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

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

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

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

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

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

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

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

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

Meta-Analiz’in Kısa Bir Geçmişi

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Spector ve Levine’in oranlarının tersini kullanmış olsalardı aynı sonuca varamayacaklarına dikkat edilmelidir. Yani, Se2/Sr2 yerine Sr2/Se2 kullanmış olsalardı, ortalama oranın 1.00 olduğunu bulurlardı. Bu tersine çevrilmiş oran ile, olası en uç değer 0’dır (∞ yerine) ve oranların dağılımı çok daha az çarpıktır.

Bu nokta, ikinci dereceden meta-analizler, yani meta-analizlerin meta-analizleri için önemli çıkarımlara sahiptir. Daha önce belirtildiği gibi, ikinci mertebeden meta-analiz, benzer meta-analizler üzerinden artefaktların açıkladığı varyans yüzdesinin ortalaması alınarak gerçekleştirilir. Herhangi bir meta-analizde, bu yüzde, artefakt tarafından tahmin edilen varyansın (örnekleme varyansı artı diğer artefaktlardan kaynaklananlar) gözlemlenen varyansa oranıdır.

Bu oranın bir bölü tersine çevrilmiş Sr2/Se2 oranıdır. İkinci derece meta-analizde, bu tersine çevrilmiş oranın çalışmalar arasında ortalaması alınmalı ve ardından bu ortalamanın tersi alınmalıdır. Bu prosedür, Spector-Levine çalışmasında ortaya çıkan yukarı yönlü yanlılığı önler ve artefaktlardan kaynaklanan meta-analizlerde ortalama varyans yüzdesinin tarafsız bir tahminiyle sonuçlanır. 

Meta-analiz, (birinci dereceden) örnekleme hatasının bozucu etkisi nedeniyle tekli çalışmalarda ne kadar az bilgi olduğunu açıkça ortaya koymuştur. İkinci mertebeden örnekleme hatasının incelenmesi, meta-analitik olarak birleştirilmiş birçok çalışmanın bile (ortalamalar hakkında önemli bilgiler sağlasalar da) çalışmalar arası varyans hakkında sınırlı bilgi içerdiğini göstermektedir.

Çalışmalar arası varyansın doğru analizleri, ya önemli sayıda çalışmaya dayanan meta-analizleri ya da benzer meta-analizlerin meta-analizlerini (ikinci derece meta-analizleri) gerektirir. Bunlar davranışsal ve sosyal bilimlerde (veya başka herhangi bir alanda, örneğin tıpta) küçük örneklem araştırmalarının gerçekleri ve doğal belirsizlikleridir. Bu problemlerin mükemmel bir çözümü yoktur, ancak meta-analiz mevcut en iyi çözümdür. Çalışma sayısı arttıkça, ardışık meta-analizler giderek daha doğru hale gelecektir.

Büyük-N Çalışmaları ve Meta-Analiz

Bazıları, meta-analiz ihtiyacının yalnızca, tipik olarak düşük istatistiksel güç seviyelerine sahip küçük örneklemli çalışmaların bir sonucu olduğunu savundu. Araştırmacıların yalnızca büyük örneklemli çalışmalar yapması gerektiği ve bu tür çalışmaların daha yüksek istatistiksel güçleri ile meta-analizi gereksiz kılacağı iddiası ileri sürülmektedir.

Bu pozisyonu üç nedenden dolayı sorguluyoruz: (1) Korelasyonların ve etki büyüklüklerinin kalibrasyonu için literatürde mevcut olan toplam bilgi miktarında bir azalmaya yol açar, (2) potansiyel moderatörlerin varlığını tespit etme kabiliyetini azaltır, ve (3) meta-analiz ihtiyacını ortadan kaldırmaz.

Meta-analiz özellikleri
Meta-analiz çalışmaları
Meta-analiz pdf
Bilgi güvenliği risk analizi Tablosu
meta-analiz çalışması örneği
Meta-analiz Sistematik derleme farkı
Meta analiz Nedir
Meta-analiz Kitap

Analizde Bilgi Kaybı

Pratik nedenlerden dolayı birçok araştırmacı, tüm çabalarına rağmen büyük örneklem büyüklükleri elde edemez. Büyük N’ler için bir gereklilik getirilirse, aksi takdirde yürütülecek ve yayınlanacak olan birçok çalışma, sonraki meta-analizlere faydalı bilgilere katkıda bulunabilecek çalışmalar yapılmayacaktır.

Personel psikolojisinde geçerlilik çalışmaları alanında olan da budur. Schmidt, Hunter ve Urry’nin (1976) geleneksel geçerlilik araştırmalarındaki istatistiksel gücün ortalama sadece yaklaşık .50 olduğunu gösteren çalışmasının yayınlanmasından sonra, yayınlanan çalışmaların ortalama örneklem büyüklüğü 70’ten 300’ün üzerine çıktı.

Bununla birlikte, geçerlilik genelleme çalışmalarına giriş için yılda veya on yılda (bir meta-analizde Ns olarak ifade edilen) oluşturulan toplam bilgi miktarının azalmasıyla sonuçlanarak, çalışmaların sayısı önemli ölçüde azaldı. Yani, çok sayıda küçük örneklemli çalışmalardan önceki dönemde üretilen toplam bilgi miktarı, daha sonraki dönemde çok daha az sayıda büyük örneklemli çalışmalarda üretilenden daha fazlaydı. Dolayısıyla, geçerlilikleri kalibre etme yeteneğinde net bir kayıp vardı.

Potansiyel Moderatörleri Tespit Etme Yeteneği

Daha önce açıklanan durum, tespit edilecek moderatör değişkenler olmasa bile, yani çalışılan tüm geçerlilik alanlarında SDρ = 0 olsa bile net bir bilgi kaybı yaratır. SDρ = 0, yetenek ve yetenek testlerinin yordayıcı alanlarında geçerli bir hipotez olmasına rağmen, bu hipotez diğer bazı yordayıcı alanlarda (örneğin, değerlendirme merkezleri, üniversite notları) geçerli olmayabilir.

Ve personel seçimi dışında pek çok araştırma alanında kesinlikle geçerli değildir.SDρ = 0 ise, toplam çalışma sayısının bir önemi yoktur; VG çalışmasının doğruluğunu belirlemede önemli olan tek şey, VG analizindeki tüm çalışmalarda toplam N’dir. Daha önce açıklandığı gibi, bu toplam N son yıllarda azalmıştır. Ancak SDρ > 0 ise, doğru bir SDρ tahminine sahip olmak çok önemlidir.

SDρ tahmininde N, çalışmaların sayısıdır. Bu nedenle, meta-analizde toplam N’yi sabit tutarak, az sayıda büyük çalışma, çok sayıda küçük çalışmaya göre daha az doğru SDρ tahmini sağlar. Çok sayıda küçük çalışma, çok daha fazla sayıda potansiyel moderatör dizisini örneklemektedir—aslında, her küçük çalışma, SDρ > 0’a katkıda bulunabilecek farklı potansiyel moderatörleri örneklemektedir.

Örneğin, VG çalışması için toplam N’nin 5.000 olduğunu varsayalım. Bu toplam N, her biri N = 1.250 olan dört çalışmadan oluşuyorsa, SDρ tahmini yalnızca dört veri noktasına dayanır: ρ dağılımından dört örnek. Öte yandan, bu toplam N, her biri N = 100 olan 50 çalışmadan oluşuyorsa, o zaman SDρ tahmini, ρ dağılımından örneklenen 50 veri noktasına dayanır ve bu nedenle çok daha doğru olması muhtemeldir. Bu, Cook ve Campbell’in “dış geçerlilik” dediği şeyi büyük ölçüde artırır.

Bobko ve Stone-Romero (1998), SDρ için bu aynı düzeydeki tahmin kesinliğinin, tek bir büyük-N çalışmasıyla, aslında büyük bir çalışmayı birçok küçük çalışmaya bölerek elde edilebileceğini savundu. Bunun doğru olması pek olası değil. Tek bir büyük çalışma, tek bir araştırmacının veya bir dizi araştırmacının tek bir çalışmayı yürütme şeklini yansıtır: aynı ölçümler, aynı popülasyon, aynı analiz prosedürleri vb.

Bağımsız olarak yürütülen 50 çalışmada bulunan yöntemlerdeki ve potansiyel moderatör değişkenlerdeki varyasyon türlerini kendi içinde içermesi pek olası değildir. Bunu görmenin başka bir yolu, çalışmaların farklı türde tekrarlarının sürekliliğini göz önünde bulundurmaktır. Gerçek bir tekrarda, aynı araştırmacı yeni çalışmayı orijinal çalışmadakiyle tamamen aynı şekilde yürütür.

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