Bireysel çalışmalarda düşük istatistiksel gücün yarattığı problemler, meta-analiz ihtiyacının merkezinde yer alır. Bu bölüm, istatistiksel güç sorusunu daha ayrıntılı olarak incelemektedir.

Denetleme değerlendirmesi ve iş tatmini arasındaki nüfus korelasyonunun tüm ortamlarda .25 olduğunu varsayalım. Bu, güvenilmezlik düzeltmelerinden önceki korelasyondur (ölçüm hatası). Şimdi, çalışmaların her biri N = 83 olan çok sayıda ortamda yürütüldüğünü varsayalım. Basitlik için, bu iki değişkeni ölçmek için tüm çalışmalarda aynı araçların kullanıldığını, bu nedenle çalışmalar arasında güvenilirliklerin sabit olduğunu varsayalım.

Ayrıca, her çalışmadaki konuların, olası tüm çalışanların popülasyonundan rastgele bir örneklem olduğunu ve daha önce tartışılan aralık varyasyonunun ve diğer eserlerin çalışmalar arasında farklılık göstermediğini varsayın. Ardından, tüm bu çalışmalar arasında gözlemlenen ortalama korelasyon, gerçek değer olan .25 olacaktır. Ancak, örnekleme hatası nedeniyle önemli ölçüde değişkenlik olacaktır; korelasyonların SD’si olacaktır.

Bu korelasyon dağılımı sağda gösterilmiştir. Diğer dağılım, gerçek popülasyon korelasyonu ρ = .25 yerine ρ = 0 olsaydı ortaya çıkacak olan dağılımdır. Bu boş dağılım, istatistiksel anlamlılık testinin temelidir. Ortalaması 0’dır. Boş dağılımın SD’si, gerçek dağılımın SD’si ile aynı değildir, çünkü ρ’nın gerçek değeri 0’dır.

Tek uçlu bir test için .05 anlamlılık değeri, bağıntıların yalnızca %5’inin bu değerden daha büyük olacağı sıfır dağılımındaki noktadır. %5 anlamlılık düzeyi bu nedenle sıfır dağılımının ortalamasının 1,645 SD üzerindedir, yani 0’ın üzerindedir.

Bu nedenle, anlamlı olması için, bir çalışma r en az 1.645(.110) = .18 kadar büyük olmalıdır. Gerçek ρ gerçekten 0 olsaydı, çalışma korelasyonlarının yalnızca %5’i 0,18 veya daha büyük olurdu. Yani Tip I hata oranı %5 olacaktır. Ancak ρ = .25 olduğundan ve 0 olmadığından, Tip I hatalar olamaz, yalnızca Tip II hatalar olabilir. Çalışmanın yüzde kaçı rs .18 veya daha büyük olacak? 

Herhangi bir normal eğri tablosundan belirlenebileceği gibi, ortalamanın altında .68 standart sapmanın üzerinde olan bir normal dağılımdaki değerlerin yüzdesi .75’tir. Bu nedenle, istatistiksel güç .75’tir; Tüm bu çalışmaların %75’i istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyon elde edecektir. Bu, gözlemlenen r dağılımında .18’in sağındaki alanı temsil etmektedir.

Güç analizi PDF
Power analizi Nedir
Post hoc power analizi nasıl yapılır
G-Power analizi
Retrospektif çalışmada güç analizi
Güç analizi örneklem büyüklüğü
İstatistiksel güç nedir
Testin gücü nasıl hesaplanır

Bu alan, gözlemlenen rs’nin %75’ini içerir. Çalışmaların geri kalan %25’i için, geleneksel sonuç, korelasyonun önemsiz olduğu ve 0 olduğu olacaktır. Bu, gözlemlenen r dağılımında .18’in solundaki alanı temsil eder. Bu alan, gözlemlenen rs’nin %25’ini içerir. Bu sonuç yanlıştır; korelasyon her zaman .25’tir ve yalnızca bu değere sahiptir. Böylece, II. Tip hata olasılığı (var olduğu yerde ilişki olmadığı sonucuna varılır) .25’tir.

Bu örnekteki çalışmalar, birçok gerçek çalışmaya göre daha yüksek istatistiksel güce sahiptir. Bunun nedeni, gerçek korelasyonun (.25), gerçek dünya nüfus korelasyonları için genellikle olduğundan daha büyük olmasıdır. Ayrıca, örnek boyutu (N = 83) burada gerçek çalışmalarda olduğundan daha büyüktür, bu da istatistiksel gücü daha da artırır. Örneğin, sözel veya nicel yeteneği ölçen tipik bir istihdam testi için ortalama geçerlilik katsayısı, aralık kısıtlaması ve kriter güvenilmezliği için düzeltmeden önce yaklaşık .20’dir ve literatürdeki örneklem büyüklükleri genellikle 83’ten küçüktür.

Birçok gerçek çalışmayı daha iyi temsil eden bir vakayı gösterir. Korelasyonun gerçek değeri (popülasyon korelasyonu) .20’dir ve her çalışma N = 40’lık bir örneklem büyüklüğüne dayanmaktadır. Bu tür birçok çalışmada gözlemlenen korelasyonların standart sapmasıdır.

.05 düzeyinde anlamlı olması için (yine, tek kuyruklu bir test kullanılarak), bir korelasyon sıfır dağılımının sıfır ortalamasının 1.645(.160) = .26 kadar üzerinde olmalıdır. .26 veya daha büyük olan tüm korelasyonlar anlamlı olacaktır; geri kalanı önemsiz olacaktır. Bu nedenle, anlamlı olması için korelasyonun gerçek değerinden büyük olması gerekir.

Korelasyonun gerçek değeri her zaman .20’dir; gözlemlenen değerler, yalnızca rastgele örnekleme hatası nedeniyle .20’nin gerçek değerinden daha büyüktür (veya daha küçüktür). Önemli bir korelasyon elde etmek için, pozitif rastgele örnekleme hatasına sahip olacak kadar şanslı olmalıyız. r’nin .20 olan gerçek değerine eşit olduğu herhangi bir çalışma, yani r’yi tahmin etmede tamamen doğru olan herhangi bir çalışma, korelasyonun 0 olduğu gibi yanlış bir sonuca yol açacaktır! Korelasyonların yüzde kaçı anlamlı olacak?

.39’luk bir z puanının üzerindeki normal dağılımdaki değerlerin yüzdesi %35’tir. Orada, bu %35, gözlemlenen r dağılımındaki .26 değerinin üzerindeki alandır. Dolayısıyla, r’nin gerçek değeri her zaman .20 olsa bile, tüm bu çalışmaların yalnızca %35’i anlamlı bir r elde edecektir; asla 0 değildir. İstatistiksel güç sadece .35’tir. Çalışmaların çoğu (%65), ρ = 0 olduğunu yanlış bir şekilde gösterecektir; Tüm çalışmaların %65’i yanlış bir sonuca varacaktır.

Geçmişte, bir ilişkinin var olup olmadığına karar vermek için çoğunluk sonucunun kullanıldığı bir oy sayma prosedürü sıklıkla kullanılmıştır. Çalışmaların çoğunluğu burada olduğu gibi önemsiz bir bulgu gösteriyorsa, sonuç hiçbir ilişkinin olmadığıdır. Bu sonuç, oy sayma yönteminin kusurlu olduğunu göstererek burada açıkça yanlıştır.

Bununla birlikte, daha da şaşırtıcı olan, yürütülen çalışmaların sayısı ne kadar fazlaysa, hiçbir ilişki olmadığı (yani, ρ = 0 olduğu) gibi yanlış bir sonuca varmanın kesinliği o kadar fazladır! Sadece birkaç çalışma yapılırsa, şans eseri bir çoğunluk önemli korelasyonlar elde edebilir ve oy sayma yöntemi hatalı bir sonuca yol açmayabilir.

Örneğin, yalnızca beş çalışma yapılırsa, şans eseri üçü önemli korelasyonlar elde edebilir. Bununla birlikte, çok sayıda çalışma yürütülürse, yaklaşık olarak %35 anlamlı ve %65 önemsiz üzerinde sıfırlanacağından eminiz. Bu, oy sayma yönteminin paradoksunu yaratır: Eğer istatistiksel güç .50’den azsa ve nüfus korelasyonu 0 değilse, o zaman ne kadar çok araştırma çalışması olursa, gözden geçirenin ρ gibi yanlış bir sonuca varması o kadar olasıdır. = 0.

The post İstatistiksel Gücün Daha Detaylı İncelenmesi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).