1. Bu 10 çalışmanın temel bir meta-analizini gerçekleştirin. Bu bölümde tartışıldığı gibi, pozitif sapmaları için d değerlerini düzeltin. Örnekleme hatası varyansını tahmin ederken, bu bölümde verilen en doğru formülü kullanın. Ortalama d’yi, d’nin gözlemlenen varyansını, örnekleme hatasından tahmin edilen varyansı, örnekleme hatası için düzeltilen varyansı ve örnekleme hatası için düzeltilen d değerlerinin standart sapmasını gösteren bir tablo oluşturun. Ek olarak, örnekleme hatası varyansı ve %80 güvenilirlik aralığı ile hesaplanan yüzde varyansı sunun.

Bu sonuçlar, ölçüm hatası bilgisi olmayan biri tarafından nasıl yorumlanır? Yani, bu sonuçların “yüz değeri” yorumunu verin.

Bu sonuçlara göre, grupların yüzde kaçında erkeklerin daha uyumlu olmasını beklersiniz? Dişiler? d ̄ 0 olsaydı, erkeklerin grupların %50’sinde daha uyumlu olacağını ve kadınlar için aynı olacağını unutmayın. d ̄ değerinizin ima ettiği yüzdeleri hesaplamak için normal eğrinin özelliklerini kullanın. İlk olarak, z = 0 − d ̄/SDδxy’yi hesaplayın. Sonra normal bir eğri tablosunda bu z değerine bakın ve bu z değerinin üstündeki ve altındaki yüzdeleri kaydedin. Bunlar gerekli yüzdelerdir.

2. Gözlenen d değerlerinin pozitif sapmaları için düzeltilmesinin önemini belirleyin. 1. adımda analizi yeniden çalıştırın, ancak bu sapma için düzeltme yapmayın. Sonuçlarınız ne kadar farklı? Önyargı düzeltmesi hakkında ne düşünüyorsunuz?

3. Bu çalışmalarda uygunluk önlemlerinin güvenilirliği verilmemiştir. Ancak, denemelerin (veya “öğelerin”) sayısı verildi. Daha önce bir deneme (veya öğe) örneği verildi: Deneklere bir sanat eseri gösterildi ve sanat dallarının %75’inin eseri “çok” sevdiği söylendi. Bazı çalışmalarda bu tür yalnızca iki deneme vardı; en fazla deneme sayısı 45 idi. (Üç çalışmada bu kadar çok vardı.) Her bir çalışmadaki madde sayısı veri tablosunda verilmiştir.

Denemeler arasındaki ortalama korelasyon .10’dur (yani, r = .10). Bu bilgiyi ve Spearman-Brown formülünü, o çalışmada kullanılan “madde” (denemeler) sayısına dayalı olarak her çalışmada kullanılan uygunluk ölçüsünün güvenilirliğini hesaplamak için kullanın.

Taguchi metodu
Taguchi yöntemi PDF
Deneysel tasarım yöntemleri
Taguchi ortogonal dizi seçim tablosu
Taguchi yöntemi örnekleri
Deneysel araştırma yöntemi örneği
Deneysel Araştırma Yöntemleri
Deneysel tasarım Nedir

4. Ölçüm hatası için her d değerini düzeltmek için bu güvenilirlik tahminlerini kullanın. (Pozitif sapma için düzeltilmiş d değerlerini kullanın.) Ardından düzeltilmiş d değerlerinin bir meta-analizini yapın.
Bu sefer düzeltilmiş d değerleri dışında, çıplak kemik meta-analizindekiyle aynı bilgileri sunun.

Yani, aşağıdakileri bir tabloda sunun:

a. Ortalama düzeltilmiş d değeri
B. Düzeltilmiş d değerlerinin gözlenen varyansı
C. Düzeltilmiş d değerleri için örnekleme hatası varyansı
d.Düzeltilmiş değerlerinvaryansı,örnekleme için düzeltilmişhatavaryansı,yani, popülasyon (δ) değerlerinin tahmini varyansı
e. δ’nin tahmini standart sapması
f.İki artefakt tarafından hesaplanan varyans yüzdesi(örnekleme hatası ve ölçüm hatası)
g. %80 güvenilirlik aralığı

Bu bulguları çıplak kemik meta-analizinde yaptığınız gibi yorumlayın. Ölçüm hatasının düzeltilmesi, bulgularda ve sonuçlarda herhangi bir farklılığa yol açar mı? Erkeklerin kadınlardan daha uyumlu olduğu ve bunun tersinin de olduğu grupların tahmini yüzdesini hesaplayın.

Erkeklerin kadınlardan daha uyumlu olduğu grupların tahmini yüzdesi, çıplak kemik meta-analizinde elde edilen rakamlardan farklı mı? Kadınların daha uyumlu olduğu grupların tahmini yüzdesi ne olacak? Bu yüzdeler neden çıplak kemik meta-analiz sonuçlarından hesaplananlardan farklı nedir?

d Değerlerinin Meta Analizinde Teknik Sorular

Bu bölüm, deneysel etki büyüklüklerinin meta-analizinde ortaya çıkan teknik soruları tartışmaktadır. Bu sorulardan en önemlisi, farklı deneysel tasarımların elde edilen d değerlerinin özelliklerine etkisidir. Bölüm 7’de ele alınan bağımsız grup tasarımı dışındaki deneysel tasarımlar için okuyucunun d değerlerini doğru bir şekilde hesaplamasını sağlayan kaynaklar sağlıyoruz ve bağımsız grup tasarımından sonra en sık kullanılan tasarım olan tekrarlanan ölçüm tasarımlarının genişletilmiş bir incelemesini sunuyoruz.

Ele aldığımız diğer teknik konular arasında, deneylerin iç ve dış geçerliliğine yönelik tehditler, gözlemlenen d değerlerindeki hafif pozitif yanlılık ve d değerlerinin potansiyel düzenleyicilerinin incelenmesinde ağırlıklı regresyon analizinin kullanılması yer alır. Bu bölümde bu konuların her birini tartışıyoruz.

Alternatif Deneysel Tasarımlar

Sunulan yöntemler bağımsız grup tasarımı içindir. Bu desende denekler rastgele deney ve kontrol gruplarına atanır. Farklı denekler farklı gruplara atanır ve bu nedenle tasarıma “bağımsız denekler”, “nesneler arası” veya “bağımsız gruplar” tasarımı denir.

Bu en yaygın olarak kullanılan tasarımdır, ancak bazen kullanılan başka olası çalışma tasarımları da vardır: (a) birden fazla işlem düzeyine sahip bağımsız grup tasarımları, (b) eşleşen grup tasarımları, (c) faktöriyel bağımsız grup tasarımları, (d) ANCOVA tasarımları ve (e) tekrarlanan ölçüm tasarımlarıdır.

Bu tasarımların her biri için iki kritik soru vardır. İlk olarak, bağımsız gruplar tasarımında d değeri tarafından tahmin edilenle aynı popülasyon parametresini tahmin eden d değerleri nasıl hesaplanır? İkinci olarak, bu (doğru hesaplanmış) d değerlerinin her birinin örnekleme hatası varyansı için doğru formül nedir?

Doğru d değerinin nasıl tahmin edileceği sorusunu düşünün. ANCOVA modellerinde, havuzlanmış standart sapma, genellikle ortak değişkenleri parçalara ayırarak azaltılır; bu nedenle, bir d değeri için olağan formül kullanılırsa, d değeri fazla tahmin edilir. Bunun olmaması için özel formüller kullanılmalıdır. Tekrarlanan ölçüm tasarımlarında standart sapma, tipik olarak popülasyondaki ham puanların standart sapmasından çok daha küçük olan değişim (yani kazanç) puanlarının standart sapmasıdır.

Yine, kullanılan d değerinin, ölçü üzerindeki ham puanların popülasyon standart sapma birimlerinin metriğinde ifade edilen standartlaştırılmış grup ortalama farklarını temsil etmesini sağlamak için özel formüllere ihtiyaç vardır. Bu ayarlamalar yapılmazsa, sonuç bir meta-analizde hatalı olarak büyük ortalama d değerlerinin raporlanması olabilir. Bunun bir örneği, Rosenthal ve Rubin’in (1978a) deneyci beklenti etkilerinin meta analizidir.

Bu makale, farklı meta-analizler için genellikle 2,00 ila 4,00 aralığında ortalama d değerleri (ölçüm hatası için düzeltilmemiş) ile bu literatürün farklı alt alanlarının bir dizi meta-analizini içermektedir. Bunlar, özellikle deneyci beklenti etkileri gibi ince bir etki için çarpıcı biçimde büyük ortalama etki boyutlarıdır.

Ancak sıradan d değerleri olarak yorumlandılar; yani, grup içi standart sapmanın metriğindeymiş gibi yorumlandılar. Bununla birlikte, çalışmaların çoğu tekrarlanan ölçüm tasarımlarıydı ve d değerleri paydadaki kazanç puanlarının standart sapması kullanılarak hesaplandı. Bu nedenle, rapor edilen d değerleri gerçek d değerlerinden çok daha büyüktü. Bu örnek, bunun neden ciddi bir sorun olduğunu göstermektedir.

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