Sistematik ölçüm hatasını, yani kusurlu yapı geçerliliğini düşünün. Bir ölçünün gerçek puanları (T ) ile ölçülmesi amaçlanan yapı (C) arasındaki bağıntının 1.00’den az olduğu (yani, rCT < 1.00) ölçüde kusurlu yapı geçerliliği vardır.

Yalnızca bağımsız değişkenin kusurlu yapı geçerliliği varsa, kritik soru, bağımsız değişken ölçümü için kusurlu yapı geçerliliğine neden olan kirletici değişkenin nedensel doğasıdır. Bu kirletici bağımlı değişkenle nedensel olarak ilişkisiz ise, çalışma korelasyonu rXY azaltılacak ve zayıflama çarpanı bağımsız değişkenin yapı geçerliliği olacaktır a = rC1T , burada C1 amaçlanan yapıdır, yani amaçlanan bağımsız değişkendir.

Yalnızca bağımlı değişken kirlenmişse, etkiler bağımsız değişkenin etkileriyle uyumludur. Bağımlı değişken için kirletici, bağımsız değişkenle nedensel olarak ilişkisiz ise, o zaman çalışma korelasyonu rXY zayıflatılır ve zayıflama çarpanı bağımlı değişkenin yapı geçerliliğidir, rC2P, burada C2 amaçlanan yapıdır (amaçlanan yapıdır). bağımlı değişken) ve P, gözlenen Y puanlarının altında yatan gerçek puandır.

Her iki değişken de kirlenmişse, basit bir zayıflama formülü elde etmek için gerekli olan bir ek varsayım daha vardır: iki kirleticinin birbiriyle nedensel olarak ilişkisiz olduğu varsayımı. Bu varsayım geçerliyse, zayıflama faktörü rC1T rC2P’dir. Bu zayıflama işleminin rastgele ölçüm hatasından ayrı (ve ona ek) olduğuna dikkat edin.

Yapay Dikotomizasyon

Nicel bir değişkenin yapay olarak ikiye ayrıldığını varsayalım. Yani, nicel bir ölçü ile başlıyoruz ama bölerek onu ikili bir değişkene indirgiyoruz. Bu genellikle analizin sunulmasını kolaylaştırmak için açıkça yapılır. Örneğin, araştırmacı medyanda bölünebilir ve medyanın üstündekileri “yüksek” ve medyanın altındakileri “düşük” olarak adlandırabilir. Ancak bazen dikotomizasyon, dolaylı ve kasıtsız olarak yapılır.

Örneğin, tutum teorisindeki birçok davranışçı araştırmacı, davranışı önyargıyı temsil etmek için kullanırdı. Davranış ikilidir (özne yapar veya yapmaz), ancak önyargı değildir. Aksine, davranış önyargı için bir eşik görevi görür. Bu eşiğin üzerindekiler önyargılı, bu eşiğin altındakiler ise önyargısız davranırlar. Dolayısıyla, bu bağımlı değişkenin örtük bir dikotomizasyonudur.

Değişkenlerden yalnızca biri dikotomiye ayrıldığı sürece, sonuç basit bir zayıflama formülüdür; burada çarpan, iki serili korelasyon teorisi kullanılarak bölünmüş olasılıklardan hesaplanır. Her iki değişken de ikiye ayrılırsa, her ikisinin etkisinin çarpanı, matematiksel olarak karmaşık bir teori olan tetrakorik korelasyon teorisinden hesaplanır. Hunter ve Schmidt (1990b), yakın bir tahminle, her ikisi için etkinin yaklaşık olarak her biri için ayrı ayrı çarpanların ürünü olduğunu gösterdi. (Bu yaklaşımın daha az doğru olduğu durumları tartışırlar.)

Sistematik hata örnekleri
Sistematik hata ne demek
Tesadüfi hata örnekleri
Sistematik hata Türleri
Sistematik hata güvenirliği etkiler mi
Sistematik hata nedir istatistik
Rastgele hata örnekleri
Sabit hata örnekleri

Çoklu Eserler

Bu eserlerden birkaçının bulunduğu bir araştırma düşünün. Basit eserler, etkilerini basit bir çarpımsal yolla birleştirir. Mükemmel bir çalışma ile başlayabilir ve eserler birer birer eklenebilir. Son yapı girildikten sonra, elde edilen formül, yapıların birleşik etkilerinin formülü olacaktır. Okuyucu, eserler farklı bir sırayla ele alındığında farklı sonuçlar elde edileceğinden endişelenebilir, ancak basit eserler için bu doğru değildir. Nihai sonuç, herhangi bir sipariş için aynıdır.

Nihai sonuç, bu çalışma için artefaktların kombinasyonu tarafından üretilen zayıflama için bir formüldür. Basit artefaktlar için nihai sonuç, tek bir artefakt formuyla aynı forma sahip bir zayıflama formülüdür. Gerçek efekt boyutu, genel bir artifakt çarpanı A ile çarpılır. Birleşik çarpan A, tek tek eserler için çarpanların ürünüdür.

Basit artefaktlar için bu formül, Callender-Osburn’ün (1980) artefakt dağılımı meta-analizine yaklaşımını çok etkili kılar. Hunter ve Schmidt, Callender-Osburn yaklaşımını herhangi bir sayıda yapay yapıyı kapsayacak şekilde genişletti ve genişletilmiş formülün yalnızca basit yapay nesnelerle alanlarda meta-analiz sorununu tamamen çözdüğünü gösterdi. Ancak, menzil kısıtlaması bu formun basit bir eseri değildir.

Basit Artefaktlar İçin Meta-Analiz

Basit artefaktlar için artifakt dağılımı meta-analizi, gösterildiği gibi Callender-Osburn çarpımsal yönteminin bir uzantısı ile en kolay şekilde yürütülebilir. Önemli noktalar burada gözden geçirilir.

Çoklu Basit Eserler

Birkaç basit artifakt için, tek artifakt çarpanı a yerine bileşik çarpan A ile artefakt dağılımı meta-analizi için aynı denklemleri kullanırız. Bileşik çarpan A’nın ortalama ve standart sapması hesaplanırken komplikasyonlar ortaya çıkar. Genellikle bir seferde yalnızca bir artefakt hakkında bilgi sahibi oluruz, örneğin, o artefakt için ortalama ve standart sapma. Artefaktlar birbirinden bağımsız ise, bileşik çarpanın ortalama ve standart sapması, tekli artefaktların ortalamalarından ve standart sapmalarından hesaplanabilir.

Doğrudan Menzil Kısıtlaması

Menzil kısıtlaması, önyargılı örneklemenin özel bir durumudur. Bir popülasyon için parametreleri tahmin etmek istiyoruz, ancak birincil verilerimiz farklı bir popülasyonda toplanıyor. Belirli koşullar altında, istenen popülasyon için istatistiksel tahminleri, çalışılan popülasyondan elde edilen istatistiksel tahminlerden hesaplayabiliriz.

Doğrudan menzil kısıtlaması koşulları altında, artefakt düzeltmelerinin belirli bir sırada yapılması gerektiği ortaya çıktı. Aynı şey dolaylı menzil kısıtlaması için de geçerlidir, ancak gerekli düzeltme sırası farklıdır. Düzeltmelerin yapıldığı belirli diziler için bu gereksinimler, meta-analizin her iki yaklaşımını da etkiler: her bir korelasyonun ayrı ayrı düzeltilmesi ve yapay dağılım meta-analizi.

Bu kitabın 1990 baskısı yalnızca doğrudan menzil kısıtlamasını ele aldı ve doğrudan menzil kısıtlaması koşulları altında düzeltmelerin yapılması gereken sırayı tam olarak ele almadı. Bu kitapta, bu doğrudan menzil kısıtlaması için düzeltilmiştir ve buna ek olarak, dolaylı menzil kısıtlaması için gerekli artefakt düzeltmeleri dizisi de dahil olmak üzere, dolaylı menzil kısıtlamasının genişletilmiş bir tedavisini ekledik.

Olayları bir perspektife oturtmak gerekirse, yapay düzeltmeleri yanlış sırada yapmak genellikle sonuçlarda yalnızca küçük hatalara yol açar. Bununla birlikte, doğrudan menzil kısıtlaması için düzeltmelerin kullanılması, aslında, verileri fiilen etkileyen menzil kısıtlaması dolaylı menzil kısıtlaması olduğunda, daha sonra gösterildiği gibi, ρ ̄ değerlerinin önemli ölçüde eksik tahmin edilmesiyle sonuçlanır (%25’e kadar veya daha fazla eksik tahmin).

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