinin yazıldığı genel istatistiksel yazılım

Halihazırda ticari bir istatistiksel yazılım paketine aşina olan ve bu pakete erişimi olan okuyucular için meta-analiz olanaklarını kullanmak, meta-analiz yapmanın en uygun yolu olabilir. Genel paketlerin detayları Kutu 17.1’de verilmiştir.

Yıldız ile işaretlenmiş paketler hazır meta-analiz rutinleri sağlamaz, ancak meta-analiz programları kullanıcılar tarafından yazılmış ve ücretsiz olarak kullanıma sunulmuştur. Bazı faydalı web sitelerinin adresleri Kutu 17.1’de verilirken; Daha fazla bilgi bulmak için, istenen paketin adıyla birlikte “meta-analiz” için bir internet araması yapmanızı öneririz.

Örneğin, SAS kullanan meta-analiz rutinleri hakkında bilgi bulmak için “meta-analiz SAS”ı arayın. SAS dahil olmak üzere çeşitli istatistiksel paketlerde uzman meta-analiz prosedürleri yapmak için mevcut kod rutinlerinin ayrıntılı bir incelemesi için detaylara bakınız.

Durum*

Stata, genel amaçlı bir istatistik paketidir. Kullanıcılar tarafından yazılmış ve ticari paketlerde mümkün olan tekniklerin ve grafiklerin büyük çoğunluğunu kullanıma sunan kapsamlı bir meta-analitik prosedürler yelpazesi internetten indirilebilir. Stata’daki meta-analiz, Bölüm 18’de ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

SAS*

SAS, veri yönetimi ve istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılmaktadır. Meta-analizi gerçekleştirmek için SAS kullanımına ayrılmış bütün bir kitap mevcuttur,5 ve burada açıklanan kod rutinleri indirilebilir. Ek olarak, sabit ve rastgele etki analizlerinin yanı sıra birkaç çizim de gerçekleştiren başka bir SAS makrosu paketi yazılmış ve açıklanmıştır.

Ne yazık ki, SAS tarafından üretilen grafiklerin nispeten düşük kalitesi (burada listelenen diğer ticari paketlerle karşılaştırıldığında), özellikle bir yayına dahil edilmek üzere yüksek kaliteli grafikler isteniyorsa, meta-analiz potansiyelini ciddi şekilde baltalamaktadır.

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

Özet noktalar

• Hem ticari hem de ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analitik yazılım mevcuttur.
• Serbestçe kullanılabilen yazılımlar genellikle DOS tabanlıdır ve daha sınırlı grafiklerle daha az kullanıcı dostudur.
• Ticari yazılımlar için ana seçim, uzman meta-analiz yazılımı ile meta-analiz rutinleri mevcut olan genel istatistiksel paketler arasındadır.

Meta-analiz yapmak için çok çeşitli yazılımlar son yıllarda kullanıma sunulmuştur. Oldukça pahalı ticari yazılımlara (tamamen meta-analiz için ayrılmış veya bazen ek makrolar kullanan meta-analitik prosedürleri içerebilir) ek olarak, bir dizi meta-analiz paketi ücretsiz olarak dağıtılmaktadır. Bu bölümün amacı, ücretsiz ve ticari meta-analiz yazılımı için kısa bir kılavuz sağlamaktır. BMJ’nin web sitesinde yayınlanan önceki bir incelemeyi günceller.

Bir önceki incelemede listelenen paketlerle meta-analiz yazılımı aramaya başladık. Paketlerin yazarları ve dağıtımcılarıyla, yazılımlarının hala kullanılabilir olup olmadığını ve varsa yeni tesislerin eklenip eklenmediğini öğrenmek için iletişime geçildi. Daha sonra “meta-analiz yazılımı” ifadesini kullanarak internet aramaları yaptık.

Bu tür aramaların sonuçları, arama motoruna ve kesin arama özelliklerine bağlı olarak çok farklı sonuçlar verir. Örneğin, Aralık 1999’da www.google.com’u kullanarak, “meta-analiz yazılımı” (aramayı tam ifadeyle sınırlamak için tırnak içine alınmış) araması, 35 web sayfası verdi, ancak meta-analiz yazılımı (tırnak işaretleri olmadan) arandı. ) 3500 web sayfasıyla sonuçlandı.

Birkaç farklı arama motorunu kullanarak yüzlerce alakalı web sayfası bulduk. Bunlar, ilgili yazılıma veya meta-analiz yazılımlarını listeleyen sitelere atıfta bulunup bulunmadıklarını görmek için ayrıca kontrol edildi.

Yazılımın özellikleri, fiyatı ve bulunabilirliği hızla değiştiğinden (umarız bu kitabın ömründen çok daha hızlı), yazılım paketleri için web sitelerini listeler ve bunların güncel bilgiler için kontrol edilmesini öneririz. İncelediğimiz yazılımın tüm sürümleri Windows veya MS DOS içindi. Eksiklikler için özür dileriz ve kaçırdığımız paketlerin veya bu bölümü yazdıktan sonra yayınlanan paketlerin yazarlarını bizimle iletişime geçmeye teşvik ederiz.

Yazarlardan birinin web sayfasıdır ve yeni gelişmelerle güncellenebilir. Paketleri kalite açısından resmi olarak derecelendirmesek de, özellikle yararlı olduğunu düşündüğümüz yazılımı daha ayrıntılı olarak açıklıyoruz. Tüm paketleri tam olarak test etmediğimizi ve meta-analitik prosedürlerinin iddia edildiği gibi çalıştığını garanti edemeyeceğimizi vurgulamak isteriz.

Son olarak, farklı yazılımlar tarafından gerçekleştirilen meta-analitik prosedürler hakkında çok az arka plan bilgisi verilecektir. Okuyucular, meta-analiz, kümülatif meta-analiz ve orman parsellerinin temel ilkeleri için  huni çizimleri ve radyal çizimler için tanı çalışmalarının meta-analizi için ve meta-analizin istatistiksel temeline bakılır.

Yazılımı şu şekilde sınıflandırdık: (i) yalnızca meta-analiz için ticari yazılım; (ii) ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analiz yazılımı; ve (iii) meta-analiz için kolaylıklar içeren veya meta-analiz rutinlerinin yazılmış olduğu genel istatistiksel yazılım (ticari).

meta-analiz çalışması örneği
CMA meta-analiz programı
Meta-analiz makale
Meta-sentez ve meta-analiz arasındaki fark
Meta-Analiz Eğitimi
Meta-analiz Nedir
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
CMA programı

Ticari Meta-analiz Yazılımı

İkisi tam yayımlanmayı bekleyen dört ticari meta-analiz yazılımı paketi bulduk. Bu paketlerin ana avantajı, Windows tabanlı olmaları (DSTAT hariç) ve böylece veri, sonuç ve grafiklerin diğer paketlerden ve diğer paketlere kolay transferine izin vermeleridir. Ticari meta-analiz paketlerinin özellikleri aşağıda açıklanmış ve özetlenmiştir.

Yazma sırasında, bu Windows tabanlı program tam sürümü bekliyordu. Metaxis, meta-analiz de dahil olmak üzere sistematik bir incelemenin tüm yönlerini gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. İncelemenin yönetimi, inceleme sorularını ve çalışma uygunluk kriterlerini tanımlamaktan veri çıkarma ve analiz etmeye kadar bir dizi göreve dayanır. Referans yönetimi de mevcuttur.

Veriler, Excel gibi elektronik tablolardan doğrudan içe aktarılabilir. Sabit efektler ve rastgele efekt modelleri, orman çizimleri ve huni çizimleri dahil olmak üzere çok çeşitli meta-analitik rutinler ve grafikler mevcuttur. Bu rutinler, kullanıcılar tarafından düzenlenebilen ve böylece mevcut rutinleri değiştirebilen veya yenilerini yazabilen bir komut dosyası dilinde yazılmıştır. Tüm görevler tamamlandığında, program yayınlanmak üzere bir el yazması halinde son düzenleme için bir Word belgesi üretecektir.

Kapsamlı Meta-Analiz versiyonu 0.0.72

Bu Windows tabanlı program yakın zamanda piyasaya sürüldü. Kullanıcı, özetler ve referanslar dahil olmak üzere bir çalışma veritabanı oluşturabilir. Veriler bir elektronik tabloya girilebilir veya doğrudan Microsoft Excel’den alınabilir. Analiz için farklı sonuç ölçütleri ve çalışma grupları belirtilebilir.

Program, bir dizi ağırlıklandırma şeması kullanarak sabit ve rastgele etkiler meta-analizleri yapar. Meta-analizler, müdahale türü veya bileşen çalışmalarının metodolojik kalitesi gibi ortak değişkenlere göre gruplandırılabilir. Orman çizimleri ve huni çizimleri görüntülenebilir ve diğer Windows programlarına aktarılabilir.

MetaWin Sürüm 2.0

MetaWin, Windows tabanlı bir pakettir. Veriler bir elektronik tabloya girilir ve Excel dosyaları doğrudan içe aktarılabilir. Her çalışma için özet istatistikler, hastalığı olan ve olmayan hasta sayısından veya her gruptaki yanıtın ortalama ve standart sapmasından hesaplanır.

Bu özet istatistikleri birleştirmek için sabit ve rastgele etkiler modelleri mevcuttur ve ayrıca parametrik olmayan yeniden örnekleme testleri ve güven aralıkları hesaplanabilir.

Heterojenliği değerlendirmek ve yayın yanlılığını teşhis etmek için kümülatif meta-analiz ve radyal grafikler mevcuttur. Karma bir modelde çalışma düzeyinde ortak değişkenleri dahil ederek heterojenliği keşfetmek de mümkündür. Yazma sırasında, MetaWin, Metaxis ve Kapsamlı Meta-Analiz ile karşılaştırıldığında nispeten ucuzdu.

DSTAT sürüm 1.11

DSTAT, psikolojik bilimlerde meta-analiz için geliştirilmiştir. Veriler 2 × 2 tablolar (ikili sonuçlar için), korelasyon katsayıları, test istatistikleri, P değerleri veya karışımlar olarak girilir. Bu istatistikler daha sonra standartlaştırılmış (ölçeksiz) bir etki ölçüsüne dönüştürülür. Riskteki fark, göreceli risk veya olasılık oranı gibi klinik olarak daha ilgili miktarlar DSTAT ile hesaplanamaz. Ayrıca, sonuçlar grafik olarak görüntülenemez. Bu dezavantajlar, tıbbi araştırmalarda meta-analiz için DSTAT’ın yararlılığını ciddi şekilde sınırlandırmaktadır.

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

İstatistiksel heterojenlik için kanıtlar da çok güçlüdür ve bu, herhangi bir tek genel etki tahmininin yorumlanması hakkında daha da fazla şüphe doğurur. Bir tür ortalama veya tipik etkinin tahmin edildiğini kabul etsek bile, farklı denemelerin sonuçları arasındaki ekstra değişkenlik göz ardı edildiğinden, sonuçların gelecekteki denemeler veya hastalar için tahmin edilmesi açısından verilen güven aralığı çok dardır.

Bu tür problemlerin cevabı, meta-analizlerin potansiyel heterojenlik kaynaklarının dikkatli bir araştırmasını içermesi gerektiğidir. Meta-analiz, tek bir etki tahmini üretmekten daha ileri gidebilir. Örneğin, miyokard enfarktüsünün akut fazındaki tromboliz denemelerinin bir meta-analizinde, semptomların başlangıcı ile tedavi arasında daha az gecikme olduğunda sağkalım yararının daha büyük olduğu gösterilmiştir.

Bu ilişkinin nicelleştirilmesi, rutin klinik uygulamada tromboliz kullanımına yönelik politika önerilerinin hazırlanmasında önemlidir. Daha genel olarak, denemeler arasında neden tedavi etkilerindeki farklılıkların meydana geldiğini anlamaya çalışmanın faydaları, genellikle potansiyel dezavantajlardan daha ağır basmaktadır.

Aynısı, epidemiyolojik çalışmalarda maruz kalma-hastalık ilişkilerindeki farklılıklar için de geçerlidir. Genellikle meta-regresyonlar olarak adlandırılan bu tür analizler, prensipte, örneğin klinik denemelerin bir meta-analizinde, tedavi etkilerini etkilemek için bir dizi deneme veya hasta özelliğinin birlikte nasıl hareket ettiğini araştırmak için genişletilebilir. Yayınlanmış meta-analizlerde böyle bir yaklaşımı uygulamanın faydalarına ilişkin iki örnek aşağıda verilmiştir.

Serum Kolesterol Konsantrasyonu ve İskemik Kalp Hastalığı Riski

Heterojenliğin uç bir örneği, 19 000 miyokard enfarktüsü veya iskemik kalp hastalığından ölümler hakkındaki verileri içeren, serum kolesterol konsantrasyonu ve erkeklerde iskemik kalp hastalığı riskine ilişkin en büyük 10 prospektif kohort çalışmasının 1994 incelemesinde belirgindi. Amaç, serum kolesterol konsantrasyonlarındaki azalmadan elde edilmesi beklenen uzun vadeli faydayı tahmin etmek için serum kolesterolü ile iskemik kalp hastalığı riski arasındaki ilişkinin büyüklüğünü özetlemekti.

10 prospektif çalışmanın sonuçları gösterilmektedir. Bunlar, iskemik kalp hastalığı riskinin görünüşte log-lineer ilişkilerinden elde edilen, serum kolesterolünde 0.6 mmol/l’lik (Batı ülkelerindeki ortalama seviyelerin yaklaşık %10’u) bir azalma ile bağlantılı riskteki orantılı azalmalar olarak ifade edilir. 

Ayrıca, serum kolesterolünün tek bir ölçümünün, bazen regresyon seyreltme yanlılığı olarak adlandırılan, uzun vadeli düzeyin kesin olmayan bir tahmini olduğu gerçeğinden kaynaklanan eksik tahmini de hesaba katarlar.

Meta regresyon nedir
Meta-analiz Nedir
meta-analiz çalışması örneği
Funnel plot nedir
Meta-sentez ve meta-analiz arasındaki fark
Meta değişken nedir
Meta-analiz makale
Forest plot nedir

10 çalışmanın tümü, kolesterol azalmasının iskemik kalp hastalığı riskinde bir azalma ile ilişkili olduğunu gösterse de, bu etkinin tahmini boyutunda önemli ölçüde farklıydılar. Bu, genel bir homojenlik testinden elde edilen uç değerden (χ92 = 127, P 􏰀 0,001) açıktır. Bu, bu çalışmaların sonuçlarını genel bir tahminde basitçe birleştirmenin yanıltıcı olduğunu göstermektedir; heterojenliğin nedenlerinin anlaşılması gereklidir.

Heterojenliğin en bariz nedeni, katılımcıların yaşları veya daha özel olarak takip sırasında koroner olayları yaşama ortalama yaşı ile ilgilidir, çünkü iskemik kalp hastalığının belirli bir serum kolesterol artışı ile göreceli risk ilişkisinin iyi bilindiği iyi bilinmektedir. ilerleyen yaşla birlikte azalır.

Bu nedenle 10 çalışmadan elde edilen veriler, yayınlanmış ve yayınlanmamış bilgilerden mümkün olduğu kadar, girişteki yaşa göre gruplara ayrıldı. Bu, sonuçları koroner bir olay yaşamanın ortalama yaşına karşı çizilen 26 alt çalışma verdi. İskemik kalp hastalığı riskindeki azalma yüzdesi açıkça yaşla birlikte belirgin şekilde azalır.

Bu ilişki, her bir tahminin farklı kesinliklerini hesaba katmak için uygun şekilde ağırlıklandırılmış, yaşa göre log nispi risk azalmasının ikinci dereceden bir regresyonu kullanılarak özetlenebilir. Kolesterol konsantrasyonunda 0,6 mmol/l’lik bir azalmanın, iskemik kalp hastalığı riskinde 40 yaşında %54, 50 yaşında %39, 60 yaşında %27, 70 yaşında %20 ve iskemik kalp hastalığı riskinde azalma ile ilişkili olduğu sonucuna varılmıştır.

Aslında, sonuçların bu özetinden bile (χ2 = 45, P = 0,005) önemli ölçüde heterojenlik kanıtı vardır, ancak bu, yaş dikkate alınmadan önce belirgin olan orijinal heterojenlikten çok daha az aşırıdır.

Yaş dikkate alındığında ortaya çıkan sonuçlara etkisi: örneğin popülasyondaki kolesterol azalmasının etkisini göz önünde bulundurarak çok önemlidir. Serum kolesterolündeki azalma ile ilişkili iskemik kalp hastalığı riskindeki orantılı azalma, güçlü bir şekilde yaşa bağlıdır.

Erken orta yaştaki büyük orantılı azalmalar, daha mütevazı orantılı azalmaların belirgin olduğu ileri yaşlara tahmin edilemez. Gözlemsel epidemiyolojik çalışmaların meta-analizlerinde, heterojenlik kaynaklarının bu şekilde araştırılması, genellikle ikincil bir amaçtan ziyade bir temel amaç olabilir. Gözlemsel çalışmaların sistematik incelemeleri ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.

Serum Kolesterol Azalması ve İskemik Kalp Hastalığı Riski

Serum kolesterolü düşürmenin randomize kontrollü çalışmaları, bir dizi meta-analizin konusu ve çok fazla tartışma konusu olmuştur. Az önce açıklanan 10 prospektif çalışmanın gözden geçirilmesiyle bağlantılı olarak, 1994’te mevcut olan 28 randomize çalışmanın sonuçları özetlendi; bu, özellikle statin kullananlar olmak üzere, daha yakın zamanda kullanıma sunulan serum kolesterolü düşürme denemelerinin sonuçlarını göz ardı etmektedir.

Amaç, serum kolesterol azalmasının kısa vadede iskemik kalp hastalığı riski üzerindeki etkisini ölçmekti, denemelerin ortalama süresi yaklaşık beş yıldı. Test edilen müdahalelerde (farklı ilaçlar, farklı diyetler ve bir vakada kısmi ileal baypas greftleme kullanılarak cerrahi müdahale) denemeler arasında önemli klinik heterojenlik vardı, denemelerin süresinde, elde edilen ortalama serum kolesterol azalma derecesinde (0 ·3–1.5 mmol/l) ve önceden var olan hastalık (örneğin, birincil veya ikincil önleme çalışmaları) ve girişteki serum kolesterol konsantrasyonu seviyesi gibi hastalar için seçim kriterlerinde. Daha önce olduğu gibi, bu önemli klinik farklılıkların gözlemlenen sonuçlarda bir miktar heterojenliğe yol açması muhtemel görünmektedir.

Bu tür orman arazileri heterojenliği araştırmak için pek kullanışlı değildir. Bu amaç için daha iyi bir diyagram Galbraith tarafından önerildi ve kolesterol düşürme denemeleri için gösterildi. Her deneme için, iskemik kalp hastalığının log ods oranının kendi standart hatasına oranı (z-istatistiği), standart hatanın tersi ile karşılaştırılır. Bu nedenle, küçük denemelerden elde edilen en az kesin sonuçlar şeklin solunda ve en büyük denemelerden elde edilen sonuçlar sağda görünür.

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

Erlenmeyer-Kimling ve Jarvik (1963), zihinsel yetenek üzerindeki kalıtsal etkilerin bir resmini bir araya getirmek için birçok çalışmadan alınan zeka testi puanları için akrabalık korelasyonlarını kullandı. Fleishman ve Levine ve ortakları, alkol alımı ile farklı yeteneklere bağlı olarak görev performanslarındaki azalmalar arasındaki ilişkiyi belirlemek ve insan performansının uyanıklık alanındaki bir yetenek sınıflandırma sisteminin etkinliğini belirlemek için deneysel çalışmalar boyunca etki büyüklüklerini biriktirdiler.

Bununla birlikte, bu yazarların hiçbiri, kümülatif bilgi üretmek için bulguların çalışmalar arasında bütünleştirilmesine ilişkin genel problemin çözümünde kullanılmak üzere sistematik bir meta-analiz metodolojisi bütünü geliştirmedi. Araştırma bulgularını çalışmalar arasında bütünleştirmek için sistematik nicel tekniklerin tanıtılması 1970’lere kadar değildi. Glass (1976) bu tür ilk prosedür dizisini geliştirdi.

Glass’ın çalışmalarından habersiz, ertesi yıl meta-analiz yöntemleriyle ilgili ilk makalemizi yayınladık. Glass, analizlerin (çalışmaların) analizine atıfta bulunmak için “meta-analiz” terimini kullandı. Bu terimi tanıtmasının bir nedeni, bu tür analizleri ikincil analizlerden ayırmaktı. İkincil analizde, araştırmacı daha önceki bir çalışmanın dayandığı orijinal verileri elde eder ve yeniden analiz eder.

Meta-analiz, çalışmalar arasında etki büyüklüklerinin ve diğer tanımlayıcı istatistiklerin nicel kümülasyonu ve analizidir. Orijinal çalışma verilerine erişim gerektirmez.

Meta-analiz yöntemleri, grafik olarak gösterildiği gibi üç geniş kategoriye ayrılır. Tamamen tanımlayıcı yöntemler (Cam yöntemleri ve çalışma etkileri meta-analiz yöntemleri) araştırma literatüründe bulunanların tanımlayıcı bir resmini çizer, ancak çalışma bulgularını çarpıtan herhangi bir eseri analiz etmeye, düzeltmeye veya başka bir şekilde ele almaya çalışmaz.

Sonraki, yalnızca örnekleme hatası yapaylığını ele alan meta-analiz yöntemleridir. Bunlar, Hedges ve Olkin (1985) ile Rosenthal ve Rubin’in homojenlik testine dayalı yöntemlerini ve ayrıca Bölüm 3’ün başlarında açıklanan “çıplak” meta-analiz yöntemlerini içerir.

Özellikle, ölçüm hatasını ele almazlar. Son olarak, yalnızca örnekleme hatasının değil, aynı zamanda çalışma sonuçlarını çarpıtan çeşitli diğer yapay nesnelerin etkilerini ele alan ve düzelten meta-analiz yöntemleri vardır. Bu yöntemler, tüm çalışmalar metodolojik olarak hatasız bir şekilde yürütülmüş olsaydı elde edilecek sonuçları tahmin eder.

Yani, bir grup kusurlu gerçek dünya çalışmasının altında yatan bilimsel gerçekliği ortaya çıkarmaya çalışırlar. Rubin’in (1990) meta-analiz yöntemlerinin hizmet etmesi gerektiğini belirttiği amaç budur. Psikometrik meta-analiz yöntemleri olarak adlandırılan bu yöntemler, bu yazının odak noktasıdır. 

meta-analiz örnek çalışma
Meta analizi Nedir
Meta-analiz makale
Etkili araştırma sentezleri yapabilmek için Bir araştırma yöntemi: Meta-analiz
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz özellikleri
Meta-analiz araştırma yöntemi
Sistematik derleme nedir

Tanımlayıcı Meta-Analiz Yöntemleri: Glassian ve İlgili Yöntemler

Glassian Meta-Analiz Yöntemleri ve Eleştiriler

Glass için meta-analizin amacı tanımlayıcıdır; amaç, belirli bir araştırma literatürünün çok genel, geniş ve kapsayıcı bir resmini çizmektir. Cevaplanması gereken sorular çok geneldir; örneğin, türü ne olursa olsun, psikoterapinin, bu sonuçların doğasından bağımsız olarak, terapi araştırmacılarının ölçmek için yeterince önemli olduğunu düşündükleri sonuç türleri üzerinde bir etkisi var mı (örneğin, kişinin bildirdiği kaygı, duygusal patlamaların sayısı, vb.) ? Bu nedenle, Glassian meta-analizi genellikle çalışmaları biraz farklı bağımsız değişkenlerle (örneğin, farklı terapi türleri) ve farklı bağımlı değişkenlerle birleştirir. Sonuç olarak, bazıları bu yöntemleri elma ve portakalı birleştirmek olarak eleştirdi.

Glassian meta-analizinin üç temel özelliği vardır:

1. Anlamlılık düzeylerinden çok etki büyüklüklerine güçlü bir vurgu. Glass, araştırma entegrasyonunun amacının çıkarımsal olmaktan çok tanımlayıcı olduğuna ve en önemli tanımlayıcı istatistiklerin, etkilerin büyüklüğünü en açık şekilde gösterenler olduğuna inanıyordu. Glassian meta-analizi tipik olarak Pearson r’nin tahminlerini veya d’nin tahminlerini kullanır. Glassian meta-analizinin ilk ürünü, çalışmalar arasında gözlemlenen etki büyüklüklerinin veya korelasyonların ortalama ve standart sapmasıdır.

2. Görünen değerde etki büyüklüklerinin varyansının kabulü. Glassian meta-analiz, dolaylı olarak, etki büyüklüklerinde gözlemlenen değişkenliğin gerçek olduğunu ve bazı önemli açıklamaları olması gerektiğini varsayar. Etki büyüklüklerinde örnekleme hatası varyansına dikkat edilmez. Çalışmaların değişen özelliklerinde (örneğin, deneklerin cinsiyeti veya ortalama yaşı, tedavi süresi ve daha fazlası) somut açıklamalar aranır. Çalışma etkileriyle ilişkili çalışma özellikleri, açıklama güçleri açısından incelenir.

Glassian meta-analizinin uygulamalarındaki genel bulgu, birkaç çalışma özelliğinin çalışma sonuçlarıyla önemli ölçüde ilişkili olduğudur. Meta-analizde bu adımla ilişkili şans ve düşük istatistiksel güç üzerinde kapitalizasyon sorunları tartışıldı.

3. Çalışmaların hangi yönlerinin kodlanması ve çalışma sonuçlarıyla olası ilişki için test edilmesi gerektiğini belirlemeye yönelik güçlü bir ampirik yaklaşım. Glass (1976, 1977), bu tür tüm soruların ampirik sorular olduğunu hissetti ve çalışma sonucunun potansiyel moderatörleri olarak hangi değişkenlerin test edilmesi gerektiğini belirlemede teorinin rolünün altını çizdi.

Bu bölümün sonraki bölümlerinde, Glass’ın meta-analizinin önemli açılardan eksik olduğunu ve bu kitapta sunulan yöntemlerin Glass’ın yöntemlerini genişlettiğini ve tamamladığını savunuyoruz. Bununla birlikte, başkaları da Glass’ın yöntemlerine yönelik ileri düzeyde eleştirilere sahiptir. Bu eleştirilerin bir sonucu olarak, esasen Glass yöntemlerinin varyasyonları olan yeni meta-analiz yaklaşımları geliştirilmiştir. Bu yeni yaklaşımlar daha sonra tartışılacaktır.

Glassian yöntemlerinin başlıca eleştirisi şudur:

1. Glassian meta-analizinde, çalışma etki büyüklüğü tahmini, analiz birimidir. Tek bir araştırma örneğine dayanan çalışmalar, genellikle etki büyüklüklerinin birkaç (bazen çok sayıda) tahminini rapor eder; bu gibi durumlarda, Glass ve ortakları, tipik olarak, bu tür tüm tahminleri meta-analize dahil ederek, istatistiksel bağımsızlık varsayımının ihlal edilmesine neden olur.

Bunun etkisi, meta-analizde uygulanabilecek herhangi bir çıkarımsal istatistiksel testin, örneğin, d ̄ değerinin önemine ilişkin testler gibi, geçerliliği üzerinde şüphe uyandırmaktır. Bu eleştiri istatistiksel olarak doğrudur, ancak Glass’cı meta-analiz için araştırma entegrasyonunun amacının çıkarımsal olmaktan çok tanımlayıcı olduğu önemli gerçeğini gözden kaçırır.

İstatistiksel testler genellikle kullanılsa da, tanımlayıcı amaca ikincildirler. Glassian meta-analizinde önem testinin öneminin azaltılmasına katılıyoruz. Gösterildiği gibi, psikoloji ve diğer sosyal bilimlerdeki istatistiksel anlamlılık testlerine aşırı güven, araştırma literatürlerinden doğru sonuçlara varmada aşırı zorluklara yol açmıştır.

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

Örnekleme hatası sorununu çözmek için birden fazla çalışmaya ihtiyaç duyulduğundan, her bir konudaki tüm çalışmaların kullanılabilirliğini sağlamak kritik öneme sahiptir. Önemli bir sorun, birçok iyi çoğaltma makalesinin birincil araştırma dergileri tarafından reddedilmesidir. Dergiler şu anda çalışmaları değerlendirirken yeniliğe ve yaratıcılığa aşırı ağırlık veriyor ve genellikle örnekleme hatasını veya ölçüm hatası gibi diğer teknik sorunları dikkate almıyor.

Pek çok dergi “salt çoğaltma çalışmaları”nı veya “salt ölçüm çalışmaları”nı dikkate bile almaz. Pek çok ısrarcı yazar, nihayetinde bu tür çalışmaları daha düşük prestijli dergilerde yayınlar, ancak birçok ret mektubuna katlanmak zorunda kalırlar ve yayın genellikle uzun bir süre ertelenir.

Bize göre bu, daha sonraki meta-analizler için ihtiyaç duyulacak tüm çalışmaları sistematik olarak arşivleyen yeni bir tür dergiye – basılı veya elektronik – ihtiyacımız olduğunu açıkça gösteriyor. Amerikan Psikoloji Derneği’nin 1970’lerin başındaki Deneysel Yayın Sistemi bu yönde bir girişimdi. Ancak o zamanlar meta-analizin sonradan yarattığı ihtiyaç henüz mevcut değildi; sistem görünüşe göre o zaman gerçek bir ihtiyacı karşılamadı ve bu nedenle durduruldu.

Bugün ihtiyaç o kadar büyük ki, böyle bir dergi sistemine sahip olamamak, psikoloji ve sosyal bilimlerde kümülatif bilgi yaratmada tam potansiyelimize ulaşma çabalarımızı geciktiriyor. Amerikan Psikoloji Derneği Bilimsel İşler Kurulu şu anda böyle bir sistemin fizibilitesini inceliyor.

Meta-Analizin Psikoloji Dışındaki Etkisi

Tıpta Etkisi

Meta-analizin etkisi, tıbbi araştırmalarda davranışsal ve sosyal bilimlerden daha fazla olabilir. New England Journal of Medicine ve Journal of the American Medical Association gibi önde gelen tıbbi araştırma dergilerinde yüzlerce meta-analiz yayınlanmıştır.

Tıbbi araştırmalarda tercih edilen çalışma, katılımcıların tedaviyi veya plaseboyu almak üzere rastgele atandığı ve araştırmacıların katılımcıların hangi tedaviyi aldıkları konusunda kör olduğu randomize kontrollü çalışmadır (RCT). Bu araştırma tasarımının güçlü yanlarına rağmen, genellikle aynı tedavide farklı RKÇ’lerin çelişkili sonuçlar elde etmesi söz konusudur.

Bunun nedeni kısmen, altta yatan popülasyon etki büyüklüklerinin genellikle küçük olması ve kısmen de (belki de bizim algılarımızın aksine) RKÇ’lerin genellikle küçük örneklem boyutlarına dayanmasıdır. Ayrıca, aşırı bilgi yükleme sorunu tıpta sosyal bilimlerdekinden daha da büyüktür; Her yıl bir milyondan fazla tıbbi araştırma çalışması yayınlanmaktadır. Hiçbir pratisyen muhtemelen kendi alanındaki tıp literatürüne ayak uyduramaz.

Tıbbi araştırmalara meta-analizi getiren lider Thomas Chalmers’dı. Chalmers, araştırmacı olmasının yanı sıra, geniş, dağınık ve odaklanmamış tıbbi araştırma literatürünün uygulayıcılara rehberlik sağlayamamasından dolayı hüsrana uğrayan bir dahiliye uzmanıydı. 1970’lerin ortalarından başlayarak, Chalmers ilk meta-analiz yöntemlerini sosyal ve davranış bilimlerinde geliştirilenlerden bağımsız olarak geliştirdi.

İyi yürütülmüş olmasına rağmen, ilk meta-analizleri, meta-analiz kavramını eleştiren tıbbi araştırmacılar tarafından iyi kabul edilmedi. Buna karşılık, o ve ortakları, bir tedavinin etkili olduğunu kesin olarak göstermek için yeterli bilginin elde edildiği tarihi ortaya çıkaran bir teknik olan “sıralı meta-analiz” geliştirdiler.

meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz ne demek
Meta analiz çalışması Nedir
Meta-analizin özellikleri
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz pdf
Meta-Analiz kitap PDF
Meta-analiz makale

Örneğin, belirli bir ilaç için ilk RCT’nin 1975’te yapıldığını, ancak sıfır etkiyi kapsayan geniş bir güven aralığına sahip olduğunu varsayalım. Şimdi, 1976’da meta-analiz edilecek toplam dört çalışma sağlayan üç çalışma daha yapıldığını ve bu çalışmaların metaanalitik ortalamasının güven aralığının hala geniş olduğunu ve hala 0’ı içerdiğini varsayalım. Şimdi, beş tane daha olduğunu varsayalım. RCT’ler 1977’de gerçekleştirilmiş ve bu tarihe kadar bir meta-analiz için dokuz çalışma sağlamıştır.

Şimdi, bu meta-analiz 0’ı hariç tutan bir güven aralığı verdiyse, meta-analizin kullanımı göz önüne alındığında, 1977’de bu ilacı kullanmaya başlamak için yeterli bilginin zaten mevcut olduğu sonucuna varırız. Chalmers ve arkadaşları daha sonra, hastalıkla ilgili meta-analiz bulgularına ve istatistiklere dayanarak, ilacın 1977’de kullanılmaya başlanması halinde bugüne kadar kaç hayat kurtarılabileceğini hesapladı. Farklı tedaviler, hastalıklar, ve tıbbi uygulama alanlarında, tıbbi araştırmalar tarihsel olarak meta-analizlere dayansaydı, çok sayıda hayat kurtarılabilirdi.

Ortaya çıkan makale, tıpta şimdiye kadar yayınlanmış en önemli ve etkili meta-analiz olarak kabul edilmektedir. Hatta popüler basında geniş çapta rapor edildi ve tartışıldı (örneğin, The New York Times, Science Section). O andan itibaren tıbbi araştırmalarda meta-analiz için önemli bir rol üstlendi.

Chalmers ayrıca, tıbbi araştırmalarda gerçek zamanlı olarak sıralı meta-analiz uygulayan bir organizasyon olan Cochrane Collaboration’ın kurulmasının arkasındaki itici güçlerden biriydi. Bu grup, çok çeşitli tıbbi araştırma alanlarında meta-analizler yürütür ve ardından her meta-analizi yeni RKÇ’ler kullanıma sunuldukça günceller.

Yani, yeni bir RKÇ kullanıma sunulduğunda, meta-analiz, dahil edilen yeni RKÇ ile yeniden çalıştırılır. Bu nedenle, her meta-analiz her zaman günceldir. Bu güncellenmiş meta-analizlerin sonuçları, İnternet’te dünyanın her yerindeki araştırmacılar ve tıp pratisyenlerinin kullanımına açıktır. Bu çabanın tıbbi karar vermeyi geliştirerek yüz binlerce hayat kurtarmış olması muhtemeldir.

Diğer Disiplinlerdeki Etkisi

Meta-analiz, finans, pazarlama, sosyoloji ve hatta vahşi yaşam yönetimi araştırmalarında da önemli hale geldi. Aslında günümüzde meta-analizin bilinmediği bir araştırma alanı bulmak muhtemelen zor olacaktır. Geniş eğitim ve sosyal politika alanlarında, Campbell İşbirliği, sosyal bilimler için Cochrane İşbirliğinin (modellendiği) tıbbi uygulama için yaptığını yapmaya çalışıyor.

Sosyal bilimler arasında, meta-analize önemli bir rol atanan belki de sonuncusu ekonomi olmuştur. Ancak meta-analiz son zamanlarda ekonomide de önem kazanmıştır. Ekonomide meta-analizde doktora programı bile var. Meta-analiz siyaset biliminde de kullanılmaya başlandı.

Meta-Analiz ve Sosyal Politika

Meta-analiz, toplumsal olarak önemli sorulara mevcut en iyi ampirik temelli yanıtları sağlayarak, kamu politikası yapımını etkileyebilir. Bu, bugün hemen hemen tüm politika sorularını içeren ilgili bir araştırma literatürünün bulunduğu herhangi bir kamu politikası sorusu için doğru olabilir.

Örnekler Head Start programından ikili kimyasal silahlara kadar uzanmaktadır. Yakın zamanda kurulan ve daha önce açıklanan Campbell İşbirliğinin amacı, özellikle politikayla ilgili araştırma literatürlerine meta-analiz uygulayarak hükümetlerdeki ve diğer kuruluşlardaki politika yapıcılara politikayla ilgili bilgiler sağlamaktır.

The post Meta-Analizin Tıpta Etkisi – 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).

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

HESAPLAMA MODELİ

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

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

Model seçiminde kaçınılması gereken hatalar

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

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

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

Modelle ilgili pratik farklılıklar

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

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

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

Farklı modeller altında sıfır hipotezi

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

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

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

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

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

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

Rastgele etkiler meta-regresyonunda bazı teknik hususlar

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

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

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

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

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

Aşağıdaki örnekleri göz önünde bulundurun.

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

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

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

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

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

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

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

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

ALT GRUPLARDA SABİT ETKİ MODEL

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

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

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

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

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

Özet efektlerin hesaplanması

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

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

Bu örnekte, tedavi etkisi tüm çalışmalarda tutarlıdır, ancak durum her zaman böyle değildir. Bu yazıdaki ana tema, etki büyüklüklerinin çalışmadan çalışmaya dağılımını değerlendirmenin ve ardından verileri yorumlarken bunu hesaba katmanın önemidir. Etki büyüklüğü tutarlıysa, genellikle özet etkisine odaklanacağız ve bu etkinin analize dahil edilen çalışmaların alanı boyunca sağlam olduğunu not edeceğiz.

Etki büyüklüğü orta derecede değişiyorsa, yine de özet etkiyi rapor edebiliriz, ancak herhangi bir çalışmadaki gerçek etkinin bu değerden biraz daha düşük veya daha yüksek olabileceğini not edebiliriz. Etki bir çalışmadan diğerine büyük ölçüde değişirse, dikkatimiz özet etkiden dağılımın kendisine kayacaktır.

Gözlenen etkilerdeki dağılım kısmen sahte olduğundan (hem etkilerdeki gerçek farkı hem de rastgele hatayı içerir), etkilerdeki varyasyonu yorumlamaya çalışmadan önce, gözlemlenen varyasyonun hangi kısmının (eğer varsa) gerçek olduğunu belirlememiz gerekir. Gözlemlenen varyansın hatadan kaynaklanan kısım ve gerçek etki büyüklüklerindeki değişimi temsil eden kısım olarak nasıl bölüneceğini ve ardından bu bilgilerin çeşitli şekillerde nasıl kullanılacağını gösteriyoruz.

Bu örnekte amacımız, tek bir popülasyondaki özet etkiyi tahmin etmekti. Bununla birlikte, bazı durumlarda, bir çalışma alt grubu ile diğerinin etki büyüklüğünü karşılaştırmak isteyeceğiz (örneğin, nispeten genç bir popülasyon kullananlar ile yaşlı bir popülasyon kullanan çalışmalar için). Diğer durumlarda, varsayılan moderatörlerin (veya ortak değişkenlerin) etki büyüklüğü üzerindeki etkisini değerlendirmek isteyebiliriz (örneğin, 10, 20, 40, 80, 160 mg’lık dozların kullanıldığı çalışmalarda etki büyüklüğünün karşılaştırılması). Bu tür analizler aşağıda tartışılmaktadır.

Neden Meta-Analiz Yapmalısınız?

Neden bir meta-analiz yapmalıyız? Her çalışma için rapor edilen sonuçları almak ve daha sonra bunları bir uzman tarafından harmanlamak ve sentezlemek yerine, verileri sentezlemek için istatistiksel yöntemleri kullanmanın avantajları nelerdir?

Bu bölümde, incelemeye dahil edilecek çalışmaları zaten seçtiğimiz ve sentezin kendisini planladığımız noktadan başlıyoruz. Çalışmaları bulma ve seçme sürecinde sistematik incelemeler ile anlatı incelemeleri arasındaki farkları ele almıyoruz. Bu farklılıklar kritik derecede önemli olabilir, ancak (her zaman olduğu gibi) tüm inceleme sürecinden ziyade veri analizine odaklanıyoruz.

meta-analiz nedir örneği
Meta analiz makale Örneği
Meta-analiz makale
Meta-analiz özellikleri
Meta analiz çalışması
Meta-Analiz Kitap
Meta-regresyon nedir
Sistematik derleme ve meta-analiz Nedir

Bir sentezin amacı, herhangi bir çalışmanın sonuçlarını diğer tüm çalışmalar bağlamında anlamaktır. İlk olarak, etki büyüklüğünün veri gövdesinde tutarlı olup olmadığını bilmemiz gerekir. Tutarlıysa, etki büyüklüğünü mümkün olduğunca doğru bir şekilde tahmin etmek ve senteze dahil edilen çalışma türleri arasında sağlam olduğunu bildirmek isteriz. Öte yandan, çalışmadan çalışmaya önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa, varyansın kapsamını ölçmek ve sonuçları değerlendirmek istiyoruz.

Meta-analiz bu sorunları ele alabilirken, anlatı incelemesi değildir. Meta-analiz ve anlatı incelemesinin aynı soruya nasıl yaklaşacağını göstermek için bir örnekle başlıyoruz ve ardından bu örneği ikisi arasındaki temel farklılıkları vurgulamak için kullanıyoruz.

STREPTOKİNAZ META ANALİZİ

1959’da başlayan ve 1988’de sona eren zaman periyodunda (yaklaşık 30 yıllık bir süre), streptokinazın bir kalp krizini takiben ölümü önleme yeteneğini değerlendirmek için toplam 33 randomize çalışma yapıldı. Damardan uygulanan ve pıhtı önleyici olarak adlandırılan streptokinazın, kalp krizine neden olan pıhtıyı çözdüğü ve böylece hayatta kalma olasılığını arttırdığı varsayılmıştır. Deneylerin tümü benzer protokolleri izledi ve hastalar rastgele ya tedaviye ya da plaseboya atandı. Sonuç, hasta ölse de ölmese de tüm çalışmalarda aynıydı.

Denemeler boyut olarak önemli ölçüde değişiyordu. Medyan örneklem büyüklüğü 100’ün biraz üzerindeydi ancak örneklem büyüklüğü 20 hasta arasında olan bir çalışma ve sırasıyla 12.000 ve 17.000 hastayı içeren iki büyük ölçekli çalışma vardı. 33 çalışmanın altısı istatistiksel olarak anlamlıyken diğer 27’si değildi, bu da çalışmaların çelişkili sonuçlar verdiği algısına yol açtı.

1992’de Lau ve ark. 33 çalışmanın sonuçlarını sentezleyen bir meta-analiz yayınladı. Aşağıdaki sunum Lau makalesine dayanmaktadır (Lau’nun bir olasılık oranı kullandığı bir risk oranı kullanmamıza rağmen).

Orman grafiği, analiz için bağlam sağlar. Merkezin solundaki etki boyutu, tedavi edilen hastaların hayatta kalma olasılığının daha yüksek olduğunu gösterirken, merkezin sağındaki etki boyutu, kontrol hastalarının hayatta kalma olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir.

Arsa, aşağıdaki noktaları vurgulamaya hizmet eder.

• Etki büyüklükleri, çalışmadan çalışmaya makul ölçüde tutarlıdır. Çoğu, 0,50 ila 0,90 aralığına düşer, bu da bir özet etki büyüklüğü hesaplamanın uygun olacağını düşündürür.
• Özet etki, 0,72 ila 0,87 arasında %95 güven aralığı ile 0,79 risk oranıdır (yani, ölüm riskinde %21’lik bir azalma, %95 güven aralığı %13 ila %28). Özet etkisi için p değeri 0,0000008’dir.
• Her etki boyutunu sınırlayan güven aralığı, o çalışmadaki kesinliği gösterir. Aralık 1.0’ı hariç tutuyorsa, p değeri 0,05’ten küçüktür ve çalışma istatistiksel olarak anlamlıdır. Çalışmaların altısı istatistiksel olarak anlamlıyken 27’si anlamlı değildi.
• Özetle, tedavi ölüm riskini yaklaşık %21 oranında azaltır. Ve bu etki, analizdeki tüm çalışmalarda makul ölçüde tutarlıydı.

Bu yazı boyunca, bu sonuçlara yol açan istatistiksel prosedürleri açıklıyoruz. Bu bölümdeki amacımız, basitçe meta-analizin bu mekanizmaları sunduğunu, oysa anlatı incelemesinin sağlamadığını açıklamaktır. Temel farklılıklar aşağıdaki gibidir.

İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK

Bir çalışmada sorulan ilk sorulardan biri, sonuçların istatistiksel önemidir. Anlatı incelemesinin, farklı çalışmalardan elde edilen p-değerlerini sentezlemek için bir mekanizması yoktur ve bunları ayrı veri parçaları olarak ele almak zorundadır. Bu örnekte, çalışmaların altısı istatistiksel olarak anlamlıyken diğer 27’si anlamlı değildi, bu da bazılarının bir etkiye karşı kanıt olduğu veya sonuçların tutarsız olduğu sonucuna varmasına neden oldu. Buna karşılık, meta-analiz, etkileri birleştirmemize ve özet etkisinin istatistiksel önemini değerlendirmemize izin verir. Özet etkisi için p değeri p 5 0.0000008’dir.

27 çalışmanın küçük etkiler bildirdiği için istatistiksel anlamlılığa ulaşamadığı varsayılabilir, ancak durumun böyle olmadığı orman planından açıkça görülmektedir. Aslında, bu çalışmaların birçoğundaki tedavi etkisi, istatistiksel olarak anlamlı olan altı çalışmadaki tedavi etkisinden daha büyüktü. Aksine, çalışmaların %82’sinin istatistiksel olarak anlamlı olmamasının nedeni, bu çalışmaların örneklem büyüklüğünün küçük ve istatistiksel gücünün düşük olmasıdır. Aslında, Bölüm 29’da tartışıldığı gibi, çoğu %20’den daha az güce sahipti. Buna karşılık, meta-analiz için güç %99,9’u aştı.

Bu örnekte olduğu gibi, bir sentezin amacı sıfır hipotezini test etmekse, meta-analiz bu amaç için matematiksel olarak kesin bir mekanizma sağlar. Bununla birlikte, meta-analiz, istatistiksel anlamlılık sorununun ötesine geçmemize ve daha ilginç ve aynı zamanda daha alakalı soruları ele almamıza da olanak tanır.

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