Meta-kümeleme analizinin temel amaçları, bir meta-analizdeki hangi çalışmaların benzer olduğunu ve hangi çalışmaların analizin belirli özet istatistiğiyle ilgili ilgili değişkenler açısından farklı olduğunu bulmaktır. İlgili değişkenler kalite değerlendirme puanlarını ve psikososyal değişkenleri içerir. Kümeleme teknikleri, farklı havuzlanmış tahminlere sahip çalışma grupları üretmek için kullanılabilir.

Böylece, araştırmacının heterojen bir popülasyonda genel birleştirilmiş tahmini belirlemesini sağlar. Çalışmalar, bireysel çalışmaların özelliklerinden ziyade kümenin özelliklerine atıfta bulunularak özetlenir. Grafik yöntemlere, havuzlanmış tahminlerin rastgele etkiler modeline, duyarlılık ve etki analizine, kümülatif analize ve meta-regresyon analizine ek olarak, küme meta-analizi, çalışmalar arası varyasyonu incelemek için başka bir tekniktir.

META ANALİZ SONUÇLARININ RAPORLANMASI

Meta-analiz, testi için güç sağlamak için yeterli çalışma içermelidir. Bir meta-analiz moderatör testleri yapıyorsa, moderatörler arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını da rapor etmelidir. Tüm meta-analizler, kodlama güvenilirliğini sağlamak için en az iki yazara sahip olacaktır.

Çok sayıda varsayılan sıfır etki büyüklüğü varsa, yazarlar bu değerleri hem dahil ederek hem de analizlerinden hariç tutarak sonuçlarını rapor etmelidir. Belirli bir meta-analizin temsil edilebilirliğini değerlendirmek için teorik sınırlar, kapsamlı araştırma, ikincil literatür, yayınlanmamış literatür, geniş literatür ve yüksek çıkarım ılımlılığı dikkate alınmalıdır.

Bir meta-analiz sadece bir literatürün özeti olmamalı, teorik bir yorum ve entegrasyon sağlamalıdır. İyi bir meta-analiz, bu bulguları yorumlamak için çaba harcar, literatürdeki belli başlı teorilerle nasıl tutarlı veya tutarsız olduklarını sunar ve gelecekteki araştırmaları teşvik eder.

Sistematik bir incelemenin sonuçlarının kendi başına ayakta durması gerektiği tartışılabilse de, bir kararla karşı karşıya kalan birçok kişi, sonuçları yorumlamak için tartışmaya ve yazarların sonuçlarına bakar. Gerçekten de, birçok insan incelemenin geri kalanına bakmadan önce doğrudan sonuçlara gitmeyi tercih ediyor.

Kümeleme analizi örnekleri
Meta analizi Nedir
Kümeleme analizi yöntemleri
meta-analiz çalışması örneği
meta-analiz özellikleri nelerdir
Meta-analiz aşamaları
Meta-analiz Kitap
Meta-analiz programı

Tartışma ve sonuçlar, insanların pratik kararlarla ilgili kanıtların sonuçlarını anlamalarına yardımcı olmalıdır. Bir derlemenin tartışma bölümü için iyi bir başlangıç ​​noktası, dahil edilen çalışmaların önemli metodolojik sınırlamalarını ve derlemede kullanılan ve sağlık bakımı veya gelecekteki araştırmalarla ilgili pratik kararları etkileyebilecek yöntemleri ele almaktır.

Bir müdahale ile önemli bir sonuç arasındaki neden sonuç ilişkisi olasılığını değerlendirmede yardımcı olabilecek bir tür kanıt, bir ilişkinin dolaylı kanıtıdır. Uygulanabilirlik ile ilgili kararlar, sağlık hizmetlerine ilişkin kararların alındığı özel koşullar hakkındaki bilgilere bağlıdır. Önemli farklılıklar biyolojik, kültürel, uyum, temel risk ve dahil edilen çalışmaların sonuçlarını içerir.

Verileri, sonuçtaki bir azalma veya artışla uyumlu olarak bir güven aralığı ile raporlamak daha güvenlidir. Bir meta-analiz yazmanın daha kolay yolu, birincil araştırmada bulunan bölümlerin aynısını kullanarak bu paralel yapıdan da yararlanmaktır.

Yöntem bölümünde, çalışmalarınızı nasıl topladığınızı ve nicel kodları nasıl elde ettiğinizi açıklamanız gerekmektedir. Sonuçlar bölümünde, efekt büyüklüklerinizin dağılımını açıklar ve gerçekleştirmeye karar verdiğiniz moderatör analizlerini sunarsınız.

Tartışma ve sonuç bölümü, gelecekteki araştırmaların yönü için özel önerilerle sona ermektedir. Kaynakça ve ek bölümü, hem makalenin yazımında kullanılan çalışmaları hem de meta-analizde yer alan çalışmaları içeren tek bir referans bölümüne de sahiptir.

META-ANALİZ ÇALIŞMASININ DEĞERLENDİRİLMESİ

İÇSEL GEÇERLİLİK

Birincil çalışmalar: Bir meta-analiz, bir araya getirdiği birincil çalışmalardan asla daha geçerli olamaz. Çalışmalarla ilgili metodolojik sorunlar varsa, meta-analizin geçerliliği de aynı şekilde de sorgulanmalıdır.

Testin gücü: Meta-analiz, testine güç sağlamak için yeterli çalışmayı içermelidir. Kesin sayı, hangi analizlerin gerçekleştirildiğine bağlı olacaktır. Çoğu amaç için, en az 30 çalışmaya da ihtiyaç duyarsınız.

Moderatörler arası korelasyon: Bir meta-analiz, moderatör testleri yapıyorsa, moderatörler arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını da rapor etmelidir. Sonuçların yorumlanmasından şüphe etmek için mantıklı bir neden olup olmadığını görmek için ilişkili moderatörleri içeren tüm sonuçları eleştirel olarak da incelemeliyiz.

Kodlama güvenilirliği: Tüm meta-analizler, kodlama güvenilirliğini sağlamak için en az iki yazara sahip olacaktır. Güvenilirlik yayınlanmalı ve makul derecede yüksek, tercihen 0,8’in üzerinde de olmalıdır.

Varsayımlar: Standart meta-analitik prosedürler, tüm etki büyüklüklerinin bağımsız olduğunu varsayar. Bir analiz, çalışma başına birden fazla etki büyüklüğü içeriyorsa, bu varsayım ihlal edilir. Bazen birincil çalışmaların tasarımları bu ihlali gerektirebilir, ancak yazarlar bunun sonuçları üzerindeki etkisini en aza indirmek için adımlar da atmalıdır.

Sıfır etki boyutu: Bildirilen boş bulgulardan varsayılan sıfır etki boyutları, hesaplanabilecek en az kesin etkilerdir. Bu etkilerin önemli bir miktarını içeren bir meta-analizden çıkarımlar yaparken dikkatli olmalıyız. Çok sayıda varsayılan sıfır etki büyüklüğü varsa, yazarlar bu değerleri hem dahil ederek hem de analizlerinden hariç tutarak sonuçlarını da rapor etmelidir.

TEORİK KATKI

Teorik yorum: Bir meta-analiz sadece bir literatürün özeti olmamalı, teorik bir yorum ve entegrasyon sağlamalıdır. Genel olarak, bir meta-analiz istatistiksel hesaplamalarının ötesinde ne kadar fazlasını sağlarsa, bilimsel katkısı o kadar değerli olur.

Bulguların tutarlılığı: İyi bir meta-analiz, sadece ana etki ve moderatör testleri raporlamaz. Ayrıca bu bulguları yorumlamak için çaba harcar ve literatürdeki belli başlı teorilerle ne kadar tutarlı veya tutarsız olduklarını sunar.

Araştırma alanındaki boşluklar: Meta-analizler, mevcut literatürde bulunabileceklerin geriye dönük bir özetini sağlayarak literatüre büyük ölçüde yardımcı olabilir. Bunu, literatürdeki hangi alanların hala geliştirmeye ihtiyaç duyduğuna dair öneriler izlemelidir. İyi bir meta-analiz, gelecekteki araştırmaları engellemekten de çok teşvik eder.

SONUÇLARIN YORUMLANMASI

Sonuçları yorumlarken, incelemeler, müdahalenin faydalı ve zararlı etkilerinin önemini mutlak ve göreceli terimlerle dikkate almalı ve gelecekteki araştırmalar için ekonomik sonuçları da ele almalıdır.

The post META-KÜME ANALİZİ – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

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).

Lijmer et al. son zamanlarda tasarım ve uygulamanın bu belirli yönlerinden hangisinin en önemli olduğunu değerlendirmek için ampirik bir çalışma üstlendiler. Tanısal doğruluk çalışmalarının hangi özelliklerinin gözlemlenen tanı performansını değiştirdiğini belirlemek için 18 ayrı meta-analizden 218 test değerlendirmesinin sonuçlarını analiz ettiler.

Sonuçlarının tam bir özeti verilir. Göreceli tanısal olasılık oranları, şu özelliği taşıyan çalışmalar için tanısal olasılık oranının kaç kat daha fazla olduğunu açıklar: birden büyük bağıl tanısal olasılık oranları bu nedenle gözlemlenen tanısal doğruluktaki artışları gösterir.

Çalışmaları, vaka kontrol çalışmasının aşırı tahmin edilen tanısal doğruluğu tasarladığına ve bunun, analizlerine dahil edilen çalışmaların çok azı bu tasarımda olmasına rağmen, yanlılığın en büyük potansiyel kaynağı olduğuna dair kanıt sağladı.

Diferansiyel referans standartlarını kullanan çalışmaların, her ikisi için de aynı referans standardını kullananlara kıyasla tanı performansını olduğundan fazla tahmin ettiği, ancak kısmi doğrulamanın tutarlı bir etki sağlamadığı bulunmuştur. Körlenmemiş çalışmaların ortalama olarak tanısal doğruluğu olduğundan fazla tahmin etme olasılığı daha yüksekti.

Lijmer, ayrıca, bir çalışmanın belirli ayrıntılarının rapor edilmemesinin sonuçlardaki sistematik farklılıklarla ilişkili olduğunu kaydetti.

Tanısal Doğruluk Çalışmalarının Meta Analizi

RCT’lerin sistematik incelemelerinde olduğu gibi, tanısal doğruluk çalışmalarının her sistematik incelemesinin bir meta-analiz içermesi şart değildir. Meta-analiz yalnızca çalışmalar klinik olarak benzer popülasyonlardan alınmışsa, karşılaştırılabilir deneysel ve referans testler kullanmışsa ve yanlı olma olasılığı düşükse düşünülmelidir.

Bu kriterler karşılansa bile, çalışmaların sonuçları arasında öyle büyük bir heterojenlik olabilir ki, bir testin performansını tek bir sayı olarak özetlemek uygun olmaz.

Meta-analiz, her çalışma için tek bir özet istatistiğin türetilmesini ve ardından çalışmalar genelinde özet istatistiklerin ağırlıklı ortalamasının hesaplanmasını içeren iki aşamalı bir süreçtir.

Aşağıda açıklanan tanısal doğruluk çalışmalarının sonuçlarını birleştirmek için yaygın olarak kullanılan üç genel yaklaşım. Bir yöntemin seçimi, bir özet istatistik seçimine ve heterojenliğin potansiyel nedenlerine bağlıdır.

Heterojenliğin Kaynakları: Tanı Eşiğinin Önemi

Çalışma sonuçlarını birleştirmek için istatistiksel yöntemin seçimi, çalışmaların sonuçları arasında gözlemlenen heterojenlik modeline bağlıdır. Çalışma sonuçları arasındaki değişkenlik derecesi, ilk olarak bir ROC grafiğinde her bir çalışmanın duyarlılığı ve özgüllüğü çizilerek grafiksel olarak düşünülmelidir. Çalışma sonuçlarında bazı farklılıklar şans eseri beklenebilir, ancak hasta seçimi ve çalışma tasarımının özellikleri gibi diğer faktörlerdeki farklılıklar, randomize kontrollü çalışmalarda olduğu gibi gözlemlenen değişkenliği veya heterojenliği artırabilir.

Teşhis doğruluğunun meta-analizlerinde dikkate alınması gereken önemli bir fazladan varyasyon kaynağı da vardır: tanı eşiğindeki değişikliklerin ortaya çıkardığı varyasyon. Sistematik bir incelemeye dahil edilen çalışmalar, pozitif ve negatif test sonuçlarını tanımlamak için farklı eşikler kullanmış olabilir.

meta-analiz örnek çalışma
Meta analiz çalışması Nedir
Meta analizi Nedir
Tepki Analizi Nedir
İs analizi örneği pdf
Hata analizi örnekleri özel eğitim
meta-analiz nedir nasıl yapılır

Bazıları bunu, örneğin bir biyokimyasal ölçümü pozitif veya negatif olarak sınıflandırmak için kullanılan sayısal kesme noktalarını değiştirerek açıkça yapmış olabilir. Diğerleri için, gözlemciler veya laboratuvarlar arasında tanısal eşiklerde doğal olarak meydana gelen farklılıklar olabilir. Bir eşik seçimi, hastalığın nadir olduğu durumlarda hastalığın prevalansına göre de belirlenmiş olabilir, çok sayıda yanlış pozitif tanı konulmasını önlemek için düşük bir eşik kullanılmış olabilir.

Rastgele değişkenlik ve diğer heterojenlik kaynaklarının aksine, çalışmalar arasında tanısal eşiğin değiştirilmesi, çalışma sonuçlarının ROC grafiğine belirli bir model getirir. Böyle bir varyasyon mevcutsa, noktalar, gösterildiği gibi, o test için temeldeki ROC eğrisine paralel olan eğriliği gösterecektir.

Bu durumlarda çalışmaları birleştirme yaklaşımı, sonuçları tek bir nokta olarak özetlemek yerine en uygun ROC eğrisini türetmeyi içerir. Aşağıda açıklandığı gibi, bunu yapmak için ROC eğrisinin “duyarlılık = özgüllük” çizgisi etrafında simetrik olduğunu varsayan basit bir yöntem ve eğrinin asimetrik olduğu daha karmaşık durumlar için başka bir yöntem vardır. Simetrik ve asimetrik ROC eğrilerinin örnekleri, sırasıyla bölümde daha sonra verilmiştir.

Vaka çalışması: Transvajinal ultrason ile endometriyal kanseri ekarte etmek

Endovajinal ultrason (EVUS), biri endometrium kanseri olan postmenopozal vajinal kanamanın nedenlerini araştırmak için kullanılabilen, girişimsel olmayan bir tanı testidir. Smith-Bindman ve ark. endometriyal kanser ve diğer endometriyal bozukluklar için EVUS’un tanısal doğruluğunu değerlendiren 35 çalışmanın sistematik bir incelemesini yayınladı.

İncelemeye dahil edilen tüm çalışmalar ileriye dönük kohort tasarımlarıydı ve endometriyal biyopsi, dilatasyon ve küretaj veya histerektomi sonuçlarını referans standart olarak kullandı. Çalışmaların çoğu, çeşitli EVUS kalınlıklarında duyarlılık ve özgüllükler sunmuştur (ROC eğrisi aslında bu çalışmaların birinden alınmıştır): incelemenin yazarları her EVUS kalınlığı için ayrı analizler sunmaktadır.

Bu vaka çalışmasını kullanarak, endometriyal kanser teşhisini ekarte etmek için 5 mm’den daha az ultrason ölçümlerinin tanısal performansını göz önünde bulunduran bu derlemeden 20 çalışmanın alt kümesini kullanarak, aşağıda açıklandığı gibi çeşitli meta-analiz yöntemlerini göstereceğim. 

Hassasiyetleri ve Özgünlükleri Bir Araya Toplama

Tanısal doğruluk çalışmalarını birleştirmenin en basit yöntemi, duyarlılıkların, özgüllüklerin veya olabilirlik oranlarının ağırlıklı ortalamalarını hesaplamaktır. Bu yöntem, yalnızca tanı eşiğinde değişkenlik olmadığında uygulanabilir.

Bu yöntem kullanılmadan önce, hem çalışma sonuçlarının bir ROC grafiği üzerinde grafiksel olarak çizilmesi yoluyla hem de istatistiksel olarak, duyarlılıkların ve özgüllüklerin heterojenliği testleri yapılarak ve aralarında bir ilişki olup olmadığı araştırılarak bir eşik etkisinin olasılığı araştırılabilir. onlara. Her iki ölçüm de basit oranlar olduğundan, çalışmalardan elde edilen duyarlılık ve özgüllüklerin homojenliği standart ki-kare testleri kullanılarak test edilebilir.

Duyarlılıklar ve özgüllükler arasındaki korelasyon katsayısının hesaplanması, tanı eşiğinde değişiklik olması durumunda olduğu gibi, bunların ilişkili olup olmadığını test edecektir. Duyarlılıklar ve özgüllükler arasında bir ilişki saptanırsa, duyarlılıkların ortalamasına ve özgüllüklerin ortalamasına karşılık gelen nokta her zaman ROC eğrisinin altına düştüğünden, ağırlıklı ortalamaların kullanılması tanı performansının eksik tahmin edilmesine yol açacaktır.

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

Çalışma örneğinin seçimi

Bir incelemeye dahil edilecek ideal çalışma örneği, ilgili klinik popülasyondan alınan ardışık (veya rastgele seçilmiş) bir hasta serisidir. Rastgele olmayan bir şekilde dahil edilmek üzere hastaların seçilmesiyle seçim yanlılığı ortaya çıkabilir. Bu, çalışma popülasyonu, testin pratikte uygulanacağı hastalık spektrumunu temsil etmediğinde ortaya çıkan bir spektrum yanlılığı biçimi olarak ortaya çıkabilir.

Pratikte, bir vaka kontrol çalışmasında olduğu gibi, hastalığı olan veya olmayan hastaları ayrı gruplar halinde toplamak genellikle daha kolaydır. Bununla birlikte, tespit oranları hastalığın ciddiyetine göre değiştiğinden ve yanlış pozitif teşhis alma şansı, sahip oldukları alternatif hastalıklara göre hastalar arasında değişeceğinden, bu durum yanlılığa yol açabilir.

Halihazırda hastalığı olduğu tespit edilmiş vakaların seçilmesi, test duyarlılığı tahminlerine yanlılık getirecek, tamamen sağlıklı kontrollerin seçilmesi, test özgüllüğü tahminlerine yanlılık katacaktır. Örneğin, hastalığın üç aşaması (“erken”, “orta”, “ileri”) için varsayımsal veri duyarlılıklarını ve ayırıcı tanı içindeki iki alternatif hastalığa (alternatif “X” ve alternatif “Y”) özgüllükleri gösterir. 

Bir vaka kontrol tasarımı, vakaları yalnızca “orta” ve “ileri” hastalığı olanlardan örnekleyebilir. Bu, çok yüksek hassasiyet tahminleri verir: daha tipik bir hasta karışımı içeren genel muayenehane ve hastane örneklerinde gözlemlenenlerden çok daha yüksek.

Benzer şekilde, bir grup sağlıklı kontrolün kullanılması, testin kullanılacağı bazı hastaların sağlıklı olmadığı ancak gerçekte rutin olarak karşılaşılan başka hastalıkları olduğu pratikte karşılaşılacak olanlardan daha yüksek, yapay olarak yüksek özgüllük tahminleri verir.

Çalışma örneklerinin doğru seçilmesi kadar benzer sağlık kuruluşlarından seçilmesi de önemlidir. Bu, çalışmanın kalitesinden çok, bir çalışmanın uygulanabilirliği ile ilgilidir. Daha da önemlisi, hastalık spektrumunun ve alternatif teşhislerin, birinci ve ikinci basamak sağlık hizmetleri arasında olduğu gibi, sağlık hizmetine sevk sürecindeki farklı noktalar arasında değişiklik göstermesi mümkündür.

Bu noktayı açıklamak için, varsayımsal verileri tekrar düşünün. Genel pratisyenlik örneği, sevk sürecinin başlarında, hastalıklı hastaların çoğunluğunun erken hastalığa veya alternatif bir “Y” durumuna sahip olduğu bir nokta ile ilgilidir. Hastane örneği, ileri hastalığı olan çok daha fazla sayıda ve alternatif durumu “Y” olan (birinci basamakta tedavi edilmiş veya başka bir yere sevk edilmiş olabilecek) daha az sayıda hastanın bulunduğu sevk sürecinin ikinci basamak bakım aşaması için daha tipiktir.

Duyarlılık ve özgüllük, hastalık spektrumu boyunca veya alternatif koşullar boyunca sabit olmadığından, iki numunede gözlemlenen test duyarlılığı ve özgüllük değerleri farklıdır.

Bu varyasyonun, çalışma grubu içindeki hastalık prevalansı ile doğrudan bir ilgisi yoktur: hastalığın prevalansının bir sevk sürecindeki noktalar arasında farklılık göstermesi muhtemel olsa da, gözlemlenen duyarlılık ve özgüllük, yalnızca spektrumun orantılı karışımı durumunda değişecektir. hastalıklı ve hastalıksız hastaların oranı da değişmektedir. Prevalanstaki değişiklik, spektrum yanlılığının varlığının bir ipucu olabilir, ancak nedeni değildir.

Hata analizi örnekleri
meta-analiz örnek çalışma
Meta analiz çalışması Nedir
Meta analizi Nedir
Tepki Analizi Nedir
İs analizi örneği pdf
Hata analizi örnekleri özel eğitim
meta-analiz nedir nasıl yapılır

Referans Teşhisinin Doğrulanması

İyi bir referans standardının seçimi çok önemlidir. Tipik olarak referans standardı bir “altın standart” olarak kabul edilir ve karşılaştırma tek taraflıdır: referans standart ile deneysel test arasında herhangi bir anlaşmazlık varsa, her zaman deneysel testin yanlış olduğu varsayılır.

İki testin bağımsız ölçümlere dayalı olması önemlidir. Bazı durumlarda referans tanı, bir dizi klinik test ve diğer mevcut klinik kanıtlar temelinde yapılabilir. Bu durumda, sonuçlar dizisi deneysel test sonucunu içermemelidir, aksi takdirde tanısal doğruluk büyük olasılıkla fazla tahmin edilecektir. Böyle bir etki, birleşme yanlılığı olarak bilinir.

Doğrulama yanlılığı, referans araştırmayı yürütme kararı deneysel testin sonucundan veya hastalığın olası olmadığını gösteren diğer faktörlerden etkilendiğinde bir sorundur17, çünkü klinisyenler bu durumlarda invaziv bir test kullanmakta genellikle tereddüt ederler.

Eksik doğrulamanın iki düzeyi vardır: tüm katılımcıların referans araştırmasından geçmediği kısmi doğrulama ve deneysel testin sonuçlarına göre farklı referans testlerinin kullanıldığı farklı doğrulama. Kısmi doğrulama yanlılığı genellikle gerçek negatif ve yanlış negatif katılımcıların sayısının azalmasına yol açar, böylece duyarlılık yukarıya ve özgüllük aşağıya doğru eğilimli olur. Buna karşılık, farklı doğrulama yanlılığı, her iki tahminin de yukarı yönlü olmasına neden olabilir.

Körleme

Körleme, her bir testin diğerinin sonucu hakkında bilgi sahibi olmadan üstlenilmesini ve yorumlanmasını içerir. Bu, özellikle görüntüleri ve sesleri yorumlarken insan algılarına dayananlar gibi öznel yargıları içeren testler için önemlidir.

Tasarımın diğer yönleri

Kalitenin bir diğer önemli yönü, herhangi bir tedaviye başlamadan önce her iki tanı testinin de yapılıp yapılmadığıdır. Bunun olmadığı durumlarda bir tedavi paradoksu ortaya çıkabilir: ilk testte hastalık teşhisi konan hastalar, ikinci testten önce tedavi edilebilir ve iyileştirilebilir ve ilk önce hangi testin kullanıldığına bağlı olarak yanlış pozitifler veya yanlış negatifler olarak yanlış sınıflandırılabilir.

Tüm katılımcıların test sonuçlarının analize dahil edilmesi önemlidir. Birçok test, bazı sonuçların gri bir bölgede olduğunu veya bazen test başarısızlıkları olarak bildirir. Bu sonuçları bir analize dahil etmek her zaman kolay olmasa da, onları göz ardı etmek, gerekçelendirildiğinden daha olumlu bir test sunacaktır.

Raporlama kalitesinin yönleri

İdeal olarak bir çalışma raporu, referans ve deneysel testlerin açık tanımlarını, her ikisi için de olumlu ve olumsuz sonuçların tanımlarını ve demografik özelliklerin, eşlik eden hastalıkların, hastaların kaynağı ve sevk geçmişinin tanımlarını içermelidir.

Kalite değerlendirmelerinin sistematik bir incelemeye dahil edilmesi

Pek çok yazar, bir tanısal doğruluk değerlendirmesinin kalitesini değerlendirmek için kontrol listeleri geliştirmiştir, ancak bunların tümü sistematik bir incelemede kullanılmak üzere özel olarak tasarlanmamıştır. Ancak bu kontrol listeleri, Lijmer’in kalite yönlerine ilişkin deneysel değerlendirmesinden önce geliştirilmiştir ve güncellenmesi ve konsolidasyonu gerektirebilir.

Güvenilir olması için, sistematik bir inceleme, yalnızca yukarıda listelenen kriterlere göre değerlendirildiği gibi, en yüksek bilimsel kaliteye sahip çalışmaları içermeyi amaçlamalıdır. Sistematik incelemeler, ya bu kriterleri karşılamayan ve yanlılığa açık olan çalışmaları hariç tutmayı ya da alternatif olarak, kalite özelliklerinin bir karışımına sahip çalışmaları dahil edip farklılıkları keşfetmeyi amaçlamalıdır.

Hangi yaklaşım benimsenirse benimsensin, uygun ihtiyatlı çıkarımların yapılabilmesi için incelemeye dahil edilen çalışmaların kalitesinin değerlendirilmesi ve raporlanması esastır.

The post Çalışma Kalitesinin Değerlendirilmesi – 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).

Bu bölüm meta-analiz için genel olan teknik konuları tartışmaktadır. Yani, bu sorunlar, meta-analizin korelasyonlara, d değerlerine veya diğer istatistiklere (örn. Ayrıca, kullanılan yöntemler bu kitapta sunulanlar, Hedges ve Olkin’inkiler (1985), Rosenthal’ınkiler veya başka herhangi bir yöntem olsun, bu hususlar geçerlidir.

Meta-analizde rastgele veya sabit etkili modellerin kullanılıp kullanılmaması, bu tür ilk konudur. Bu konu ilk olarak ele alındı ​​ve burada biraz daha kavramsal ayrıntılarla ele alındı.

İkinci teknik konu, meta-analizde ikinci dereceden örnekleme hatasıdır. İlk önce bu fenomene kavramsal bir genel bakış sunuyoruz; daha sonra, bölümün sonuna doğru teknik işlemi ve denklemleri sunuyoruz. Bu konu, ikinci dereceden örnekleme hatasının, önceden varsayılmayan moderatörleri tespit etmenin zor görevi üzerindeki etkisini içerir.

Üçüncü teknik konu, ikinci dereceden meta-analizdir: meta-analizlerin meta-analizi. Bu konu, tek bir büyük örneklemli çalışmanın mı yoksa birçok küçük örneklemli çalışmanın meta-analizinin mi daha iyi olduğuna dair bir tartışmayı içerir. Son olarak, okuyucuya bir alıştırma sunuyoruz: ikinci dereceden bir meta-analiz yürütmek.

Meta-Analizde Sabit Etkiler ve Rastgele Etki Modelleri

Meta-analiz yöntemleri içinde, sabit etkiler (FE) modelleri ile rastgele etkiler (RE) modelleri arasında bir ayrım vardır. Bu modeller, ortalama etki büyüklükleri (ortalama r, ortalama d, vb.) için farklı önem testleri ve güven aralıklarına yol açar. Ayrıca meta-analizde moderatör değişkenler (etkileşimler) için farklı anlamlılık testleri, yani çalışma özellikleri ve çalışma sonuçları (etki büyüklükleri) arasındaki ilişki için farklı anlamlılık testleri sağlarlar.

Hedges, meta-analizde bu iki model arasındaki farklara kısa ve öz bir genel bakış sağladı. Bu ayrımın diğer tedavileri Hedges, Ulusal Araştırma Konseyi (1992), Raudenbush (1994) ve Shadish ve Haddock (1994)’de bulunabilir.

FE anlamlılık testleri ve güven aralıklarının uygulanması, analiz edilen çalışmaların çalışma popülasyonu etki büyüklükleri düzeyinde homojen olduğu varsayımına dayanmaktadır. Örneğin, kullanılan etki büyüklüğü indeksi d değeri ise, FE modeli, d’nin popülasyon değeri olan δ’nin meta-analize dahil edilen tüm çalışmalarda aynı olduğunu varsayar. RE modelleri bu varsayımı yapmaz. RE modelleri, popülasyon parametre değerlerinin (δs veya ρs) çalışmadan çalışmaya değişiklik göstermesi olasılığına izin verir.

Hunter, Schmidt ve Jackson (1982), Hunter ve Schmidt (1990a), Callender ve Osburn (1980) ve Raju ve Burke (1983)’de açıklanan yöntemler RE modelleridir. Bu yöntemler, yayınlanmış literatürdeki önemli sorulara kapsamlı bir şekilde uygulanmıştır.

Hedges (1988), Hedges ve Olkin, Raudenbush ve Bryk (1985) ve Rubin (1980, 1981)’de açıklanan yöntemler de RE yöntemleridir. Bu son yöntemler meta-analizde daha az sıklıkla kullanılmıştır. Örneğin, psikolojideki başlıca inceleme dergisi Psychological Bulletin birçok meta-analiz yayınlamış olmasına rağmen, o dergide bu yöntemleri kullanan hiçbir meta-analiz yayınlayamadık.

Meta analizi Nedir
meta-analiz örnek çalışma
Meta regresyon nedir
meta-analiz makale örneği
Meta-analiz pdf
Meta-analiz özellikleri
CMA meta-Analiz programı indir
Meta-analiz çalışmaları

Cooper (1997) şunları belirtmiştir: “Pratikte çoğu meta-analist, analitik olarak yönetilmesi daha kolay olduğu için sabit etkiler varsayımını tercih eder”. Ulusal Araştırma Konseyi (1992) raporu, birçok meta-analiz kullanıcısının “kavramsal ve hesaplama basitlikleri” nedeniyle FE modellerini tercih ettiğini belirtti.

Ortalama etki büyüklüklerinin ve moderatör ilişkilerinin istatistiksel önemi için RE formülleri, hem popülasyon parametre değerleri (ρ veya δ) tüm çalışmalarda hem de tüm çalışmalarda aynı olduğunda ve .05 olarak belirlenmiş bir alfa için %5, uygun Tip I hata oranına sahiptir.

Bununla birlikte, popülasyon parametreleri çalışmalar arasında değiştiğinde, FE formülleri, nominal değerlerden genellikle çok daha yüksek olan Tip I hata oranlarına sahiptir. Ayrıca, FE standart hatalarına dayalı güven aralıkları kullanılıyorsa, güven aralıkları çok dardır.

Örneğin, nominal bir %95 güven aralığı aslında %60’lık bir güven aralığı, önemli bir yanlışlık ve meta-analiz sonuçlarının kesinliğinin önemli ölçüde abartılması olabilir. Hunter ve Schmidt (2000), FE modelleri tarafından üretilen bu türden çok sayıda hata örneği sunmuştur.

FE modellerinin popülasyon etki büyüklükleri çalışmalar arasında sabit olmadıkça yanlış sonuçlar üretmesi önemlidir çünkü tüm araştırma alanlarında çalışma popülasyon parametrelerinde en azından bir miktar varyasyon olması muhtemeldir. Pek çoğu, teorik veya temel nedenlerle, çalışmalar arasında popülasyon parametre değerlerinde her zaman bir miktar farklılık olduğunu iddia edecektir.

Yani, araştırmalar arasında farklı δi veya ρi değerleri yaratan en azından bazı gerçek (yani metodolojik olmayan, asli) moderatör değişkenlerin her zaman olduğunu iddia edeceklerdir.

Bu konumu tartışmıyoruz, çünkü deneyimlerimize dayanarak, bazı çalışma alanları, önemli nüfus parametreleri düzeyinde homojen görünüyor. Bununla birlikte, bunun doğru olup olmadığı, yalnızca heterojenlik düzeyini tahmin etmek için RE modelleri kullanılarak belirlenebilir. FE modelleri, homojenliği a priori varsaydıkları için Sρ2 veya Sδ2 tahminine izin vermez. Yani, Sρ2 = 0 ve Sδ2 = 0 varsayıyorlar.

Popülasyon parametrelerinde varyasyona neden olan asli moderatörler olmasa bile, çalışmalar arasında çalışma popülasyonunda ρi veya δi varyasyona neden olan metodolojik farklılıklar vardır. Örneğin, kullanılan ölçümlerdeki ölçüm hatasının miktarı çalışmalar arasında farklılık gösteriyorsa, bu değişiklik çalışma popülasyonu parametrelerinde farklılıklar yaratır; daha fazla ölçüm hatası olan çalışmalar, δi veya ρi olarak daha küçük çalışma popülasyon değerlerine sahip olacaktır.

Dolayısıyla, popülasyon parametrelerinde önemli bir varyasyon olmasa bile, ölçümün güvenilirliği, aralık varyasyonu veya sürekli değişkenlerin ikiye ayrılması gibi metodolojik faktörlerdeki çalışmalar arasındaki farklılıklar, çalışma popülasyonu parametrelerinde farklılıklar yaratacaktır. Bu tür bir varyasyon tipik olarak mevcut olacaktır; bu nedenle, homojen çalışma popülasyonu etki büyüklükleri veya korelasyonları varsayımı yalnızca bu nedenle genellikle yanlış olacaktır.

Hedges-Olkin (1985) ve Rosenthal-Rubin (1982a, 1982b) meta-analiz yöntemlerinin yayınlanmış uygulamalarında kullanılan istatistiksel anlamlılık formülleri hemen hemen her zaman FE formülleridir. Tamamı psikolojinin önde gelen genel inceleme dergisi Psychological Bulletin’de yer alan sonraki yazıda yer alan meta-analizler bazı yeni örneklerdir.

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

T2 ve T’nin faydası, bunların mutlak ölçüler olmaları gerçeğinde yatmaktadır; bu da, etki büyüklüğü indeksi ile aynı ölçekte sapmayı ölçtükleri anlamına gelmektedir. Ancak bazı durumlarda, ölçekten bağımsız olarak heterojenliği düşünmeyi tercih ederiz ve gözlemlenen varyansın hangi oranı etki büyüklüğündeki gerçek farklılıkları yansıtır?

Higgins ve ark. (2003), bu oranı yansıtmak için bir tür sinyal-gürültü oranı işlevi görebilecek bir istatistik olan I2’yi kullanmayı önerdi. olarak hesaplanır. Yani, fazla dispersiyonun toplam dispersiyona oranı. I2 istatistiği, formun bir istatistiği olarak görülebilir.

Yani, gözlemlenen etki tahminleri boyunca gerçek heterojenliğin toplam varyansa oranı. Ancak bu, I2’nin gerçek bir tanımı değildir, çünkü çalışma içi varyanslar çalışmadan çalışmaya değiştiğinden, gerçekte tek bir VY yoktur. I2 istatistiği, tanımlayıcı bir istatistiktir ve herhangi bir temel nicelik tahmini değildir.

I2’yi kontrol eden (ve kontrol etmeyen) faktörleri anlamak için Şekil 16.7’yi göz önünde bulundurun. Verilen herhangi bir df için I2, Q ile birlikte hareket eder. Bu itibarla, tamamen gözlemlenen dağılımın çalışma içi dağılıma oranı tarafından yönlendirilir. En üst sırada, A ve B grafiklerinin her ikisi de 5 serbestlik derecesiyle 12.00 Q değerine sahiptir.

Bu nedenle, her ikisi de aynı I2 değerine sahiptir, %58.34. A’nın B’den daha geniş bir ölçeğe sahip olması (ki bu daha yüksek bir T2 değeri verir) I2’yi etkilemez. Benzer şekilde, alt satırda hem C hem de D grafikleri 5 serbestlik dereceli 48.01 Q değerine sahiptir ve bu nedenle her ikisi de aynı I2’ye, %89.59’a sahiptir. Yine, C’nin D’den daha geniş bir ölçeğe sahip olması I2’yi etkilemez.

I2, gerçek etkilerin gerçek konumuna veya yayılmasına bağlı olmayan güven aralıklarının örtüşme derecesini yansıtır. Bu nedenle, I2’yi, altta yatan gerçek etkiler arasındaki gerçek varyasyonun bir ölçüsü olarak değil, çalışmaların bulguları arasındaki bir tutarsızlığın ölçüsü olarak görmek uygundur.

Meta-analizin kendisi için kullanılan ölçekten bağımsız olarak I2 ölçeği %0-100 aralığındadır. Bir oran olarak yorumlanabilir ve psikometride (güvenilirliğin doğrunun toplam varyansa oranı olduğu) veya regresyonda (R2’nin toplam varyansın şu şekilde açıklanabilen oranı olduğu) kullanılan endekslere benzer olma ek avantajına sahiptir. ortak değişkenler). Daha da önemlisi, I2, analizdeki çalışmaların sayısından doğrudan etkilenmez.

I2 indeksi, göreceli bir ölçekte varyans miktarını tartışmamıza izin verir. Örneğin, varyasyonun nedenleri hakkında tahminde bulunmayı planlıyorsak, gözlemlenen varyansın ne kadarının gerçek olduğunu belirlemek için önce I2’yi kullanmalıyız. I2 sıfıra yakınsa, gözlemlenen varyansın neredeyse tamamı sahtedir, bu da açıklanacak hiçbir şey olmadığı anlamına gelir. Buna karşılık, eğer I2 büyükse, varyansın nedenleri hakkında spekülasyon yapmak ve muhtemelen bunu denemek ve açıklamak için alt grup analizi veya meta-regresyon gibi teknikleri uygulamak mantıklı olacaktır. I2 için güven aralıklarını hesaplamak için formüller bu bölümün sonunda sunulmuştur.

Meta analizi Nedir
meta-analiz çalışması örneği
Meta-Analiz Kitap
meta-analiz eğitim bilimleri
Meta-analiz araştırma yöntemi
meta-analiz nedir nasıl yapılır
Meta-analiz özellikleri
Meta-regresyon nedir

Higgins ve ark. (2003), I2 için bazı geçici ölçütler sağlar. %25, %50 ve %75 mertebesindeki değerlerin sırasıyla düşük, orta ve yüksek olarak kabul edilebileceğini öne sürerler. I2’nin yorumlanması için bazı bağlamlar, Higgins ve ark. (2003). Meta-analizlerin yaklaşık yarısı için I2 değeri sıfırdı ve diğer yarısı için %0 ila %100 arasında eşit olarak dağıtıldı. Diğer alanların veya diğer çalışma türlerinin meta-analizlerinde I2’nin farklı şekilde dağıtılması muhtemeldir.

Kıyaslamaların (endeksin kendisi gibi), mutlak bir ölçekteki varyasyona değil, gözlemlenen varyasyonun ne kadarının gerçek olduğu sorusuna atıfta bulunduğuna dikkat edin. %100’e yakın bir I2 değeri, yalnızca gözlemlenen varyansın çoğunun gerçek olduğu anlamına gelir, ancak etkilerin geniş bir aralığa dağıldığı anlamına gelmez (dar bir aralığa düşebilirler, ancak kesin olarak tahmin edilebilirler). Düşük bir I2 değeri, etkinin dar bir aralıkta kümelendiği anlamına gelmez (gözlenen etkiler, çok sayıda hata içeren çalışmalarda geniş bir aralıkta değişebilir). Bu itibarla, I2, dağılımın esaslı etkilerini ele almak anlamına gelmez.

HETEROJENLİK ÖLÇÜLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Heterojenliği ölçmenin beş yolunu tanımladık, Q, p, T2, T ve I2. Tablo 16.1, bu önlemler arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Tüm endeksler Q’ya (df ile ilgili olarak) dayandığından, toplam dağılım, çalışmalar içindeki hataya göre düşükse ve toplam dağılım yüksekse, yüksekse daha yüksek olacaktır. çalışmalar içindeki hata. Bununla birlikte, çeşitli heterojenlik ölçüleri, her birini belirli bir amaç için yararlı kılan farklı şekillerde bu çekirdek üzerine inşa edilir.

T2 ve T tahminlerinin aşırı dağılıma dayandığını, ancak popülasyon değerlerinin (􏰀 2 ve 􏰀 ) yalnızca gerçek etkilerin varyansı ile tanımlandığını unutmayın.

• Q istatistiği ve onun p değeri, bir anlamlılık testi işlevi görür. Bunları bu amaç için faydalı kılan özellikler, çalışma sayısına duyarlı olmaları ve etki büyüklüğü indeksinin metriğine duyarlı olmamalarıdır.
• 􏰀2 tahminimiz, analizde çalışmalar arası varyans olarak hizmet eder ve 􏰀 tahminimiz gerçek etkilerin standart sapması olarak hizmet eder. Bunları bu amaç için yararlı kılan özellikler, etki büyüklüğü metriğine duyarlı olmaları ve çalışma sayısına duyarlı olmamalarıdır.
• I2, gerçek heterojenliğin gözlemlenen etkilerdeki toplam varyasyona oranıdır, bir tür sinyal-gürültü oranı. Bu amaç için kullanışlı kılan özellikler, etki büyüklüğü metriğine duyarlı olmaması ve çalışma sayısına duyarlı olmamasıdır.

T2 ve T’nin (bir yanda) ve I2’nin (diğer yanda) tamamen farklı iki işleve hizmet ettiğini anlamak önemlidir. İstatistikler T2 (ve T), gerçek heterojenlik miktarını (varyans veya standart sapma) yansıtırken I2, bu heterojenlikten kaynaklanan gözlemlenen dağılım oranını yansıtır. Bir anlamda, gözlemlenen varyansı I2 ile çarpacak olsaydık, T2 elde ederdik (gerçek hesaplama daha karmaşık olduğu için bu yalnızca bir örnekleme amaçlıdır). Bu nedenle, ikisi birlikte hareket etme eğilimindedir, ancak çok farklı anlamları vardır.

I2, yalnızca doğru olan varyans oranını yansıtır ve bu varyansın mutlak değeri hakkında hiçbir şey söylemez. Şekil 16.8’de, A ve B çizimleri aynı I2 değerine (%58.34) sahiptir, ancak A’da gerçek etkiler küçük bir aralıkta (T2 5 0.006) kümelenirken, B’de daha geniş bir aralıkta (T2 5 0.037) dağılmıştır. 

Tersine, T2 yalnızca gerçek varyansın mutlak değerini yansıtır ve doğru olan gözlemlenen varyansın oranı hakkında hiçbir şey söylemez. Şekil 16.9’da, T2 her iki grafikte de aynıdır, ancak A’da gözlemlenen küçük bir dağılımın büyük bir kısmıdır (I2 5 %58.34), B’de ise gözlemlenen büyük bir dağılımın küçük bir parçasıdır (I2 5 %16.01) .

Ayrıca, I2’nin değilken T2’nin etki büyüklüğü indeksine bağlı olduğunu unutmayın. Örneğin, risk oranlarının bir sentezi için T2, log risk oranlarının metriğinde olurken, standartlaştırılmış ortalama farklılıkların bir sentezi için T2, standartlaştırılmış ortalama farklılıkların metriğinde olacaktır. Aynı metrikte olmadıkça iki sentez için T2 değerlerini karşılaştırmak anlamlı olmayacaktır. Buna karşılık I2, %0 ila %100 arasında bir oran ölçeğindedir ve bu değeri farklı sentezlerden karşılaştırmak mümkündür.

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