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

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

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

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

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

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

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

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

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

Meta-Analiz’in Kısa Bir Geçmişi

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Bu d istatistiğindeki örnekleme hatasının, bağımsız gruplar tasarımı için d’nin örnekleme hatasıyla aynı olmadığına dikkat edin. Bu nedenle, meta-analiz denek içi ve denek arası tasarımları karıştırıyorsa, örnekleme hatası iki çalışma grubu için ayrı ayrı hesaplanmalıdır. Bu tür d-değerleri ile d-değeri meta-analiz programlarımızın nasıl kullanılacağına dair bir ipucuna bakın. Programlar, bağımsız grup tasarımına dayalı olarak örnekleme hatasını hesaplar. Denklem (8.114)’deki örnekleme hatasıyla başlamalı ve N için bağımsız grup örnekleme hatası denklemini çözmelidir. Bu N daha sonra programa girilir.

Denek Etkileşimine Göre Tedavi

Bağımsız gruplar tasarımı, denek etkileşimi tarafından ele alınmadığını varsayar. Ayrıca, daha önce gördüğümüz gibi, bağımsız grup tasarımında bu varsayımı test etmenin bir yolu yoktur. Grup içi tasarım için, etkileşim için bir anlamlılık testi mevcuttur, yani:

• F = SV(OG)/Tah. Var(f )

Serbestlik dereceleriyle (N − 1, N − 1). Ancak, bu etkileşim için güven aralıkları da mevcuttur ve anlamlılık testi yerine kullanılmalıdır. (Bağımsız grup tasarımı durumunda, etkileşim için ne bir güven aralığı ne de anlamlılık testi mevcuttur.)

Burada α ve β sabittir. Pay ve payda popülasyon varyanslarının farklı olması gerçeği olmasaydı, varyans oranı SV(OG)/SV(Y1) yaklaşık bir F oranına sahip olacaktı. Yaklaşık bir F dağılımına sahip olan değiştirilmiş bir oran vardır. Serbestlik dereceleriyle (N − 1, N − 1). Güven aralığı için karşılık gelen uç noktalar, çoğu çalışmanın serbestlik derecesi karakteristiği için bu değere sahip birkaç tablo olmasına rağmen, p = .025 altında tablolanan F uç noktasından elde edilir. Yakın bir yaklaşımla, üst uç nokta ile verilir.

Etkileşim s için güven aralığı, her bitiş noktasının karekökü alınarak elde edilir. Bu s tahmininin standart hatasını tahmin etmek için, son güven aralığının genişliğini hesaplayın. Karşılık gelen standart hata, genişliğin 2(1.96) = 3.92’ye bölümüdür. Örnekleme hatası varyansı, standart hatanın karesidir. Yani örnekleme hatasını tanımlayan denklemi e olarak yazılır.

t İstatistik. Önceki tartışma, çalışmanın standart sapmalar bildirdiğini varsayıyordu. Ancak, standart sapmalar genellikle raporun dışında bırakılır. Bunun yerine, yazarlar t gibi anlamlılık testi istatistiklerini bildirirler. Bağımsız gruplar durumuna benzeterek, bir δ tahmini sağlamak için t’nin değerini dönüştürmenin bir yolunu arayabiliriz. Standart sapmalar olmadan, etkileşim s’yi tahmin etmenin bir yolu yoktur.

CMA meta-Analiz programı indir
meta-analiz çalışması örneği
Meta analizi
Meta-analiz yöntemi
Meta-analiz çalışmaları
meta-analiz eğitim bilimleri
meta-analiz makale örneği
meta-analiz nedir nasıl yapılır

Tedavi ana etkisi olmasaydı, bu t istatistiği N -1 serbestlik dereceli merkezi bir t dağılımına sahip olacaktı ve değeri geleneksel şekilde geleneksel t tablosundaki değerlerle karşılaştırılabilecekti. Bir tedavi ana etkisi varsa, bu t istatistiği, merkezi olmayan parametresi, gözlemlenen kazanç veya değişiklik puanlarının standart sapmasına göre tedavi ana etkisinin boyutuna bağlı olan, merkezi olmayan bir t dağılımına sahip olacaktır.

Örnekleme için ilgili standart sapmanın, seviye puanlarının standart sapması yerine kazanım puanlarının standart sapması olduğuna dikkat edin. Bu, t’nin bu değerini geleneksel denek içi güç parametresine dönüştürmenin yanlış paydaya sahip bir oran oluşturduğu anlamına gelir. Bunu görmek için, t’yi örnek boyutunun kareköküne bölün ve çok büyük örnekler için değeri göz önünde bulundurun.

İki formül yalnızca β2 = 1 özel durumunda, yani rYY = .33 özel durumu için anlaşacaktır. Daha yüksek güvenilirlik için, bağımsız gruplar formülü d’deki örnekleme hatasını abartacaktır.

İki Tasarımda İstatistiksel Güç

Yüksek ölçüm güvenilirliğine sahip denek içi tasarımın bağımsız gruplar tasarımından daha yüksek istatistiksel güce sahip olduğunu gösteren önemli bir argüman verdik. Ancak gücün ne kadar yüksek olduğunu gösteren ne formüller ne de örnekler verdik. Bu bölümde bu tür formülleri sunacağız. Sunum kolaylığı için, bağımsız grup tasarımının doğrulanabilir olduğunu varsayacağız; yani, özne etkileşimi tarafından bir tedavi varsa, o zaman bu etkileşimin görmezden gelinecek kadar küçük olduğunu varsayacağız. Yani, geleneksel ders kitaplarında olduğu gibi, özne etkileşimi yoluyla bir muamele olmadığını varsayacağız.

Tasarımları eşleştirmede anahtar soru örneklem büyüklüklerini eşleştirmektir. Bunu yapmanın iki farklı yolu vardır: denek sayısını eşleştirme veya puan sayısını eşleştirme. Bağımsız gruplar tasarımında, puan sayısı kişi sayısına eşittir. Yani, grup 1’deki N1 kişiler bağımlı değişkende N1 puan alırken, grup 2’deki N2 kişiler N2 puan almaktadır. Böylece N1+N2 kişiler ve N1+N2 puanları vardır.

Bununla birlikte, denek içi tasarımda, N kişi ve 2N puan vardır, çünkü her kişi iki puan alır, birinci koşul için bir puan ve ikinci koşul için bir puan (tartışmamızda bir ön test ve bir son test puanı). Bu nedenle, karşılaştırmaları mümkün kılmak için eşleştirme tasarımlarında, kişi (denek) sayısını eşleştirebilir veya eşitleyebilir veya puan sayısını (alınan ölçüm) eşleştirebilir veya eşitleyebiliriz.

Seçim basit değil. Uygulamada, eşleştirme bir “kaynak eşleşmesi” ile belirlenecektir. İki aşırı durum var. Çoğu saha çalışmasında, örneklem büyüklüğü, çalışmaya uygun kişi sayısına göre belirlenir. Örneğin, kalite çemberlerinin Acme imalatının makinist departmanına girişini incelemek istiyorsak, o zaman örneğimiz o anda orada çalışan en fazla 32 kişiyi içerecektir.

Bununla birlikte, çoğu laboratuvar çalışmasında, numune boyutu, laboratuvarın müsait olduğu saat sayısına (veya mevcut asistan saatlerinin sayısına) göre belirlenir. Laboratuar 40 saat boyunca müsaitse ve bir deneği bir koşulda çalıştırmak 30 dakika sürüyorsa, çalışma 80 puana sahip olacaktır.

Tipik saha çalışmasını düşünün. Mevcut N konumuz var. Tasarım seçimimiz şudur: (1) Tüm N deneği bir ön tasarımda çalıştırın veya (2) N deneği her biri N/2 kişiden oluşan iki yarım örneğe rastgele ayırın ve örneğin yarısını kontrole atayın grubuna ve diğer yarım örnek deney grubuna. Böylece, tasarımları denek sayısına göre eşleştiriyoruz, ancak ön son tasarımda bağımsız grup tasarımına göre iki kat daha fazla puan alıyoruz.

Tipik laboratuvar çalışmasını düşünün. N adet gözlem süremiz var. O halde bizim seçimimiz (1) iki koşulun her birinde N/2 denek çalıştırmak veya (2) bir koşulda rastgele seçilmiş bir özne grubunu çalıştırmak ve diğer koşulda rastgele seçilmiş ikinci bir özne grubunu çalıştırmaktır. Böylece, tasarımları puan sayısına göre eşleştiriyoruz, ancak bağımsız gruplar tasarımında iki kat daha fazla insan var.

The post Meta-Analiz ve Konu İçi Tasarım – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Dolayısıyla meta-analizde geleneksel moderatör analizinde şanstan yararlanma sorununun son derece ciddi olduğu açıktır. Yayınlanmış meta-analizlerde regresyon ve korelasyon yöntemlerini kullanan birçok moderatör muhtemelen gerçek değildir. Tamamen ampirik olarak tanımlanan ve bir teori veya hipotez tarafından a priori tahmin edilmeyenlerin, özellikle örnekleme hatasında büyük harf kullanımıyla yaratılan yanılsamalar olması muhtemeldir.

Öte yandan, düşük istatistiksel güç nedeniyle gerçek olan moderatörlerin tespit edilmesi olası değildir. Bu bölümde daha önce yer alan istatistiksel güç tartışmaları, diğer korelasyonların yanı sıra çalışma özellikleri ve çalışma sonuçları arasındaki korelasyonlar için de geçerlidir.

Örneklem boyutu, çalışmaların sayısı genellikle küçüktür (örneğin, 40-100) ve gözlemlenen çalışma sonuç istatistiklerinin (rs ve d değerleri) varyansının çoğu örnekleme hatası varyansı ve diğer olduğundan çalışma karakteristik korelasyonlarının küçük olması muhtemeldir. yapay varyans. Bu nedenle, gerçek moderatörleri tespit etmek için istatistiksel güç tipik olarak oldukça düşük olacaktır. Bu nedenle, gerçek moderatörlerin tespit edilmesi olası değildir ve aynı zamanda, örnekleme hatasında büyük harf kullanımının mevcut olmayan moderatörlerin “tespit edilmesine” yol açması olasılığı yüksektir. Bu gerçekten mutsuz bir durumdur.

Çalışmalar arasındaki tüm varyasyonları yüz değerinden almak, örnekleme hatasının olmadığını varsaymaktır. Çoğu çalışma küçük örneklemlerle (örneğin, 500 denekten daha az) yapıldığından, örnekleme hatası, gözlemlenen sonuç değerlerine kıyasla oldukça büyüktür. Bu nedenle, örnekleme hatasını göz ardı etmek, analizin bir noktasında büyük istatistiksel hataları garantilemektir.

Klasik gözden geçirenin hatası, sonuç değerlerinin aralığını bildirmektir; aralık, çalışma setindeki en uç iki örnekleme hatası tarafından belirlenir. Birçok güncel meta-analizdeki hata, r veya d değerlerindeki çalışmalar arasındaki varyasyonu kodlanmış çalışma özellikleriyle ilişkilendirmede şans ve düşük istatistiksel güçten yararlanmadır.

Moderatör analizinde şans ve düşük istatistiksel güç üzerinde kapitalizasyon sorunlarına cevap verdiğimizi iddia etmiyoruz. Kanaatimizce bu sorunun istatistik içinde bir çözümü yoktur. İstatistiksel testin sorunu çözmediği istatistiklerde iyi bilinmektedir; Tip I hataya karşı Tip II hata değiş tokuşu kaçınılmazdır.

Bu nedenle, sorunlar yalnızca istatistiksel gerekçelerle çözülecekse, o zaman ince soruların yanıtı yalnızca daha fazla veri, genellikle büyük miktarda veri toplamak olabilir. Daha uygulanabilir bir alternatif, argümana dolaylı olarak yeni verilerin çekilmesine izin veren teoriler geliştirmektir. Bu yeni veriler daha sonra konunun teorik zeminde nesnel bir çözümüne izin verebilir.

Meta-analiz Nedir
Meta-analiz özellikleri
Meta-analiz makale Örneği
Cma ile Meta-Analiz
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-analiz pdf
Meta-analiz yöntemi
cma meta-analiz programı indir

İleriye Bir Bakış

Ampirik araştırmalar için en yaygın iki araştırma tasarımı, ilişkisel çalışma ve iki grup müdahale çalışmasıdır (yani, bağımsız tedavi ve kontrol gruplu deneysel bir çalışma). İlişkisel tasarımlarda ilişkinin gücü genellikle korelasyon katsayısı ile ölçülür. Korelasyon katsayısını toplamak için yöntemler sunuyoruz. Bazıları korelasyon yerine eğim veya kovaryansın toplanması gerektiğini savundu.

Bununla birlikte, eğimler ve kovaryanslar, ancak her bir çalışmada bağımsız ve bağımlı değişkenleri ölçmek için tam olarak aynı araçlar kullanılıyorsa, çalışmalar arasında karşılaştırılabilir. Bunun doğru olduğu nadir bir çalışma grubudur. Bu nedenle, eğim veya kovaryans, tüm çalışmalarda aynı metrikte olduğu için yalnızca nadir durumlarda kümülatiflenebilir. Ayrıca, bir eğim veya kovaryans ile temsil edilen ilişkinin gücü, ancak bu sayılar standart sapmalarla karşılaştırıldığında, yani yalnızca korelasyon katsayısı hesaplandığında bilinebilir. Eğimlerin ve kesişimlerin kümülasyonunu ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.

Tedavi etkilerine ilişkin deneysel çalışmalarda en yaygın olarak rapor edilen istatistik, t-testi istatistiğidir. Bununla birlikte, t, örneklem boyutunun karekökü ile çarpıldığından ve bu nedenle, çalışmalar arasında aynı metriğe sahip olmadığı için iyi bir etki gücü ölçüsü değildir. Örnek boyutu t istatistiğinden çıkarıldığında, elde edilen formül etki boyutu istatistiği d’dir. Etki büyüklüğü istatistiğini d’yi ele alacağız. Ayrıca onun korelasyonel analogunu, nokta ikili korelasyonunu da ele alacağız.

D değerlerini nokta ikili korelasyonlara dönüştürmek, bu korelasyonlar üzerinde meta-analizi yürütmek ve daha sonra nihai sonucu d-değeri istatistiğine dönüştürmek genellikle daha iyidir. Bazıları r veya d yerine varyans oranının kullanılmasını savunur, ancak açıklanan (veya açıklanan) varyans oranının birçok kusuru vardır. Örneğin, tedavi etkisinin işaretini veya yönünü korumaz. Ayrıca, işaret kaybının bir sonucu olarak, kare etkisi ölçüm ortalaması yanlı olur. Varyans indekslerinin oranı, daha ayrıntılı olarak tartışılmış ve eleştirilmiştir.

Korelasyon katsayısıyla ilgili bölümler ve d değerleriyle ilgili bölümler, her girişin istatistiksel olarak bağımsız bir örneğe dayandığını varsayar. Bununla birlikte, aynı çalışmadan bir korelasyon veya etki büyüklüğünün birden fazla ilgili tahmini elde etmek sıklıkla mümkündür. O halde, aynı çalışma içindeki bir ilişkinin birden fazla tahmini, çalışmalar arasında bir birikime nasıl katkıda bulunmalıdır? 

Artifaktlar İçin Tek Tek Düzeltilen Korelasyonların Meta Analizi

Korelasyon katsayısının boyutunu etkileyebilecek 11 çalışma tasarımı yapaylığını inceledik. Meta-analiz düzeyinde, bu artefaktlardan biri dışında hepsini düzeltmek mümkündür: raporlama veya transkripsiyon hatası. Aykırı değer analizi dışında, veri hatalarını düzeltmenin bir yolunu bilmiyoruz. Aykırı değer analizi, bazı kötü verileri tespit edebilir, ancak hepsini değil ve meta-analizde genellikle sorunludur. Örnekleme hatası düzeltilebilir, ancak düzeltmenin doğruluğu meta-analizin dayandığı toplam örnek boyutuna bağlıdır.

Toplam örnek boyutu sonsuza yaklaştıkça örnekleme hatası düzeltmesi mükemmel hale gelir. Bu bölümde ve Bölüm 4’teki meta-analiz tartışmamız, dolaylı olarak meta-analizin çok sayıda çalışmaya dayandığını varsayacaktır. Çalışma sayısı azsa, burada sunulan formüller yine de geçerlidir, ancak nihai meta-analiz sonuçlarında önemsiz olmayan örnekleme hatası olacaktır. Bu, Bölüm 9’da tartışılan “ikinci dereceden” örnekleme hatası sorunudur. 

Potansiyel olarak düzeltilebilir 10 çalışma tasarımı eseri listelenmiştir. Bir eserin etkisini düzeltmek için, eserin boyutu ve doğası hakkında bilgi sahibi olmamız gerekir. İdeal olarak, bu bilgi her bir çalışma (yani her bir korelasyon) için her eser için ayrı ayrı verilecektir. Bu durumda her bir korelasyon ayrı ayrı düzeltilebilir ve düzeltilen korelasyonlar üzerinden meta-analiz yapılabilir. Bu tür meta-analiz bu bölümün konusudur.

Artefakt bilgisi genellikle sadece ara sıra mevcuttur ve bazen hiç mevcut değildir. Ancak, artefaktların doğası öyledir ki, çoğu araştırma alanında, artefakt değerleri çalışmalar arasında bağımsız olacaktır. Örneğin, örneklem büyüklüğü büyük veya küçükse, ölçüm güvenilirliğinin daha yüksek veya daha düşük olacağını varsaymak için hiçbir neden yoktur. Yapıtlar birbirinden bağımsız ve gerçek popülasyon korelasyonunun boyutundan bağımsız ise, meta-analizi yapaylık dağılımlarına dayandırmak mümkündür. Yani, bağımsızlık varsayımı göz önüne alındığında, bireysel korelasyonları düzeltemesek de meta-analiz düzeyinde yapaylıkları düzeltmek mümkündür.

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