Sterne, iki yöntemin duyarlılığını araştırmak için simülasyon çalışmaları kullandı (yani, küçük çalışma etkilerini tespit etme yetenekleri). Yöntemlerin duyarlılığı, 20’den az denemeye dayanan meta-analizlerde veya önemli bir yanlılığın olmadığı durumlarda düşüktü. Regresyon yöntemi, sıra korelasyon yönteminden daha duyarlı görünüyordu. Önyargı gerçekte mevcut olmadığında yöntemlerin yanlılık kanıtı verebileceği iddia edilmiştir (yanlış-pozitif test sonuçları).

Stern ve ark. yöntemlerin, büyük tedavi etkileri olduğunda veya deneme başına birkaç olay olduğunda veya tüm denemelerin benzer boyutlarda olduğu durumlarda çok yüksek olan yanlış pozitif oranlar verdiğini buldu. Ağırlıklı regresyon yönteminin makul sayıda denemeye dayanarak meta-analizin genellikle orta düzeyde tedavi etkilerini tahmin etmede mantıklı olduğu durumlarda uygun ve makul derecede güçlü olduğu – ancak yalnızca denemede açık bir varyasyon varsa kullanılması gerektiği sonucuna varmışlardır. orta veya büyük boyutta bir veya daha fazla deneme ile boyutlar.

Meta-regresyon

Yukarıda açıklanan yöntemlerin bariz bir uzantısı, çok değişkenli bir ‘meta-regresyon’ modelinde çalışma arası heterojenlik için bir dizi farklı olası açıklamadan biri olarak çalışma büyüklüğünün bir ölçüsünü (örneğin etki tahmininin standart hatası) düşünmektir. 

Örneğin, çalışma büyüklüğünün etkileri, randomizasyonun yeterliliği ve körleme tipi aynı anda incelenebilir. Thompson ve Sharp yakın zamanda meta-regresyon için farklı yöntemleri gözden geçirdiler. 

Üç dikkat notu gereklidir. Standart regresyon modellerinin kullanıcıları, özellikle örneklem boyutu küçükse, çok sayıda ortak değişkeni dahil etmenin akıllıca olmadığını bilirler. Meta-regresyonda veri noktalarının sayısı, genellikle 50’den az ve sıklıkla 10’dan az olan çalışmaların sayısına karşılık gelir. Bu nedenle, tedavi etkisi ile çok sayıda çalışma özelliği arasındaki ilişkiye yönelik testler, “fazla uydurma” ve sahte iddialara yol açabilir.

İkinci olarak, bu tür analizlerde gözlemlenen tüm ilişkiler gözlemseldir ve bu nedenle diğer bilinmeyen veya ölçülemeyen faktörler tarafından karıştırılabilir. Üçüncüsü, her denemeden (tüm hastaların ortalama yaşı gibi) hasta özelliklerinin ortalamalarını kullanan regresyon analizleri, bireysel hastalar için ilişki hakkında yanıltıcı bir izlenim verebilir.

Meta-sentez ve meta-analiz arasındaki fark
CMA analizi
Meta değişken nedir
Network meta analizi
Metaanaliz ne demek
Meta analiz Kursu
Meta analiz avantaj dezavantaj
CMA Meta analysis Crack

Tartışıldığı gibi, sözde ekolojik yanılgı için potansiyel vardır, bu nedenle tedavi yararı ile olan ilişki, denemeler arasında denemelere kıyasla farklı olabilir.

Meta-regresyon, klinik sonuçlar ile tedaviye uyumun veya tedavinin biyolojik etkilerinin belirteçleri arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılabilir ve çalışma boyutuna uygun ağırlık verilir. Yukarıda tartışıldığı gibi, biyolojik etki yoksa kesişim (sabit terim katsayısı) sıfır olmalıdır, bu nedenle sıfır olmayan bir kesişme yanlılığın veya işaretleyici aracılığıyla aracılık edilmeyen bir tedavi etkisinin kanıtı olabilir.

Tedavinin belirteç üzerindeki etkisinin tahminindeki hata küçük olmadıkça, bu hata, tedavi etkisi ile vekil belirteçteki değişiklik arasındaki ilişkinin modellerine dahil edilmelidir. Daniels ve Hughes bu konuyu tartışır ve bir Bayes tahmin prosedürü önerir. Bu yöntem, HIV klinik deneylerinde bir vekil son nokta olarak CD4 hücre sayımı çalışmasında uygulanmıştır.

Vaka çalışması, bu bölümde açıklanan yöntemlerden bazılarının kullanımını, homeopatinin plasebo kontrollü çalışmalarının yaygın olarak alıntılanan bir meta-analiz örneğini kullanarak göstermektedir.

Vaka çalışması: Homeopatinin etkisi plasebo etkisinden mi kaynaklanıyor?

Plasebo etkisi, homeopatik ilaçların görünür etkinliği için popüler bir açıklamadır. Linde et al. Bu soruyu, klinik durum ve sonuçlardan bağımsız olarak tüm denemelerin dahil edildiği, homeopatinin plasebo kontrollü çalışmalarının büyüleyici bir sistematik derlemesinde ve meta-analizinde ele aldı.

Yazarlar, çok çeşitli bibliyografik veri tabanlarını ve tamamlayıcı tıp kayıtlarını kapsayan, dil kısıtlaması olmaksızın kapsamlı bir literatür taraması gerçekleştirdiler. Linde et al. randomize plasebo kontrollü çalışmaların yayınlanmış ve yayınlanmamış 89 raporunu içeriyordu. Kalite değerlendirmesi, tedavi etkileriyle ilişkili olduğu bilinen iç geçerliliğin boyutlarını kapsıyordu: homeopatik tedavilerin veya plasebo tahsisinin gizlenmesi, sonuç değerlendirmesinin körleştirilmesi ve çekilme ve terklerin ele alınması.

89 homeopati denemesinin huni grafiği açıkça asimetriktir ve hem sıra korelasyonu hem de ağırlıklı regresyon testi açık asimetriyi göstermiştir (P<0.0001). Bu asimetri, plan, tedavi tahsisinin yeterli şekilde gizlendiği 34 çift-kör deneme ile sınırlandırıldığında da kaldı (sıra korelasyonlu P = 0.014 ve regresyon yöntemiyle <0.001).

Yazarlar, yayın yanlılığını düzeltmek için (bir çalışmanın rapor edilme olasılığının tek uçlu P değerine bağlı olduğunu varsayarak) bir seçim modeli kullanmış ve olasılık oranının 0.41’den (%95 güven aralığı 0·) yükseltildiğini bulmuşlardır. 34 ila 0·49) ila 0,56 (0·32 ila 0·97) sapma için düzeltme yapıldıktan sonra. Doldur ve düzelt yöntemiyle de benzer sonuçlar elde edilir. Huni grafiğini simetrik yapmak için 16 etüt eklenir. Düzeltilmiş bahis oranı (doldurulmuş çalışmalar dahil) 0,52’dir (0·43 ila 0·63).

Linde et al. bu nedenle homeopatinin klinik etkilerinin plaseboya bağlı olma olasılığının düşük olduğu sonucuna varmıştır. Ancak kullandıkları yöntem, aynı anda diğer yanlılık kaynaklarına izin vermez ve bu nedenle, huni grafiği asimetrisinin tek nedeninin yayın yanlılığı olduğunu varsayar. Deneme özellikleri ile homeopatinin tahmini etkisi arasındaki ilişkilerin meta-regresyon analizlerinden elde edilen sonuçları gösterir.

Sonuçlar, özelliği olmayan denemeler ile denemelerden elde edilen sonuçları karşılaştıran olasılık oranlarının (OR’ler) oranları olarak sunulur. Bu nedenle, 1’in altındaki oranlar, özelliği olan denemeler için daha küçük bir tedavi olasılık oranına ve dolayısıyla homeopatik tedavinin daha büyük bir görünür yararına karşılık gelir. Örneğin, tek değişkenli analizde, sonuç değerlendirmesi körlenmemişse, olasılık oranı 0·24 faktörü (OR’lerin oranı 0·24, %95 güven aralığı 0·12 ila 0·46) ile azaltılmıştır.

Tahsisatın yetersiz gizlenmesi ve MEDLINE indeksli olmayan bir dergide yayın yapılması da daha büyük tahmini faydalarla ilişkilendirildi. Tek değişkenli analizler, küçük çalışma etkilerine dair güçlü kanıtlar sağladı: daha büyük standart hatalara sahip denemeler, homeopatik tedavinin tahmin edilen faydalarının önemli ölçüde daha fazlasına sahipti.

Her bir değişkenin etkisi diğerleri için kontrol edildiğinde, standart hata (OR oranı 0·20, %95 güven aralığı 0·11 ila 0·37) ve sonuç değerlendirmesinin yetersiz körlenmesi (OR oranı 0) ile güçlü ilişkiler kaldı. 

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

Meta-analiz, potansiyel bir moderatör değişkeninin uygunluğunu belirlemek için bir yöntem sağlar. Moderatör değişken, çalışmaları alt kümelere bölmek için kullanılır ve daha sonra her alt kümeye ayrı ayrı meta-analiz uygulanır. Bir moderatör varsa, ortalama farklılıklar görünecektir. Alt küme ortalamalarında büyük farklılıklar varsa, çalışmalar arasında alt küme içi varyasyonda karşılık gelen bir azalma olacaktır. Meta-analiz, kalan varyasyonların ne kadarının artefaktlardan kaynaklandığını gösterir.

Varyasyonun kapsamı, kısmen araştırma incelemesinin kapsamıyla ilgili bir sorudur. Psikoterapi ile ilgili tüm çalışmalarla başlarsak, moderatör etkiler bulmak şaşırtıcı değildir. Bununla birlikte, yalnızca basit fobiler üzerinde duyarsızlaştırma kullanan çalışmaları düşünürsek, hiçbir fark bulmayı bekleyebiliriz.

Ancak, bu ampirik bir sorudur. Tüm sabit-etkiler meta-analiz yöntemleri tarafından yapılan hiçbir farklılık olmadığı önsel varsayımı, neredeyse hiçbir zaman doğrulanamaz. Meta-analiz için kapsam, ampirik bir sorudur. Geniş bir kapsam için kaynaklarımız varsa, sonuçların kapsamını değerlendirmek için meta-analiz kullanılabilir.

Meta-analiz, çok geniş bir dizi çalışma üzerinde yalnızca küçük farklılıklar gösteriyorsa, bu bulgu, birçok moderatör hipotezinin, çoğu durumda yalnızca küçük bir öneme sahip olduğunu gösterir. Geniş kapsamlı çalışma büyük farklılıklar gösteriyorsa, daha küçük kapsamlı çalışmaların alt gruplarına meta-analiz uygulanabilir. Meta-analiz daha sonra kapsamın hangi yönlerinin (yani, hangi potansiyel moderatörlerin) gerçekten önemli olduğunu ve hangilerinin yalnızca hatalı bir şekilde önemli olduğunun düşünüldüğünü gösterir.

Meta-analiz çalışmalarının genel bulgusu, çalışmalar arasındaki gerçek farklılıkların, araştırmacıların düşündüğünden çok daha küçük olmasıdır. Bu inançlar, büyük ölçüde, örnekleme hatasının, yani küçük örneklemli çalışmalardan gözlemlenen sonuçlarda büyük ama sahte farklılıkların tekrar tekrar gözlemlenmesinin kümülatif psikolojik etkilerinden kaynaklanmaktadır.

Meta-analizde kapsam kısıtlaması metodolojik olmaktan çok teoriye dayalı olmalıdır. En yanıltıcı incelemeler, yazarın yalnızca yazarın metodolojik kalite yargılarına dayalı olarak seçilen “anahtar” çalışmalara atıfta bulunduğu incelemelerdir. İlk olarak, aksi bulgulara sahip çalışmaları seçici olarak görmezden gelen incelemeler, hatalı bir şekilde moderatör değişkenlerin olmadığını öne sürebilir.

İkincisi, çalışmalar arasında gerçek varyasyonlar olmasa bile, örnekleme hatasından dolayı hala sahte varyasyonlar vardır. Özellikle “keskin” bulgulara sahip oldukları için seçilen çalışmaların, meta-analizin örnekleme hatasından kaynaklandığını gösterdiği çalışmalar arası varyasyondan yararlanan çalışmalar olması muhtemeldir. Özellikle, yalnızca istatistiksel olarak anlamlı bulguları olan çalışmaların dikkate alınması, korelasyonların veya etki büyüklüklerinin tahmininde büyük yanlılığa yol açar.

Network meta analizi
Meta-analiz Kursu
Meta analiz avantaj dezavantaj
Meta-Analiz, Meta-sentez
CMA Meta analysis Crack
Metaanaliz Nedir

Birçok yazar, dikkate alınmayan çalışmalarda “metodolojik eksiklikler” temelinde seçici incelemeleri haklı çıkarmaktadır. Bununla birlikte, “eksiklik” iddiası genellikle, kendisi deneysel olarak test edilmemiş olan kişisel bir teoriye dayanmaktadır. Genel metodolojik kalite konusunda araştırmacılar arasında anlaşma genellikle oldukça düşüktür.

İki gözden geçiren, “metodolojik kalite” temelinde aynı literatürden birbirini dışlayan “en iyi çalışmalar” kümelerini seçebilir. Meta-analiz, varsa metodolojik eksikliklerin belirlenmesi için ampirik bir prosedür sağlar. İlk olarak, kapsamlı bir çalışma seti toplanmalıdır. İkincisi, “yöntemsel olarak kusurlu” olduğuna inanılanları tanımlamalıdır.

Üçüncüsü, tüm çalışmalara meta-analiz uygulanmalıdır. Çalışmalar arasında yapay olmayan bir varyasyon yoksa, “kusurlu” çalışmalar ile “yeterli” çalışmalar arasında fark yoktur. Dördüncüsü, tüm çalışmalarda varyasyon varsa, o zaman bu varyasyon “kusurlu” ve “kusurlu olmayan” çalışmaların ayrı meta-analizleri ile açıklanabilir veya açıklanmayabilir, bir sonraki analiz yapılacaktır.

Örnekleme hatasının ötesinde birçok gerçek metodolojik sorunun “ölçüm hatası” ve “aralık değişimi” başlıkları tarafından yakalandığına inanıyoruz. Özellikle ölçüm hatası evrenseldir, ancak bazı çalışmalarda diğerlerinden çok daha zayıf ölçüm olabilir. Bu metodolojik problemlerin çözümü, verileri atmak yerine eksikliği ölçmek ve düzeltmektir.

Windows Tabanlı Meta-Analiz Yazılım Paketi

Hunter-Schmidt Meta-Analiz Programları Paketi, Hunter-Schmidt psikometrik meta-analiz yöntemlerinin tüm temel türlerini uygulayan altı programı içerir. Bu program paketinin nasıl edinileceğine ilişkin bilgiler Ek’in sonunda verilmiştir. Altı programın kısa açıklamaları “Analiz Türleri” bölümünde verilmektedir. Bu kitabın metninde daha ayrıntılı açıklamalar verilmiştir. Bu programlar, bu çalışma ile birlikte kullanılmak üzere tasarlanmıştır (bundan böyle “metin” olarak anılacaktır).

Programlar bir CD’de sağlanır ve Microsoft Windows® işletim sistemleriyle uyumludur. Program arabirimi, Windows tabanlı uygulamalara temel düzeyde aşina olan kişilerin program işlevlerini kullanmayı kolayca öğrenebilmeleri için mantıksal ve sezgisel olarak düzenlenmiştir. Programların farklı adımlarında (sayfalarında) gezinme, uygun düğmelere veya simgelere tek tıklamayla sağlanır.

Tüm adımlar (sayfalar) boyunca, seçenekleri açıklayan ve kullanıcıya talimat veren roll-over açılır pencereleri (yani, imleç önceden belirlenmiş belirli alanların üzerine getirildiğinde görünen yardım ifadeleri) şeklinde yerleşik yardım işlevleri vardır. 

1. CD’de Neler Var?

CD’de (1) Kurulum dosyası (Setup Meta Program.exe), (2) Readme.doc dosyası (şu anda okuduğunuz dosya) ve (3) Microsoft® Excel şablonları biçiminde iki yardımcı program ( Composites.xls ve Point-Biserial.xls; bu programların ayrıntıları “Ekstralar” bölümünde açıklanmıştır), kullanıcıların birincil çalışmalardaki korelasyonları meta-analiz programlarına girmeden önce uygun biçimlere dönüştürmelerine yardımcı olur.

2. Kurulum

Programın daha eski bir sürümüne (Beta sürümü) sahipseniz, mevcut sürümü yüklemeden önce onu kaldırmalısınız. (Not: Daha önceki Beta sürümleri hatalar içermektedir ve artık kullanılmamalıdır.) Windows Programları görev çubuğunda bulunan “Hunter-Schmidt Meta Analiz Programlarını Kaldır” seçeneği kullanılarak kaldırma işlemi kolaylıkla yapılabilir.

Kurulum işlemi, CD’deki Kurulum dosyasına çift tıklayarak başlar. Devam etmek için bir seri numarası vermeniz istenecektir. Ana programlar ve tüm destekleyici dosyalar, sabit sürücünüzdeki “C:\Meta Analysis Programs” klasörüne kopyalanacaktır (farklı bir sürücü belirtmediğiniz sürece).

3. Programı Başlatma

Programlar, Windows Programları görev çubuğunda “Hunter & Schmidt Meta Analiz Programları” seçilerek etkinleştirilebilir. Alternatif olarak, masaüstünüzdeki “Hunter & Schmidt MA” ikonunu kullanarak programları başlatabilirsiniz. Sayfanın sağ üst köşesindeki kitap simgesine tıklayarak BeniOku dosyasına ulaşabileceğiniz Başlangıç ​​Sayfası karşınıza çıkacaktır.

Kullanılacak meta-analiz türlerini seçebileceğiniz bir sonraki sayfaya geçmek için sayfanın sağ alt köşesindeki kırmızı ok simgesine tıklayın (simgeye tıklamazsanız program otomatik olarak 5 dakika sonra bir sonraki sayfaya geçin). Size dört analiz seçeneği sunan (aşağıda açıklanacak) “Analiz Türü” sayfası görünecektir.

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

Iyengar ve Greenhouse (1988), orijinal Hedges-Olkin yöntemini, önemsiz çalışmalar için sıfırdan farklı yayın olasılıklarına izin verecek şekilde genişletti. Önem yönünden bağımsız olarak tüm önemli çalışmaların yayınlanacağı varsayımını korudular (yani, seçim modelleri Hedges-Olkin modeli gibi iki uçluydu).

Yöntemleri, farklı p değerlerine sahip anlamlı olmayan çalışmalar için farklı yayın olasılıklarını içerecek şekilde genişletilebilse de, tüm anlamlı olmayan çalışmaların aynı sıfırdan farklı yayınlanma olasılığına sahip olduğunu varsayar. Hedges-Olkin yöntemine benzer şekilde, bu yöntem, yayın yanlılığı olmasaydı gözlemlenecek olan ρ ̄ veya δ ̄ değerlerini tahmin etmek için maksimum olabilirlik (ML) yöntemlerini kullanır.

Farklı p değerleri için farklı ağırlıkların ρ ̄ veya δ ̄ nihai tahminleri üzerinde büyük veya küçük etkileri olup olmadığını belirlemek için duyarlılık analizleri yapılabilir. Orijinal Hedges-Olkin yönteminden daha gerçekçi olmasına rağmen, bu yöntem, bunun gibi, sabit etkiler modelidir ve bu nedenle, nadiren gerçek veriler için uygun olacaktır (derginin aynı sayısında birkaç yorumcu tarafından belirtildiği gibi). Ayrıca, iki uçlu yayın yanlılığı varsayımı birçok durumda muhtemelen gerçekçi değildir.

Begg-Mazumdar (1994) Yöntemi

Begg ve Mazumdar (1994), küçük örneklemli çalışmaların yalnızca büyük büyüklükte bir korelasyon veya d değeri (küçük N verildiğinde istatistiksel anlamlılık için gereklidir) verirlerse yayınlanma eğiliminde olduğunu varsayarken, büyük örneklemli çalışmaların yayınlanma eğiliminde olduğu varsayılmıştır. r veya d değerlerinin boyutuna bakılmaksızın yayınlanır (çünkü sonuçları neredeyse her zaman istatistiksel olarak anlamlı olacaktır).

Bu, huni grafiğinin altında yatan varsayımdır ve bu varsayım altında beklenen sonucu gösterir: Eksik çalışmalar, hem küçük Ns hem de küçük d değerlerine sahip olanlardır. Bu nedenle, yayın yanlılığı için basit bir test önerdiler: d (veya r) değerleri ve bunların standart hataları arasındaki sıra sıra korelasyonudur.

Yayın yanlılığının olmaması durumunda bu korelasyon 0 olmalıdır. Pozitif bir korelasyon yayın yanlılığını gösterir. Bu prosedür, huni grafiğinin öznel yorumunun yerine geçen bir huni grafiğinin sonucunu nicelleştirmenin bir yolu olarak görülebilir. McDaniel ve Nguyen (2002) bu prosedürün kullanımına bir örnek vermişlerdir.

Hedges ve İştirakler Tarafından Daha Fazla Çalışma

Hedges (1992a), Iyengar-Greenhouse yöntemini, araştırmacıların p değerlerini nasıl gördüklerine ilişkin araştırma bulgularına dayanan yayın olasılıklarını yansıtan çalışma ağırlıklarını içerecek şekilde genelleştirdi. Örneğin, araştırmacılar .05 ile .04 arasındaki p değerleri arasında çok az fark görürler, ancak .06 ile .05 arasındaki farkı çok önemli olarak görürler. Hedges, bu bilgiyi, p değerlerine dayalı olarak etüt ağırlıklarının ayrı bir adım fonksiyonunu oluşturmak için kullandı.

Yine ML yöntemleri kullanılarak, bu ilk ağırlık tahminleri, tahminleri iyileştirmek için yinelenir ve daha sonra rafine ağırlık tahminleri, yayın yanlılığı olmasaydı gözlemlenecek olan ρ ̄ veya δ ̄ değerlerinin tahminlerini üretmek için kullanılır. Bu bir rastgele etkiler modelidir ve dolayısıyla Sρ2 ve Sδ2 tahminleri de üretilir. Bu tahminlere dayanarak, bu yöntem, yayın yanlılığı olmadığında beklenen p değerlerinin dağılımını tahmin edebilir.

Meta-analiz etki büyüklüğü
Analiz çalışması
Meta analiz avantaj dezavantaj
Psikolojide meta-analiz
Sosyal bilimlerde meta-analiz
Network meta analizi
Meta-analiz tez
Psikometrik meta-analiz

Bu dağılım daha sonra çalışmalar setinde gözlenen p değerleri dağılımı ile karşılaştırılabilir. Tutarsızlıklar, yayın yanlılığının varlığını gösterir. Çalışma ağırlıklarını tahmin etmek için geliştirilmiş yöntemlere ek olarak, bu yöntem rastgele etkiler modeli olması açısından daha gerçekçidir. Ancak yine de p değerlerine dayalı iki kuyruklu seçimi varsayar.

Bu çalışmada ve başka bir çalışmada (Vevea, Clements ve Hedges, 1993), bu yöntem ABD Çalışma Bakanlığı’nın Genel Yetenek Test Bataryası (GATB) için geçerlilik çalışmalarının 755 çalışma veri tabanına uygulandı. İki uygulamanın ayrıntıları biraz farklı olmasına rağmen, her ikisi de bu veri setinde esasen hiçbir kullanılabilirlik yanlılığı olmadığını belirtti.

Bu, birden fazla hipotez test edildiğinde tam olarak beklenen şeydir. Her GATB çalışması, bataryadaki 12 farklı testin geçerliliğini tahmin eder ve ayrıca bu 12 testin farklı kombinasyonları ile ölçülen 9 farklı yeteneğin geçerliliğini tahmin eder. (Neredeyse hiçbir çalışma yalnızca kısmi sonuçlar bildirmemiştir.) Daha önce tartışıldığı gibi, bu koşullar altında p değerlerine dayalı herhangi bir kullanılabilirlik yanlılığı olması pek olası değildir.

21 anlamlılık testinin tümünün önemsiz olma olasılığı, tümünün anlamlı olma olasılığı gibi küçük kayboluyor. Hemen hemen tüm araştırmalar, anlamlı ve önemsiz sonuçların bir karışımına sahip olmalıdır; bu, kasıtlı olarak böyle bir önyargı üretme niyetinde olan biri için bile kullanılabilirlik önyargısının elde edilmesini zorlaştıracaktır. Dolayısıyla, böyle bir literatürde kullanılabilirlik yanlılığı görmeyi beklemezdik ve bu, Hedges yanlılığı saptama ve düzeltme yönteminin sonucuydu.

Vevea ve Hedges (1995), önceki yöntem dizisini daha da geliştirdi. İki uçlu yayın yanlılığı varsayımının çoğu durumda muhtemelen gerçekçi olmadığını kabul ederek, yöntemi tek yönlü yayın yanlılığı varsayacak şekilde değiştirdiler. Bununla birlikte, en büyük gelişme, çalışma etki büyüklükleri (ve dolayısıyla çalışma p değerleri ile) ile ilişkili olabilecek moderatör değişkenler için hükümdür.

Örneğin, bir tür psikoterapi özellikle etkili olabilir (büyük etki büyüklükleri) ve aynı zamanda tipik olarak küçük örneklem büyüklükleriyle çalışılabilir. Bu durum, çalışma özelliklerinden (kodlanmış moderatörler) çalışma sonuçlarını tahmin etmek için kullanılan ağırlıklı en küçük karelere sahip bir rastgele etkiler modelini gerektirmektedir.

Yani bu yöntem, yayın yanlılığı ile çalışma sonuçlarının moderatörlerinin etkileri arasında ayrım yapılmasına izin verir. Vevea ve Hedges (1995), Glass’ın psikoterapi üzerine çalışmalarının bir alt kümesine uygulayarak bu yöntemi örneklendirmiştir. İki moderatör, terapi türü (davranışsal ve duyarsızlaştırma) ve fobi türü (basit ve karmaşık) idi.

Bu moderatörleri kontrol ettikten sonra bile, analizleri hala yayın yanlılığını tespit etti; δ ̄’nin sapma düzeltmeli tahminleri, orijinal düzeltilmemiş tahminlerden %15 ila %25 daha küçüktü. Kullanılabilirlik yanlılığının GATB çalışmalarında değil de bu çalışmalarda saptanmasının nedeni, psikoterapi çalışmalarının çoğunun GATB çalışma setinde olduğu gibi çoklu hipotezler yerine tek bir hipoteze (veya tek bir önemli hipoteze) odaklanması olabilir. Daha küçük olmasına rağmen, sapma düzeltmeli ortalama etki büyüklükleri hala önemliydi ve .48 ile .76 arasında değişiyordu.

The post Begg-Mazumdar (1994) Yöntemi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Bu bölüm, deneysel çalışmalardan elde edilen etki büyüklükleri için meta-analiz formüllerini sunar. Bu bölümde, yalnızca son testi, yalnızca bağımsız grup deney tasarımlarını ele alacağız. Bu tür tasarımlarda, farklı kişiler farklı tedavi gruplarına atanır, bu nedenle “bağımsız gruplar” tasarımları etiketine sahiptir. Bir sonraki bölüm, “konu içi” veya “tekrarlanan ölçümler” tasarımlarını ele alacaktır. Bir tedavi değişkeni için ikiden fazla düzeyi olan çalışmalar, mevcut çerçeve içinde zıtlıklar kullanılarak ele alınabilir, ancak bu, mevcut çalışmanın kapsamı dışındadır.

Araştırma tasarımına ilişkin ders kitaplarında tartışıldığı gibi, deneysel ve gözlemsel çalışmalar arasındaki temel fark, deneysel çalışmalarda deneklerin tedavilere rastgele atanmasıdır. Rastgele atama ile elde edilen çalışma sonuçları üzerindeki yabancı etkilerin kontrolü, gözlemsel (deneysel olmayan) çalışmalarda kullanılabilecek istatistiksel kontrollerle her zaman tam olarak kopyalanamaz.

Tek deneysel çalışmalarda nedensellik çıkarımına izin veren rastgele atamadır. Bu bölümde, birincil odak noktamız deneysel çalışmalardır, ancak d istatistiği gözlemsel verilerle de kullanılabilir ve bu tür kullanımları biraz ayrıntılı olarak tartışıyoruz. Ancak okuyucu, deneysel ve gözlemsel araştırma arasındaki temel ayrımı akılda tutmalıdır. İki araştırma türü aynı soruları görünüşte benzer koşullar altında incelese bile, elde edilen sonuçlar bazen farklı olabilir.

Bölüm 5 ve 9’da, meta-analizin rastgele etkiler ve sabit etkiler modelleri arasındaki ayrımla ilgili kapsamlı tartışmaları sunuyoruz. Sabit etkiler modelleri, çalışmalar arasında popülasyon parametrelerinde (bu durumda, popülasyon d değerleri veya δ değerleri) hiçbir varyasyon olmadığını önceden varsayar. Bu varsayım hatalıysa, meta-analiz sonuçları çok yanlış olabilir.

Rastgele etkiler modelleri, aksine, temel popülasyon parametre değerlerinde çalışmalar arasında değişkenliğe izin verir ve bu değişkenliğin büyüklüğünü tahmin etmek için yöntemler sağlar. Bölüm 5 ve 9’da belirtildiği gibi, Psychological Bulletin’de son 25 yılda yayınlanan meta-analizlerin çoğu sabit etkiler modellerine dayanmaktadır ve bu nedenle doğru olmayabilir. Bu nedenle, bu bölümde d değerleri için sunulan tüm meta-analiz yöntemlerinin rastgele etki modelleri olduğunu vurgulamak istiyoruz. Hiçbir sabit etki modeli sunulmamıştır.

Bağımsız grup çalışmaları korelasyonlar kullanılarak analiz edilebilir. Tedavi etkisinin boyutu, tedavi ve etki arasındaki (nokta çift serili) korelasyon ile ölçülebilir. Tedavi etkisini ölçmek için korelasyonun bu kullanımı, kısmi korelasyon, çoklu regresyon ve yol analizi gibi çok değişkenli tekniklere kendini ödünç verme avantajına sahiptir. Bununla birlikte, çoğu meta-analist, grup ortalamaları arasındaki farkın standart sapmaya bölünmesiyle d ile gösterilen bir etki büyüklüğü ölçüsü kullanmayı seçmiştir. Çok az önemi var çünkü her iki istatistik de cebirsel olarak diğerine dönüştürülebilir.

meta-analiz çalışması örneği
cma meta-analiz programı
Meta analiz Nedir
cma meta-analiz programı indir
Meta-analiz özellikleri
Network meta analizi
Meta-analiz pdf
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar

Sonuç (bağımlı) değişkenin iki yönlü olduğu (örneğin, öldü veya yaşadı) olduğunda, başka bir istatistik olan olasılık oranı kullanılabilir. Olasılık oranı tıbbi araştırmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kitapta, sosyal bilim araştırmalarında nadiren kullanıldığı için, olasılık oranı istatistiği için meta-analiz yöntemleri sunmuyoruz. Bunun nedeni, bağımlı değişkenlerimizin nadiren gerçek ikilemler olmasıdır. Meta-analizde olasılık oranının tedavisi için Haddock, Rindskopf ve Shadish’e (1998) bakınız.

Bu zayıflatılmış tedavi korelasyonu, d = .52’lik bir zayıflatılmış etki büyüklüğüne karşılık gelir. d istatistiğindeki zayıflama, tedavi korelasyonu için .42 faktörü yerine .35 faktörü ile olan 1.50 ila .52 arasındadır.

Çoklu artefaktların tedavisi, tedavi korelasyonu için çok basittir. Bir dizi artefakt tarafından tedavi korelasyonunun boyutundaki azalma, korelasyonun ayrı artefakt zayıflama çarpanlarının ürünü olan bir toplam çarpan ile çarpılmasıyla gerçekleştirilir. Tedavi korelasyonu, zayıflama çarpanına bölünerek bu artefaktları düzelterek uygun boyutuna geri yüklenebilir.

d istatistiği için, artefaktların düzeltilmesi sadece biraz daha zordur. Zayıflatılmamış popülasyon d değeri, −.50 < d < +.50 orta aralığına düşerse, tedavi korelasyonu formülleri doğrudan d istatistiğine uygulanır. Popülasyon etki büyüklüğü orta aralığın dışında kalırsa, d değeri bir korelasyona dönüştürülebilir, korelasyon düzeltilebilir ve düzeltilmiş korelasyon düzeltilmiş bir d değerine dönüştürülebilir.

Bu çalışmaya bu bölümle başlayan okuyucu, d istatistiğiyle ilgili birçok önemli konunun 6. Bölümde tartışıldığı konusunda uyarılır. Bu bölümden önce 6. Bölüm okunmalıdır. Okuyucu ayrıca bu bölümün Bölüm 3 ve 4’ten daha az ayrıntılı olduğu konusunda uyarılır, çünkü birçok açıklama r’nin meta-analizi için karşılık gelen açıklamayla aynıdır ve yer darlığı nedeniyle burada tekrarlanmamıştır. Yani, tekrardan kaçınmak için Bölüm 3 ve 4’te tartışılan birçok kavramsal konu bu bölümde tekrarlanmamaktadır.

d istatistiği, örnekleme hatası, ölçüm hatası ve aralık varyasyonu dahil olmak üzere korelasyon ile aynı yapaylıklardan etkilenir, ancak terminoloji yalnızca örnekleme hatası için aynıdır. Birçok deneyci, bağımlı değişkendeki ölçüm hatasının deneylerde alakasız olduğuna inanır, çünkü grup ortalamalarında ortalama alır.

Ancak, ölçüm hatası bağımlı değişkenin varyansına girer ve dolayısıyla d’nin paydasına girer. Böylece, d’nin değeri, ölçüm hatasıyla sistematik olarak düşürülür ve bağımlı değişkenin güvenilirliğindeki çalışmalar arasındaki farklılıklar, d’nin değerinde sahte farklılıklar üretir.

Bağımsız değişkendeki ölçüm hatası da çoğu deneyci tarafından kabul edilmez. Akıllarında, kişiler kesin olarak bir tedavi grubuna veya diğerine atanır. Bununla birlikte, manipülasyon kontrollerini kullananlar, herkes için nominal olarak aynı muamelenin farklı kişiler için çok farklı olabileceğini bulmuşlardır. Bazıları talimatları duyarken bazıları duymaz. Bazıları belirsiz talimatlara bir anlam verirken, diğerleri başka bir anlam verir. Bağımsız ve bağımlı değişkenlerde ölçüm hatası Bölüm 6’da tartışılmıştır. Ayrıca bu bölümün ilerleyen kısımlarında daha ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.

Aralık varyasyonu, deneysel çalışmalarda başka bir isimle, yani “tedavinin gücü” olarak geçmektedir. İkili deneylerde, tedavinin ne kadar güçlü olduğuna bakılmaksızın bağımsız değişken 0-1 arasında puanlanır. Bununla birlikte, çalışmalar arasındaki tedavilerdeki farklılıklar kodlanabilirse, tedavi etkileri ortak bir referans gücüne yansıtılabilir ve farklı çalışmaların sonuçları karşılaştırılabilir hale gelebilir. Bununla birlikte, çalışmalar genellikle tedavi gücünü kodlamak için gereken bilgileri vermemektedir. Ortaya çıkan sorunlar daha sonra tartışılacaktır.

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