Sonuç sürekli bir ölçümse, müdahale ve kontrol grupları için katılımcı sayısı, ortalama yanıt ve bunun standart sapması gerekir.

Sürekli verilerin meta-analizi için kullanılan iki özet istatistik vardır. Ortalamalardaki fark, tüm denemelerdeki sonuç ölçümleri aynı ölçekte yapıldığında kullanılabilir. Meta-analiz, ortalamalardaki bu farklılıkların ağırlıklı ortalamasını hesaplar, ancak kafa karıştırıcı bir şekilde ağırlıklı ortalama fark (WMD) yöntemi olarak adlandırılır.

Standartlaştırılmış fark, denemelerin tümü aynı sonucu değerlendirdiğinde, ancak bunu çeşitli şekillerde ölçtüğünde kullanılır (örneğin, tüm denemeler depresyonu ölçer, ancak farklı psikometrik ölçekler kullanırlar). Bu durumda, denemelerin sonuçlarını birleştirmeden önce tek tip bir ölçekte standardize etmek gerekir.

Standartlaştırılmış ortalama fark yöntemi, o denemede gözlemlenen değişkenliğe göre her denemede tedavi etkisinin boyutunu (yine gerçekte ortalamada bir fark değil, ortalama bir fark değil) ifade eder. Yöntem, denemeler arasındaki standart sapmalardaki farklılıkların, deneme popülasyonları arasındaki değişkenlikteki gerçek farklılıkları değil, ölçüm ölçeklerindeki farklılıkları yansıttığını varsayar.

Bu varsayım, pragmatik ve açıklayıcı denemelerin (kötü sonuç riskleri açısından farklılık gösterebilen) aynı derlemede birleştirildiği bazı durumlarda sorunlu olabilir. İncelemede kullanılan herhangi bir ölçüm ölçeğinin birimlerinden ziyade standart sapma birimlerinde rapor edildiğinden, genel tedavi etkisinin yorumlanması da zor olabilir.

Standartlaştırılmış ortalama fark yönteminde kullanılan üç popüler etki büyüklüğü formülasyonu vardır. Bu formülasyonlar, hesaplamalarda kullanılan standart sapmaya ve küçük örnek yanlılığı için bir düzeltmenin dahil edilip edilmediğine göre farklılık gösterir.

İstatistikte küçük örnek yanlılığı, küçük bir örnek verilen bir tahminin beklenen değeri ile örnek sonsuz ise beklenen değer arasındaki fark olarak tanımlanır. Simülasyonlar, standartlaştırılmış ortalama farkın sonlu örneklerle olduğundan fazla tahmin edilme eğiliminde olduğunu, ancak yanlılığın yalnızca toplam örnek boyutu çok küçük olduğunda önemli olduğunu göstermektedir.

Müdahale gözlemlenen değişkenliği değiştirdiğinde ve potansiyel olarak ortalama değeri değiştirdiğinde bu yöntem tercih edilir. Hem ağırlıklı ortalama fark hem de standartlaştırılmış ortalama fark yöntemleri, her denemedeki sonuç ölçümlerinin Normal dağılıma sahip olduğunu varsayar. Bu dağılımlar çarpık veya aşırı derecede Normal olmadığında, bu yöntemlerin sonuçları yanıltıcı olabilir.

varyans ve standart sapma
standart sapma hesaplama
Meta regresyon nedir
Meta-analiz örnekleri
Funnel plot nedir
Meta-analiz etki büyüklüğü
Orman grafiği yorumlama
Forest plot yorumlama

Deneme sonuçlarını birleştirerek (meta-analiz) tedavi etkisinin  bir özet (toplanmış) tahmini elde etmek için formüller

Aşağıda açıklanan meta-analiz yöntemlerinin tümü, yukarıda açıklanan, genel olarak 􏰄i ile gösterilen, her biri genellikle SE(􏰄i) ile ilgili olan bir wi ağırlığı verilen bireysel çalışma özeti istatistiklerini birleştirir. Tanımlanan tüm yöntemler, Bölüm 18’de açıklanan Stata rutinlerinde mevcuttur. Toplama notasyonu, analize dahil edilen i denemelerinin toplamını gösterir.

Sabit Efekt ve Rastgele Efekt Yöntemleri

Sabit etki meta-analizinde, tedavinin gerçek etkisinin her çalışmada aynı değerde olduğu veya çalışma sonuçları arasındaki farkların yalnızca şans oyunundan kaynaklandığı sabit olduğu varsayılır. Sabit bir etki varsayımı, bir homojenlik testi kullanılarak test edilebilir.

Rastgele etkiler meta-analizinde, bireysel çalışmalar için tedavi etkilerinin bazı genel ortalama tedavi etkileri etrafında değiştiği varsayılır. Genellikle etki büyüklükleri 􏰄i’nin ortalama 􏰄 ve varyans 􏰅 2 olan Normal bir dağılıma sahip olduğu varsayılır. Özünde, aşağıda açıklanan homojenlik testi 􏰅2’nin sıfır olup olmadığını test eder. 􏰅2 değeri ne kadar küçükse, sabit ve rastgele etkiler analizleri o kadar benzerdir.

Peto, tüm çalışmaların aynı tedavi etkisini tahmin ettiğini varsaymadığını, ancak genellikle bir sabit etki yöntemine en çok benzeyen olarak kabul edildiğini savunarak, varsayımsız bir özet olasılık oranı elde etme yöntemini açıklar.

Sabit veya rastgele etkiler modellerinin kullanılması konusunda fikir birliği yoktur. Aşağıda verilen yöntemlerin tümü, DerSimonian ve Laird yöntemi dışında sabit etkili yaklaşımlardır.

Ters Varyans Yöntemi

İkili veya sürekli verileri birleştirmek için ters varyans yöntemleri kullanılabilir. Aşağıdaki genel formülde, 􏰄i ile gösterilen etki büyüklüğü, log bahis oranları oranı, log nispi risk, risk farkı, ortalamalardaki fark veya i. denemeden standartlaştırılmış ortalama fark olabilir.

Etki büyüklükleri, bireysel denemelerden elde edilen tedavi etkilerinin ağırlıklı ortalaması hesaplanarak havuzlanmış bir tahmin vermek üzere birleştirilir.

Bu nedenle, daha küçük standart hataları olan daha büyük çalışmalara, daha büyük standart hataları olan daha küçük çalışmalara göre daha fazla ağırlık verilir. Bu ağırlık seçimi, havuzlanmış tedavi etkisinin 􏰄IV değişkenliğini en aza indirir.

Bu yaklaşımın gücü, geniş uygulanabilirliğidir. Mevcut standart hatalara sahip herhangi bir tahminin birleştirilmesi için kullanılabilir. Bu nedenle, standartlaştırılmış ölüm oranları, tanısal test endeksleri, tehlike oranları ve çapraz geçişli denemelerden ve küme randomize denemelerden gelen tahminler dahil olmak üzere birçok çalışma türünden tahminler için kullanılabilir. Her çalışma için ham 2 􏰀 2 tablolarının elde edilemediği ancak tedavi etkilerinin ve güven aralıklarının mevcut olduğu durumlarda da bu yöntemi kullanmak mümkündür.

Mantel-Haenszel Yöntemleri

Veriler, hem olay oranlarının düşük olması hem de denemelerin küçük olması açısından seyrek olduğunda, ters varyans yöntemlerinde kullanılan tedavi etkilerinin standart hatalarının tahminleri zayıf olabilir. Mantel-Haenszel yöntemleri alternatif bir ağırlıklandırma şeması kullanır ve veriler seyrek olduğunda daha sağlam olduğu gösterilmiştir ve bu nedenle ters varyans yöntemine tercih edilebilir. Diğer durumlarda, ters varyans yöntemine benzer tahminler verirler. Yalnızca ikili sonuçlar için kullanılabilirler.

Her çalışma için, her bir denemenin etki büyüklüğüne analizde wi ağırlığı verilir. Birleştirilmiş etkinin genel tahmini, 􏰄MH tarafından verilir.

Ters varyans yöntemlerinden farklı olarak, standart hataları (ve güven aralıkları) hala log ölçeğinde hesaplanmasına rağmen, göreli etki ölçümleri doğal ölçeklerinde birleştirilir.Bununla birlikte, homojenlik testi, Mantel-Haenszel ağırlıklarına değil, ters varyans ağırlıklarına dayanmaktadır. Heterojenlik istatistiği ile verilir. 

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

Sistematik İncelemeleri

Özet noktalar

• Tanısal doğruluk çalışmalarının sistematik incelemeleri ile randomize kontrollü çalışmaların sistematik incelemeleri arasındaki temel farklar, çalışmaların tanımlanmasında, yanlılık potansiyelinin değerlendirilmesinde ve sonuçlarını istatistiksel olarak birleştirmek için kullanılan yöntemlerde ortaya çıkar.

• Tasarımla ilgili uygun indeksleme terimlerinin olmaması nedeniyle tanısal doğruluk incelemeleri için elektronik literatür araştırmaları zor olabilir.

• Ampirik araştırmalar, çalışma kalitesinin en önemli yönlerinin klinik olarak ilgili bir kohortun seçilmesini, tek bir iyi referans standardının tutarlı kullanımını ve deneysel ve referans test sonuçlarının maskelenmesini içerdiğini ileri sürer. Eksik raporlama da önyargı ile ilişkilidir.

• Çalışma sonuçlarını birleştirmek için istatistiksel bir yöntemin seçimi, heterojenlik kaynaklarına, özellikle de tanısal eşiklerdeki varyasyona (kesme noktalarındaki açık sayısal farklılıklar veya konumlar ve operatörler arasındaki doğal varyasyon yoluyla) bağlıdır.

• Sonuçlar makul ölçüde homojen ise, duyarlılıklar, özgüllükler ve olabilirlik oranları doğrudan birleştirilebilir. Bir eşik etkisi mevcut olduğunda, çalışma sonuçları en iyi şekilde özet alıcı işletim özelliği (ROC) eğrisi olarak özetlenebilir. Böyle bir eğrinin yorumlanması ve pratikte uygulanması zor olabilir. Çalışma sonuçları güçlü bir şekilde heterojen olduğunda, istatistiksel havuz oluşturmaya çalışmamak en uygun olabilir.

• Bir tanı testinin performansının tam değerlendirmesi, test güvenilirliğini, tanısal doğruluğu, tanısal ve terapötik etkiyi ve testin hasta sonuçları üzerindeki net etkisini incelemeyi içerir. Uygun çalışmaların mevcudiyetine bağlı olarak, test değerlendirmesinin bu yönlerinin her biri için ayrı sistematik incelemeler yapılabilir.

Testler, tıpta hastalığın ilerlemesini taramak, teşhis etmek, derecelendirmek ve izlemek için rutin olarak kullanılır. Teşhis bilgileri, görüntüleme ve biyokimyasal teknolojiler, patolojik ve psikolojik araştırmalar ve öykü alma ve klinik muayeneler sırasında ortaya çıkan belirti ve semptomlar dahil olmak üzere çok sayıda kaynaktan elde edilir.

Meta-analiz Nedir
Meta-analiz Nasıl yapılır
CMA meta-analiz programı
cma meta-analiz programı indir
Meta-Analiz Eğitimi
Meta analiz Nasıl yazılır TDK
Meta-analiz örnekleri
Meta regresyon nedir

Bu kaynaklardan elde edilen her bilgi, ister hasta kişilerde hastalıkları teşhis etmek, isterse asemptomatik bireylerde hastalığı erken teşhis etmek amacıyla elde edilmiş olsun, ayrı bir teşhis veya tarama “testi” sonucunda değerlendirilebilir. Bu “testlerin” güvenilirliği, doğruluğu ve etkisine ilişkin değerlendirmelerin sistematik olarak gözden geçirilmesi, optimal test seçimine ve test sonuçlarının uygun yorumlanmasına rehberlik etmek için esastır.

Bir tanı araştırmasını anlamlı kılmak için bir klinisyenin, testten elde edilen sonuca göre bir hastanın söz konusu hastalığa sahip olma olasılığı hakkında bir çıkarım yapabilmesi gerekir. Testler nadiren bir tanıyı %100 kesin kılar, ancak tanıyı pragmatik bir şekilde ekarte etmek veya ekarte etmek için yeterli bilgi sağlayabilirler.

Yani, hastayı tedavi etmenin beklenen yararlarının, onları tedavi etmemenin beklenen sonuçlarına ağır basması için yeterince kesin bir teşhis koyabilirler. Bu bölüm, pozitif ve negatif test sonuçları ile hastalığın varlığı veya yokluğu arasındaki olasılıksal ilişkileri tanımlayan ve bu nedenle bir testin hastaları hastalıklı olmayanlardan ne kadar iyi ayırabileceğini gösteren tanısal doğruluk çalışmalarının sistematik incelemelerine odaklanmaktadır.

Test doğruluğu çalışmalarının sistematik olarak gözden geçirilmesinin gerekçesi

Testlerin sistematik incelemeleri, terapötik müdahalelerin sistematik incelemeleriyle aynı nedenlerle yapılır: mevcut tüm kanıtlara dayalı performans tahminleri üretmek, yayınlanmış çalışmaların kalitesini değerlendirmek ve çalışmalar arasındaki bulgulardaki farklılıkları hesaba katmak gerekir.

Teşhis doğruluğu çalışmalarının incelemeleri, randomize kontrollü çalışmaların sistematik incelemeleriyle ortak olarak, soru tanımı, literatür taraması, uygunluk ve kalite için çalışmaların değerlendirilmesi, veri çıkarma ve veri sentezinin kilit aşamalarını içerir.

Ancak, birçok aşamadaki ayrıntılar farklılık gösterir. Özellikle, test doğruluğu değerlendirmelerinin tasarımı, tedavilerin etkinliğini değerlendiren çalışmaların tasarımından farklıdır; bu, çalışma kalitesi ve yanlılık potansiyeli değerlendirilirken farklı kriterlere ihtiyaç duyulduğu anlamına gelir. Ek olarak, her çalışma, tek bir istatistik yerine bir çift ilgili özet istatistik (örneğin, duyarlılık ve özgüllük) rapor eder ve çalışma sonuçlarının havuzlanması için alternatif istatistiksel yöntemler gerektirir.

Randomize kontrollü araştırmaların sistematik incelemeleri, genellikle istatistiksel gücü artırdıkları gerekçesiyle gerekçelendirilir: bir dizi denemeye katılan katılımcıları asimile ederek, tedavi edilen ve kontrol grupları arasındaki sonuçlarda küçük ama klinik olarak önemli farklılıkları tespit etme yeteneğimizi arttırırlar.

İstatistiksel güç, iki grubu karşılaştırmadıkları ve resmi olarak hipotezleri test etmedikleri için tanısal doğruluk çalışmalarında nadiren tartışılır. Bununla birlikte, birkaç çalışmanın sonuçlarını bir araya getirerek örnek boyutunu artırmak, tanısal performans tahminlerinin kesinliğini artırır.

Test performansına ilişkin bireysel çalışmaların ortalama olarak çok küçük olduğu resmi olarak belgelenmemiş olsa da, literatürün resmi olmayan incelemeleri genellikle, bireysel çalışmaların özellikle çok küçük bir vaka örneğine dayanarak, özellikle test duyarlılığını tahmin ettiğini ortaya koymaktadır. hastalık nadirdir. Çalışmalar arasında sonuçları bir araya toplamak, bu tahminlerin kesinliğini geliştirmek ve test performansının tutarlılığını araştırmak ve farklı tasarımlara ve farklı ortamlardan gelen çalışmalar arasındaki sonuçları karşılaştırmak için bir fırsat sağlar.

Bu bölümde, teşhis testlerinin sistematik incelemelerini yaparken en yerleşik yöntemlere ve güncel konulara genel bir bakış sunuyorum. Test doğruluğu çalışmalarını sistematik olarak gözden geçirme bilimi hızla gelişirken, yöntemler randomize kontrollü araştırmaları gözden geçirmek için kullanılanlardan daha az yerleşiktir. Kullanışlılıklarını ve uygulamalarını sınırlayan mevcut metodolojilerin ve bilgilerin bazı eksikliklerini vurgulayacağım.

Test doğruluğu çalışmalarının özellikleri

Test performansı (veya doğruluğu) çalışmaları, her biri deneysel testin yanı sıra ikinci bir “altın standart” referans testinden geçen hedef hastalığı olan ve olmayan ayrı hasta grupları arasındaki test sonuçlarını karşılaştırır. Test sonuçları ve hastalık durumu arasındaki ilişki, duyarlılık, özgüllük ve olabilirlik oranları gibi olasılık ölçütleri kullanılarak tanımlanır.

Referans testinin sonuçlarının gerçeğe çok yakın olması önemlidir, aksi takdirde deneysel testin performansı kötü tahmin edilecektir. Bunu başarmak için, referans testleri bazen birkaç bilginin birleştirilmesini, invaziv prosedürlerin üstlenilmesini veya hastayı uzun süre takip etmeyi içerir.

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

Rosenthal’ın (1979) dosya çekmecesi analiziyle ilgili bir başka sorun, yüz değerinde kabul edilse bile, çok zayıf bir sonuç vermesidir. Birleştirilmiş çalışma sonuçları, ortalama etki büyüklüğü küçük veya hatta çok küçük olsa bile istatistiksel olarak oldukça anlamlı olabilir. Ne genel olarak birleşik olasılık yöntemi ne de özel olarak dosya çekmecesi analizi, etki büyüklüğü hakkında herhangi bir bilgi sağlamaz. d ̄ veya r ̄’yi belirli bir düzeye getirmek için sıfır bulguların ortalaması olan kaç tane eksik çalışmanın var olması gerektiğini bilmek daha bilgilendirici olacaktır.

Burada bu hesaplama için verilen formüller yazarlar tarafından 1979’da türetilmiş ve Pearlman (1982) tarafından yaygın olarak kullanılmıştır. Daha sonra Orwin’in (1983) aynı formülleri bağımsız olarak türettiğini öğrendik. Bu denklemler sabit etkiler varsayımına bağlı değildir; gerçekte, bir rastgele etkiler modelini temsil ederler.

d ̄k’yi d ̄c’ye, yani ortalama d için kritik değere (teorik veya pratik olarak anlamlı kabul edebileceğimiz en küçük ortalama değer olabilir) düşürmek için kaç tane “kayıp” çalışma (x) olması gerektiğini bilmek istiyoruz. Böylece yeni toplam çalışma sayısı yine k + x olacaktır. 􏰀dk değişmeden kalacaktır.

k = 100 ise ancak diğer sayılar aynı kalıyorsa, x = 900. Etki büyüklüğünü belirli bir düzeye indirmek için gereken boş sonuçların ortalamasını alan eksik çalışmaların sayısı, genellikle birleşik olasılık değerini 0’a düşürmek için gereken sayıdan çok daha küçüktür. p = .05.

Bununla birlikte, birçok araştırma alanında, 90 “kayıp” çalışma olması olası değildir ve 900 olması da pek olası değildir. McNatt (2000), yayınlanmış bir meta-analizde bu prosedürün kullanımına bir örnek verdi. Gözlemlenen d ̄ 1,13’ü (büyük bir etki) d ̄ = .05’e (önemsiz bir etki) düşürmek için ortalama sıfır etki büyüklüğüne sahip 367 eksik çalışmanın gerekeceğini buldu.

Kullanılabilirlik Sapmasını Tespit Etmeye Yönelik Grafik Bir Yöntem: Huni Grafiği

Light ve Pillemer (1984), yayın veya diğer kullanılabilirlik yanlılığını saptamak için basit bir grafik yöntemi tanıttı. Bu teknik, kullanılabilirlik yanlılığının yokluğunda, ortalama etki büyüklüğünün büyük ve küçük örneklemli çalışmalarda aynı olması beklenirken, daha büyük örnekleme hatası nedeniyle küçük örneklemli çalışmalarda daha geniş çapta değişiklik göstermesi gerçeğine dayanmaktadır.

Bu tekniği uygularken, bir grafik, büyüklükleri (d değerleri veya korelasyonları) çalışma örneklem büyüklüğüne (ya da örneklem büyüklüğünün ters bir fonksiyonu olan çalışma tahmininin standart hatasına) karşı etkiler. Önyargı olmaması durumunda, ortaya çıkan rakam ters çevrilmiş bir huni şeklini almalıdır. Ortalama etki büyüklüğünün, çalışma örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak yaklaşık olarak aynı olduğuna dikkat edin.

Bununla birlikte, çalışmaların istatistiksel önemine (p değeri) dayalı yayın veya başka bir kullanılabilirlik yanlılığı varsa, küçük etki büyüklüklerini bildiren küçük örneklemli çalışmalar orantısız bir şekilde yok olacaktır, çünkü bunlar istatistiksel anlamlılığa ulaşamayacak çalışmalardır. Bunlar huni grafiğinin sol alt köşesindeki çalışmalardır. Kullanılabilirlik yanlılığının varlığını gösteren bir huni grafiği gösterir. Küçük örneklemli çalışmaların ortalama etki büyüklüğünün, büyük örneklemli çalışmalarınkinden daha büyük olduğuna dikkat edin.

Meta regresyon nedir
Funnel plot nedir
Meta analiz Nedir
Meta-sentez Nedir
Meta analiz örnekleri
CMA programı
Forest plot nedir
Sistematik derleme nedir

Huni grafiği yönteminin altında yatan kavram basit ve doğrudan olmasına rağmen sorunlu bir yönü vardır. Tüm önemsiz çalışmalar, yayın veya diğer mevcudiyet yanlılığı nedeniyle mevcut değilse, yanlılığın kanıtını görmek kolaydır. Ancak, yalnızca bazıları eksikse (örneğin %20-60), yanlılığı tespit etmek çok daha zordur.

Bu, özellikle çalışmaların sayısı fazla değilse (belki de olağan durum) geçerlidir. Tüm önemsiz çalışmaların %100’ünün eksik olması pek olası değildir. Önem testleri, huni grafiğini değerlendirmede karar vermenin yerine kullanılabilir, ancak bu testler Bölüm 1’de tartışılan tüm önemlilik testlerine ilişkin sorunlara sahiptir. Özellikle, güçleri düşüktür.

Huni grafiği kullanılabilirlik yanlılığını öne sürdüğünde, bazıları meta-analizi yalnızca büyük-N çalışmalarına dayandırmayı önerdi (örn. ) ve bu nedenle, bu çalışmalar ortalama etki büyüklüğünün tarafsız bir tahminini sağlayacaktır.

Altta yatan ortalama etki büyüklüğü büyükse ve bu parametrede çok az gerçek varyans varsa, muhtemelen durum böyledir. (Bu iki koşul birlikte daha büyük N çalışmalarda yüksek istatistiksel güce katkıda bulunur ve daha büyük N çalışmalarının yanlı bir çalışma örneği olmamasını sağlamaya yardımcı olur.) Aksi takdirde, bu reçete sorgulanabilir. Ayrıca gösterilen yanlılığın meta-analizde gerçekte olduğundan daha büyük göründüğüne dikkat edin, çünkü çalışmalar örneklem büyüklüklerine göre ağırlıklandırılır ve bu nedenle küçük-N çalışmaları (yanlı tahminlere sahip olan) meta-analizde çok az ağırlık alır. 

Huni grafiğinin uygulamaları tipik olarak kullanılabilirlik yanlılığı kanıtı önermez. Bu, bu bölümde daha önce bahsedilen iki gerçekle iyi açıklanabilir. İlk olarak, çoğu çalışma birden fazla hipotezi test eder, bu da yayının herhangi bir hipotezin test edilmesi için istatistiksel anlamlılığa bağlı olmasını zorlaştırır. İkincisi, birçok meta-analiz, birincil çalışmaların ana odak noktası olmayan ilişkileri inceleyerek, bulunabilirlik veya yayın yanlılığının meydana gelme ihtimalini ortadan kaldırır. Bu akıl yürütme çizgisi, huni grafiğinin yanlılığı tespit etmedeki başarısızlığının, genellikle hiçbir yanlılığın olmadığı yönünde doğru bir sonuca yol açtığını ileri sürer.

Kullanılabilirlik Önyargısını Düzeltme Yöntemleri

1980’lerin ortalarından günümüze kadar devam eden istatistikçiler, kullanılabilirlik yanlılığının etkileri için meta-analiz sonuçlarını düzeltmek için istatistiksel yöntemler geliştirdiler. Zamanla, bu yöntemler istatistiksel olarak giderek daha karmaşık hale geldi (ve giderek daha karmaşık hale geldi).

Ancak tüm bu yöntemler birincil çalışmaların p değerlerine dayanmaktadır; yani, hepsi yayın olasılığının (bir ağırlık fonksiyonu aracılığıyla) bu çalışmanın p değerine bağlı olduğunu varsaymaktadır. Çalışmaların diğer özelliklerinin yayınlanma olasılığını etkileme olasılığına ilişkin herhangi bir hüküm yoktur (örneğin, rapor edilen etki büyüklüğü, çalışmanın metodolojik nitelikleri, yazarların itibarı vb.).

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

Daha genel olarak, herhangi bir çalışma için gözlenen etki Yi, genel ortalama, çalışmanın gerçek etkisinin genel ortalamadan sapması ve çalışmanın gözlemlenen etkisinin çalışmanın gerçek etkisinden sapması ile verilir.

Bu nedenle, herhangi bir çalışmada Yi’nin gözlemlenen etkisinin 􏰑’den ne kadar düşeceğini tahmin etmek için hem 􏰌i’nin varyansını hem de “i’nin varyansını dikkate almamız gerekir.

􏰑’den (üçgen) her 􏰎i’ye (daireler) olan mesafe, çalışmalar arasındaki gerçek etkilerin dağılımının 􏰔 (tau) (veya varyansı için 􏰔 2) olarak adlandırılan standart sapmasına bağlıdır. Aynı 􏰔 2 değeri, meta-analizdeki tüm çalışmalar için geçerlidir ve Şekil 12.4’te, alttaki normal eğri ile temsil edilir ve bu, kabaca 0,50’den 0,70’e kadar uzanır.

􏰎i’den Yi’ye olan mesafe, 􏰎i ile ilgili örnek etkilerinin örnekleme dağılımına bağlıdır. Bu, her çalışmadan gözlemlenen etki büyüklüğünün varyansına bağlıdır, VYi ve dolayısıyla bir çalışmadan diğerine değişecektir. Şekil 12.4’te Çalışma 1’in eğrisi nispeten genişken Çalışma 2’nin eğrisi nispeten dardır.

BİR RASTGELE ETKİ META-ANALİZİN YAPILMASI

Gerçek bir meta-analizde, elbette, nüfus etkisi ile başlamak ve gözlenen etkiler hakkında tahminler yapmak yerine, gözlenen etkilerle başlar ve nüfus etkisini tahmin etmeye çalışırız. Başka bir deyişle amacımız, genel ortalamayı, 􏰑 tahmin etmek için Yi koleksiyonunu kullanmaktır. Genel ortalamanın en kesin tahminini elde etmek için (varyansı en aza indirmek için), her bir çalışmaya atanan ağırlığın o çalışmanın varyansının tersi olduğu bir ağırlıklı ortalama hesaplarız.

Rastgele etkiler modeli altında bir çalışmanın varyansını hesaplamak için, çalışmanın toplam varyansı bu iki değerin toplamı olduğundan, hem çalışma içi varyansı hem de 􏰔2’yi bilmemiz gerekir. Çalışma içi varyansı hesaplamak için formüller Bölüm 3’te sunulmuştur. Çalışmalar arası varyansı tahmin etmeye yönelik bir yöntem, çalışılan örnekle devam edebilmemiz için burada verilmiştir, ancak bu yöntemin tam bir tartışması ertelenmiştir. heterojenlik konusunu biraz ayrıntılı olarak ele alacağız.

Tau-kare Tahmini

2 parametresi (tau-kare), çalışmalar arası varyanstır (etki büyüklüğü parametrelerinin çalışma popülasyonu üzerindeki varyansı). Başka bir deyişle, her çalışma için gerçek etki büyüklüğünü bir şekilde bilseydik ve bu etki büyüklüklerinin varyansını hesaplarsak (sonsuz sayıda çalışma boyunca), bu varyans 􏰔2 olurdu. 􏰔2’yi tahmin etmek için bir yöntem, aşağıdaki gibi momentler yöntemi (veya DerSimonian ve Laird) yöntemidir.

Ortalama etki büyüklüğünü tahmin etme

Sabit etki analizinde her çalışma, varyansının tersi ile ağırlıklandırılmıştır. Rastgele etkiler analizinde de her çalışma, varyansının tersi ile ağırlıklandırılacaktır. Aradaki fark, varyansın artık orijinal (çalışma içi) varyansı artı çalışmalar arası varyansın tahminini, T 2’yi içermesidir. Genel kuralına uygun olarak, parametreye atıfta bulunmak için 􏰔 2’yi ve atıfta bulunmak için T 2’yi kullanırız. 

Forest plot yorumlama
Orman grafiği yorumlama
Meta analiz örnekleri
Metaanaliz nasıl yapılır
Meta analiz Nedir
Kontenjans katsayısı formülü
Meta-analiz özellikleri
Meta standart nedir

Buradaki formüller (rastgele efektler) ile önceki bölümdekiler (sabit efekt) arasındaki paralelliği vurgulamak için aynı gösterimleri kullanıyoruz, ancak rastgele efekt versiyonunu temsil etmek için bir yıldız işareti (*) ekledik.

ÖZET NOKTALAR

• Gizli etkiler modeli,çalışmalardaki gerçek etkilerin, gerçek etkilerin dağılımından örneklendiği varsayılır.
• Özetetki, ilgili gerçek etkilerin tahmini için geçerlidir ve boş hipotez, bu etkilerin ortalamasının 0.0 (oran ölçüleri için 1.0 oranına eşdeğer) olmasıdır.
• Amacımız dağılımın ortalamasını tahmin etmek olduğundan, iki varyans kaynağını hesaba katmamız gerekiyor. İlk olarak, her çalışmada etkiyi tahmin etmede çalışma içi hata vardır. İkincisi (çalışmalarımızın her birinin gerçek ortalamasını bilsek bile), çalışmalar arasında gerçek etkilerde farklılıklar vardır. Çalışma ağırlıkları, her iki varyans kaynağını da en aza indirmek amacıyla atanır.

Sabit Etki ve Rastgele Etki Modelleri

Sabit etki ve rastgele etki modellerini tanıttık. Burada, aralarındaki kavramsal ve pratik farklılıkları vurguluyoruz. Orman arazilerini düşünün. Aynı altı çalışmayı içerirler, ancak ilki sabit etki analizini, ikincisi ise rastgele etki analizini kullanır. Bu grafikler, aşağıdaki tartışma için bir bağlam sağlar.

ÖZET ETKİNİN TANIMI

Her iki grafik de alt satırda bir özet etkisi gösterir, ancak bu özet etkisinin anlamı iki modelde farklıdır. Sabit etki analizinde, gerçek etki büyüklüğünün tüm çalışmalarda aynı olduğunu ve özet etkinin bu ortak etki büyüklüğüne ilişkin tahminimiz olduğunu varsayıyoruz. Rastgele etkiler analizinde, gerçek etki büyüklüğünün bir çalışmadan diğerine değiştiğini ve analizimizdeki çalışmaların gözlemlenebilecek rastgele bir etki büyüklüğü örneğini temsil ettiğini varsayıyoruz. Özet etki, bu etkilerin ortalamasına ilişkin tahminimizdir.

ÖZET ETKİNİN TAHMİNİ

Sabit etki modeli altında, tüm çalışmalar için gerçek etki büyüklüğünün aynı olduğunu ve etki büyüklüğünün çalışmalar arasında değişmesinin tek nedeninin örnekleme hatası olduğunu varsayıyoruz (etki büyüklüğü tahmininde hata). Bu nedenle, daha büyük çalışmalarda aynı etki büyüklüğü hakkında daha iyi bilgiye sahip olduğumuz için, farklı çalışmalara ağırlıklar atarken, daha küçük çalışmalardaki bilgileri büyük ölçüde görmezden gelebiliriz.

Buna karşılık, rastgele etkiler modelinde amaç, tek bir gerçek etkiyi tahmin etmek değil, etkilerin dağılımının ortalamasını tahmin etmektir. Her çalışma farklı bir etki büyüklüğü hakkında bilgi sağladığından, tüm bu etki büyüklüklerinin özet tahminde gösterildiğinden emin olmak istiyoruz. Bu, küçük bir çalışmayı ona çok küçük bir ağırlık vererek indiremeyeceğimiz anlamına gelir (sabit etki analizinde yaptığımız gibi).

Bu çalışma tarafından sağlanan tahmin kesin olmayabilir, ancak başka hiçbir çalışmanın tahmin etmediği bir etki hakkında bilgidir. Aynı mantıkla, çok büyük bir çalışmaya çok fazla ağırlık veremiyoruz (sabit etki analizinde yapabileceğimiz gibi). Amacımız, bir dizi çalışmadaki ortalama etkiyi tahmin etmektir ve bu genel tahminin herhangi birinden aşırı derecede etkilenmesini istemiyoruz.

Bu grafiklerde, her etüde atanan ağırlık, o etüd için kutunun (özellikle alan) boyutuna yansıtılır. Sabit etki modelinde (kutuların boyutunda yansıtıldığı gibi) geniş bir ağırlık aralığı bulunurken, rastgele etkiler modelinde ağırlıklar nispeten dar bir aralığa düşmektedir.

Örneğin, en büyük çalışmaya (Donat) atanan ağırlığı, iki model altındaki en küçük çalışmaya (Peck) atanan ağırlıkla karşılaştırın. Sabit etki modeli altında Donat’a Peck’in yaklaşık beş katı ağırlık verilir. Rastgele etkiler modeli altında Donat’a Peck’in sadece 1.8 katı ağırlık verilir.

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