Pek çok çalışma, yalnızca en önemli prognostik faktörleri koruyarak, en yaygın olarak aşamalı değişken seçimi ile çoklu regresyon analizi kullanarak cimri tahmin modelleri arar. Ne yazık ki, bu yöntemin yanıltıcı olma olasılığı oldukça yüksektir.

Tanınan veya “standart” prognostik faktörler seçim sürecine tabi tutulmamalıdır. Bu tür değişkenler belirli bir çalışmada belirtilen anlamlılık seviyelerine ulaşmasalar bile, sonuçları bildirilen diğer çalışmalarla karşılaştırmak için oluşturulan modellere dahil edilmelidirler. İlgilenilen değişkenli ve değişkensiz modellerin karşılaştırılması, bağımsız etkisinin bir tahminini ve ek prognostik bilgi içerip içermediğine dair istatistiksel anlamlılığın bir testini sağlar.

Sistematik gözden geçiren için iki sorun, farklı araştırmacıların uyum için farklı istatistiksel yaklaşımlar kullanmaları ve farklı değişken seçimleri için ayarlama yapmalarıdır. İkinci sorunu aşmanın bir yolu, düzeltilmemiş analizleri kullanmaktır. Bu yaklaşım, randomize kontrollü çalışmaların sistematik incelemelerinde yaygın olmakla birlikte, prognostik çalışmalarda bir sorunu daha kötü bir sorunla değiştirir; Düzeltilmemiş analizlerin tarafsız olması nadirdir.

Sürekli Tahmin Değişkenlerini İşleme

Birçok prognostik değişken, birçok tümör belirteci ve çevresel maruziyet seviyeleri dahil olmak üzere sürekli ölçümlerdir. Böyle bir değişken prognostik olsaydı, seviye arttıkça bir olay riskinin sistematik olarak artması veya azalması beklenirdi. Bununla birlikte, birçok araştırmacı, hastaları bir eşik veya kesme noktasına göre yüksek ve düşük risk gruplarına ayırmayı tercih etmektedir.

Bu tür bir analiz, potansiyel olarak önemli nicel bilgileri atar ve sonuçla gerçek bir ilişkiyi saptama gücünü önemli ölçüde azaltır. Bir kesme noktası kullanılırsa, veriye bağlı bir süreç tarafından belirlenmemelidir. Makul yaklaşımlar arasında, sağlıklı bireylerdeki referans aralığına veya bu çalışmadan medyan veya önceden belirlenmiş diğer yüzdelik değerine dayanan başka bir çalışmada rapor edilen bir kesme noktasının kullanılması yer alır.

Bazı araştırmacılar olası tüm kesme noktaları için istatistiksel anlamlılık düzeyini hesaplar ve ardından en küçük P değerini veren kesme noktasını seçer. Bu “optimal” kesim noktası yaklaşımıyla ilişkili birkaç ciddi sorun vardır. Özellikle, bu analizlerden kaynaklanan P değerleri ve regresyon katsayıları yanlıdır ve genel olarak ilgilenilen değişkenin prognostik değeri fazla tahmin edilecektir.

Çoklu doğrusal regresyon varsayımları
Regresyon analizi yorumlama
Regresyon Varsayımları
Regresyon analizi soru ve cevapları
Çoklu regresyon analizi örnekleri
Regresyon analizi Örnekleri
Regresyon Analizi ders notları
Regresyon analizi Nedir

Önyargı herhangi bir basit şekilde ayarlanamaz ve sonraki çoklu regresyon analizlerine taşınır. Bireysel çalışmalardan elde edilen yanıltıcı sonuçlar yeterince kötüdür, ancak bu tür çalışmalar bir meta-analize dahil edildiğinde sonuçları çarpıtabilirler (aşağıda sunulan vaka çalışmasında olduğu gibi).

Analizde değişkenleri sürekli tutmak, tüm bilgileri saklama ve keyfi kesme noktalarından kaçınma gibi önemli avantajlara sahiptir. Ayrıca herhangi bir sonraki meta-analizi büyük ölçüde basitleştirebilir. Bununla birlikte birçok araştırmacı, belirteç ile sonuç arasındaki ilişkinin log-doğrusal olduğunu, yani riskin (log olasılık oranı veya log tehlike oranı olarak ifade edilir) değişken arttıkça lineer olarak arttığını veya azaldığını varsaymaya isteksizdir. doğrusal olmayan (eğri) ilişkiler nadirdir.

Doğrusallık varsayımı, ikiye ayırmayla, yani kesme noktasının her iki tarafındaki sabit riskle ilgili varsayımlardan daha makul olabilir. Az sayıda, örneğin dört grup kullanmak, olayın olasılığı ile ilişkinin şekli hakkında varsayımlar gerektiren verileri sürekli olarak işlemek ve ikiye ayırmak arasında iyi bir uzlaşma sunar. Bu yaklaşım epidemiyolojide yaygındır. Ancak, farklı çalışmaların aynı gruplandırmaları kullanması nadir olduğundan, sistematik gözden geçiren için sorunlara yol açabilir.

Örneğin, Buettner, primer kutanöz melanomda tümör kalınlığının prognostik önemini inceleyen 14 çalışmayı özetledi. Gösterildiği gibi, kesme noktalarının sayısı iki ile altı arasında değişiyordu. Açık benzerliklerine rağmen, hiçbir iki çalışma aynı kesme noktalarını kullanmamıştı. Ayrıca, birkaç çalışma, yukarıda belirtildiği gibi, doğası gereği aşırı iyimser olan “optimize edilmiş” yaklaşımı kullanmıştır.

Prognostik Faktör Çalışmalarının Meta Analizi

Prognostik çalışmaların sistematik gözden geçirenler için bazı özel güçlükleri ortaya çıkardığı görülebilir. Bunlar Kutu 13.2’de özetlenmiştir. Çoğu yukarıda tartışıldı. Son iki madde, aşağıda tartışılan birincil çalışmalarda sonuçların yetersiz raporlanmasıyla ilgilidir.

Prognostik literatürün nicel bir sentezini elde etmeye çalışmakta açıkça büyük zorluklar vardır. Bu bölümde, resmi meta-analizlere geçmenin ne zaman mantıklı olabileceğini ve bunun nasıl başarılabileceğini ele alacağım.

Meta-analizin yapılıp yapılmayacağı

Prognostik çalışmalara ilişkin temel endişelerden ikisi, birincil çalışmaların kalitesi, hem metodolojik kalite hem de raporlama kalitesi ve yayın yanlılığı olasılığıdır. Bazı sistematik incelemelerde kalite dikkate alınmazken, diğerleri metodolojik kaliteye dayalı katı dahil etme kriterlerini benimsemiştir. Örneğin, hemingway ve Marmot, koroner kalp hastalığının etiyolojisi ve prognozundaki psikososyal faktörlerin sistematik olarak gözden geçirilmesinde, yalnızca en az 500 (etiyoloji) veya 100 katılımcı (prognoz) içeren ileriye dönük kohort çalışmalarını dahil etmiştir.

Yalnızca iki veya daha fazla çalışmada kullanılan psikososyal faktörleri içeriyorlardı. Bununla birlikte, yayın yanlılığı riski ve standart ölçüm yöntemlerinin olmaması nedeniyle istatistiksel bir sentez girişiminde bulunmadılar.

Daha yaygın olarak, yazarlar bir dizi çalışmanın anlamlı bir meta analize izin vermek için ya çok çeşitli ya da çok zayıf ya da her ikisi olduğu sonucuna varmışlardır. Kutu 13.3, böyle bir sonuca varan dirsek bozukluklarında prognozun sistematik bir incelemesinin ayrıntılarını göstermektedir. Benzer şekilde, hormonal kontrasepsiyon ile HIV bulaşma riski arasındaki olası ilişki üzerine yapılan çalışmaların sistematik bir incelemesinde Stephenson, bir meta-analizin akıllıca olmadığı sonucuna vardı.

Buna karşılık, Wang ve benzer bir dizi çalışma üzerinde böyle bir meta-analiz gerçekleştirmiş ve bunun çeşitli çalışma özelliklerinin etkisinin nicel araştırmasını mümkün kıldığını öne sürmüştür. Ciddi metodolojik zorluklar olasılığı nedeniyle, bazı yazarlar genel olarak bireysel hasta verilerine erişim olmaksızın mantıklı bir meta-analiz yürütmenin akıllıca olmadığını öne sürmüşlerdir.

Ancak bu kasvetli tablo her zaman geçerli değildir. Bir sonraki bölümde, yeterince benzer ve kabul edilebilir kalitede olduğu düşünülen bir çalışma alt kümesinin tanımlandığı varsayımıyla bir meta-analizin nasıl ilerleyebileceğini ana hatlarıyla ele alacağım.

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

Analizde, bağımlı değişkenin [tedavi sonuç ölçüsü] ölçümünde ölçüm hatası için bir düzeltme yapılmamıştır. Yayın yanlılığı düzeltilmiş ortalama d değerlerinin ölçüm hatası için düzeltilmesi, bunları muhtemelen şundan daha büyük değerlere yükseltecektir. Orijinal ortalama d değerleri [yayın yanlılığı için düzeltilmemiş bu nedenle, psikoterapinin gerçek etkilerinin tahminleri olarak, orijinal bildirilen değerler oldukça doğru olabilir ve Vevea ve Hedges’in önyargı düzeltilmiş değerlerinden daha doğru olabilir. Yayın yanlılığı tartışmalarında yanlılık yaratan bir etki olarak ölçüm hatasının öneminin kabul edilmemesi gerekir. 

Bu prosedür, yayın yanlılığının etkilerini ortadan kaldırıyor gibi görünse de, fiyat, ortalama tahminin artan standart hatasıdır (SE). Bu uygulamada, ortalama SE, iki katından fazla artarak .07’den .15’e yükseldi. Bu, ölçüm hatası ve aralık kısıtlaması düzeltmelerinde gördüğümüze benzer: Düzeltme, sapmayı ortadan kaldırır ancak ortalama tahminindeki belirsizliği artırır.

Hedges ve Vevea (1996), Hedges’de (1992a) sunulan ve iki kuyrukludan tek kuyruklu yayın önyargısına değiştirilen temel yöntemlerin doğruluğunu test etmek için bilgisayar simülasyonunu kullandı. Bu yöntemler, büyük örnekli yöntemler olarak türetilmiştir ve bir soru, küçük örneklerle doğru olup olmadıklarıydı. Yöntemler, ρ veya δ’nin rastgele etki dağılımının normal olduğunu varsayar. Bu dağılımlar normal olduğunda, model, örnek boyutları küçük olsa bile, yayın yanlılığının varlığında oldukça doğru düzeltilmiş ρ ̄ ve δ ̄ tahminleri üretti.

Bu dağılımlar normal olmadığında, bu tahminler daha az doğruydu ama yine de düzeltilmemiş tahminlerden daha doğruydu. Bununla birlikte, yayın yanlılığının varlığına yönelik önem testleri, büyük bir Tip I yanlılığı gösterdi. Yayın yanlılığının olmaması durumunda, %50’ye varan oranlarda önemli yayın yanlılığını yanlış olarak göstermiştir. Anlamlılık testi dışında, bu çalışmadan elde edilen sonuçlar çoğunlukla bu yöntemlerin doğruluğunu desteklemektedir.

Bununla birlikte, simüle edilen yayın yanlılığı senaryolarının model tarafından varsayılanlar olduğu unutulmamalıdır: çalışma p değerleri azaldıkça artan yayın olasılıklarının bir adım fonksiyonu. Daha önce belirtildiği gibi, bu varsayım birçok araştırma literatüründe gerçekliği tanımlamayabilir.

Duval-Tweedie (2000) Kırp ve Doldur Yöntemi

Hedges ve ortaklarının ve Iyengar ve Greenhouse’un (1988) yöntemlerinin tümü istatistiksel olarak çok karmaşıktır. Duval ve Tweedie (2000), çalıştırmak için oldukça yoğun bilgisayar olduklarını ve muhtemelen bu nedenle nadiren kullanıldığını belirtmişlerdir. Wilcoxon dağılımının özelliklerine dayanan daha basit, parametrik olmayan bir yöntem de sunarlar.

Bu yöntem, huni grafiğinin sol alt köşesinden olduğu varsayılan eksik çalışmaların sayısını tahmin eder. Hepsi de benzer tahminler sağlıyor gibi görünen, eksik çalışmaların sayısı için üç farklı parametrik olmayan tahmin edici sunuyorlar. Yöntem ilk olarak ρ ̄ ve δ ̄’nin 0 olduğu basit durum için sunulur. Daha sonra ρ ̄ > 0 veya δ ̄ > 0 olduğunda yöntemin kullanılmasına izin veren yinelemeli bir prosedür de sunarlar.

Eksik çalışmaların sayısının tahminine dayanarak, onların yöntemi, kullanılabilirlik yanlılığı olmasaydı ρ ̄ ve δ ̄’nin ne olacağına dair bir tahmin sağlar. Bu, eksik etütleri “doldurarak” ve ardından ρ ̄ ve δ ̄’yi yeniden hesaplayarak yapılır. Örneğin sol alt köşede küçük örneklemli çalışmaların eksik olduğu da görülmektedir.

Regresyon analizi yorumlama
1 bağımlı 2 bağımsız değişken örnekleri
Regresyon analizi PDF
Regresyon analizi soru ve cevapları
Çok değişkenli regresyon analizi
Regresyon Türleri
Regresyon Analizi
Regresyonda R kare yorumlama

Bu eksik çalışmalarda, şeklin sağ alt köşesinin ayna görüntüsünü oluşturmak için “dolduruldu”. Bu, yayın yanlılığının var olup olmadığını belirlemeye yönelik bir yöntem değil, yayın yanlılığının etkilerini düzeltmeye yönelik bir yöntemdir. Tespitin huni parselinin incelenmesi veya başka yollarla yapılacağı varsayılır. Gerçekte hiçbir eksik çalışma yoksa, bu yöntem eksik çalışma sayısının 0 olduğunu göstermelidir. Bu yöntem, rastgele etkiler verilerinin yanı sıra sabit etkiler verileri için de uygundur.

Duval ve Tweedie (2000), yöntemlerinin daha karmaşık yöntemlere çok benzer sonuçlar verdiğini gösteren örnekler sunmuştur. (Özellikle, hem yöntemlerinin hem de daha karmaşık yöntemlerin, bulunabilirlik [yayın] yanlılığı için ayarlama yapıldıktan sonra, ikinci el dumanın [çevresel tütün dumanı] zararlı olduğuna dair çok az kanıt olduğunu gösterdiğini gösterdiler.) Bu yöntem Burada tartışılan kullanılabilirlik yanlılığını ayarlamanın diğer yöntemlerinden daha meta-analistlerin kullanımı için programlamak çok daha kolay olurdu. Ancak, bilgimize göre bu henüz yapılmamıştır.

Terrin, Schmid, Lau ve Olkin (2002), verilerin moderatör değişkenleri içermesi durumunda Duval-Tweedie kırp ve doldur yönteminin doğru sonuçlar vermediğini belirtmişlerdir. Bu, Vevea-Hedges (1995) prosedürü (daha önce tarif edilmiştir) dışında, burada açıklanan tüm prosedürler için muhtemelen bir dereceye kadar doğrudur. Duval-Tweedie yönteminin tıp literatüründe uygulanmasının örnekleri arasında Sutton, Duval, Tweedie, Abrams ve Jones (2000) ve Song, Khan, Dinnes ve Sutton (2002) yer alır. Bu prosedür aynı zamanda sosyal bilim araştırmalarında da kullanılmaya başlanmıştır.

Kullanılabilirlik Önyargısını Düzeltme Yöntemlerinin Özeti

Kullanılabilirlik yanlılığı alanı, meta-analizdeki en zor ve karmaşık alanlardan biridir. Bir dizi çalışmada böyle bir yanlılığın var olup olmadığını belirlemek genellikle zordur ve varsa, bunu düzeltmenin çoğu yöntemi karmaşıktır ve kullanımı kolay değildir. Ayrıca, birçoğunun dayandığı varsayımlardan bazıları sorgulanabilir. Bununla birlikte, konu önemli bir konudur ve şüphesiz dikkat çekmeye devam edecektir. Aslında, bu konuya ayrılmış bir editörlü yazılar yakında kullanıma da sunulacaktır.

Meta-analizde kullanılan bazı literatürlerde kullanılabilirlik yanlılığının nispeten önemsiz olabileceğine dair kanıtlar vardır. Özellikle, birincil çalışmalar birden fazla hipotezi inceliyorsa veya meta-analiz, birincil çalışmaların ana ilgi odağı olmayan ilişkileri inceliyorsa, çok az yayın yanlılığı veya başka herhangi bir kullanılabilirlik yanlılığı da olabilir.

Bu, meta analizlerin çoğunu içerebilir. Diğer durumlarda, kullanılabilirlik yanlılığı olasılığına yakından bakmak ve bu bölümde tartıştığımız bu tür yanlılığı saptamak ve düzeltmek için bazı yöntemleri değerlendirmek de gerekebilir.

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