Biyolojik ve kültürel çeşitlilik: Göz önünde bulundurulabilecek biyolojik çeşitlilik konuları, patofizyolojideki farklılığı ve nedensel bir ajandaki farklılığı içerir. Psikiyatrik sorunlar gibi bazı sağlık sorunları için kültürel farklılık bazen sonuçların uygulanabilirliğini sınırlayabilir.

Uyumdaki değişiklik: Alıcının ve bakım sağlayıcının uyumundaki değişiklik, sonuçların uygulanabilirliğini sınırlayabilir. Uyumdaki öngörülebilir farklılık, ekonomik koşullardaki farklılıklardan veya gelişmekte olan ülkeler gibi bazı ortamlarda bazı bakım türlerini erişilebilir veya uygulanabilir olmayan tutumlardan kaynaklanabilir.

Temel riskte değişiklik: Herhangi bir müdahalenin net faydası, müdahalenin etkinliği kadar müdahale olmaksızın olumsuz sonuçların riskine bağlıdır. Bu nedenle, temel riskteki değişiklik, sonuçların uygulanabilirliğini belirlemede hemen hemen her zaman önemli bir husustur.

Dahil edilen çalışmaların sonuçlarındaki varyasyon: İnceleme sonuçlarının uygulanabilirliğinin sınırlamalarını belirlemeye ek olarak, yazarlar sonuçların uygulanabilir olduğu koşullar dahilinde sonuçlardaki önemli varyasyonlar hakkında tartışmalı ve sonuçlar çıkarmalıdır. Müdahalenin göreceli etkilerinde öngörülebilir bir değişiklik var mı ve yanıtın veya etkilerin değişmesine neden olabilecek tanımlanabilir faktörler var mı? Bunlar şunları içerebilir:

• Yaş, cinsiyet, biyokimyasal belirteçler gibi hasta özellikleri
• Müdahalenin zamanlaması veya yoğunluğu gibi müdahale özellikleri
• Hormon reseptör durumu gibi hastalık özellikleri Bu özellikler istatistiksel olarak anlamlı heterojenlik olmasa bile incelenmelidir.

Bu, alt grup analizi ile değil, tedavi ile bir etkileşim olup olmadığı test edilerek yapılmalıdır. Tartışıldığı gibi, alt gruplar arasındaki farklılıklar, özellikle çalışmalar arasındaki farklılıklara karşılık gelenler, dikkatli bir şekilde yorumlanmalıdır. Alt gruplar arasında bazı şans farklılıkları kaçınılmazdır, bu nedenle bir etkileşimin güçlü kanıtı olmadıkça, o zaman hiçbir etkileşim olmadığı varsayılmalıdır.

Diğer ilgili bilgiler: Bir sorunun büyüklüğü ve dağılımı hakkında epidemiyolojik veriler, idari veri tabanlarından veya uygulama anketlerinden mevcut klinik uygulamalar hakkında bilgiler gibi diğer ilgili bilgiler bağlamında bir incelemenin sonuçlarını tartışmak yazarlar için yararlı olabilir. 

Olumsuz etkiler: Bir gözden geçirmenin tartışması ve sonuçları, farklı durumlarda ciddiyet ve sıklık tahminleri de dahil olmak üzere olumsuz etkilere ilişkin kanıtların gücünü belirtmelidir. Özellikle, belirli bir müdahaleyle bir olumsuz etkinin nedensel ilişkisi, olumsuz ve beklenmeyen etkilerin eksik tespiti ve eksik rapor edilmesinin yaygın olduğu akılda tutularak eleştirel olarak değerlendirilmelidir.

varyasyon örnekleri
Hayvanlarda varyasyon Örnekleri
varyasyon nedir fen
Varyasyon nedir
Varyasyon örnekleri
Kalıtsal varyasyon nedir
Kalıtsal varyasyon örnekleri
Genetik varyasyonlar

Dengeler: Sağlık hizmetleri müdahaleleri, genellikle fayda beklentileri kadar maliyet ve zarar risklerini de beraberinde getirir. Bir müdahalenin pratik faydası hakkında sonuçlar çıkarmak, tahmin edilen faydalar ile tahmini maliyetler ve zararlar arasında örtülü veya açık bir şekilde değiş tokuş yapmayı gerektirir.

Sonuçlara ulaşmada yaygın hatalar: Verileri, sonuçta bir azalma veya bir artışla uyumlu olarak bir güven aralığı ile raporlamak daha güvenlidir. Olumlu ancak istatistiksel olarak önemsiz bir eğilim olduğunda, yazarlar bunu genellikle “umut verici” olarak tanımlarken, aynı büyüklükteki “olumsuz” bir etki genellikle bir “uyarı işareti” olarak tanımlanmaz. Yazarlar bunu yapmamaya dikkat etmelidir. Bir başka hata, sonucu arzulu terimlerle çerçevelemektir.

Bir diğer yaygın hata, gözden geçirilen kanıtların ötesine geçen sonuçlara ulaşmaktır. Bu genellikle, bir gözden geçirmenin uygulamaya yönelik etkileri hakkında sonuçlara varmada kullanılan ek bilgilere veya yargılara atıfta bulunulmadan, üstü kapalı olarak yapılır.

Uygulama için bir gözden geçirmenin sonuçları hakkındaki sonuçlar ek bilgiler ve açık yargılarla desteklense bile, dikkate alınan ek bilgiler nadiren sistematik olarak gözden geçirilir ve uygulamaya yönelik çıkarımlar genellikle dikkate alınması gereken belirli koşullara ve değerlere bağlıdır. 

META-ANALİZ SONUÇLARININ UYGULAMALARI

Mevcut kanıtların meta analizi, yeni çalışmaların bilimsel ve etik tasarımı için ön koşuldur. Araştırma sentezi, muhalefeti veya hatayı ortadan kaldırmayacak veya yeniliği caydırmayacaktır. Bilimde sentetik araçların yaratılması ve yaygın olarak kullanılması, bilimsel topluluklarda daha fazla yakınlaşmayı kolaylaştıracaktır.

Meta-analiz, klinisyenlerin kanıta dayalı tedavi üretmelerine yardımcı olur. Meta-analiz sonuçlarının bireysel bir hastaya uygulanması, (1) kanıtın uygulanabilirliğinin değerlendirilmesini, (2) belirli bir ortamda müdahalenin fizibilitesini, (3) bireysel hastadaki risk oranını ve (4) dahil etmeyi içerir. Hastanın değerleri ve tercihleri.

Sonuçlar, ya en ilgili alt gruplardaki sonuçlar göz önünde bulundurularak ya da çok değişkenli risk tahmin denklemleri ile ya da belirli bir hastanın risk durumunu belirlemek için klinik yargı kullanılarak belirli bir hasta için tahmin edilebilir.

Meta-analiz, klinik uygulama rehberliğinin etkililiğine ilişkin kanıtları özetlemenin en uygun yöntemidir. Meta-analiz, ekonomik değerlendirme yöntemlerinin geliştirilmesine yardımcı olur. Meta-analizin sonuçları, tedavi edilmesi gereken sayının belirlenmesine yardımcı olur.

Meta-analiz, politika yapıcıların anlamlı kararlar almasına yardımcı olur. Politika oluşturma, mevcut en iyi bilgilere dayanmalı ve kanıtların yorumlanmasında kaynakları ve değerleri dikkate almalıdır.

BİLİM ADAMLARI VE ARAŞTIRMACILAR İÇİN UYGULAMALARI

YENİ ÇALIŞMALAR İÇİN ÖN KOŞULLAR

Mevcut kanıtların meta analizi, yeni çalışmaların bilimsel ve etik tasarımı için ön koşuldur. Yeni çalışma önerileri, planlanan ve devam eden çalışmalar hakkındaki bilgileri dikkate almalıdır. Devam eden çalışmaların etik ve bilimsel olarak izlenmesi, ilgili yeni kanıtları birleştiren sistematik incelemeleri dikkate almalıdır.

Yeni çalışmaların sonuçları, raporlama sırasında mevcut olan tüm ilgili kanıtların sistematik incelemeleri bağlamında belirlenmeli ve yorumlanmalıdır. Mevcut kanıtların güncel meta-analizi ve planlanan ve devam eden çalışmaların kayıtları, bilimsel ve etik çalışma tasarımı, izleme ve raporlama için ve araştırma sonuçlarının tüketicilerinin çıkarlarının korunması için esastır.

BİLGİ BİRİKİMİ

Araştırma sentezi, ihtilafı veya hatayı ortadan kaldırmayacak veya yeniliği caydırmayacaktır. Birincil bilimsel araştırmanın yerini alamaz. Ancak, nihai ürünü sadece teknoloji değil, aynı zamanda daha bilgili politika olan bilgi biriktiren nesnel, uzlaşıya dayalı bir girişim olarak bilimin statüsünü benzersiz bir şekilde canlandırabilir.

Gerçek kanıtları sunmak için yeterli veya güvenilir araçlar yoksa, bilim adamlarının dar alanlarda bile herhangi bir konuda geniş bir fikir birliğine varmalarını nasıl bekleyebiliriz? Ve bilim camiasında fikir birliği bariz değilse, politika yapıcıların veya halkın bilimsel araştırmanın sonuçları üzerinde anlaşmasını nasıl bekleyebiliriz?

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

Beş ana denemeden elde edilen statinlerle tedavinin etkileri gösterilmektedir. NNT’ler, seçilen sonuca bağlı olarak büyük ölçüde değişir. “Olumlu bir mesaj” iletirken, örneğin seçilen sonuç “olabilecek tüm kötü şeyler” olduğunda, en küçük NNT’yi seçmek caziptir.

Birleşik “tüm vasküler olaylar” son noktası, farklı denemelerdeki farklı olay oranlarından oluşuyordu. WOSCOP ve AFCAP/TexCAP çalışmalarında koroner kalp hastalığı ölümleri, birleşik sonlanım noktasının sırasıyla %16’sını ve %3’ünü oluşturuyordu.

Etkisiz Tedaviler ve Yan Etkiler

NNT’nin matematiksel bir tuhaflığı, eğer tedavinin hiçbir etkisi yok gibi görünüyorsa, yani olay oranları hem tedavi hem de kontrol gruplarında aynıdır, o zaman mutlak risk farkı sıfırdır ve 1/sıfır, NNT, sonsuzdur. 

Ayrıca, yan etki oluşturan bir tedavi, bir hastaya fayda sağlamak yerine, ek bir hastaya zarar vermek için tedavi görmesi gereken kişi sayısı olan zarar vermek için gereken sayıyı (NNH) verir.

Mutlak risk farklılıklarının güven aralıkları sıfırı içeriyorsa, tedavi edilmesi gereken hasta sayısının güven aralıkları, yarar gösteren negatif bir değerden (NNT) çıkacak, sonsuz içerecek ve zararı belirten pozitif bir değere (NNH) uzanacaktır. ) üst sınırdadır.

Fayda, zarar ve sonsuzluğu içerebilen güven aralıkları ile bir etki ölçüsüne sahip olmak oldukça kafa karıştırıcı! Bunun anlamı, kaç hasta tedavi edilirse edilsin (sonsuz sayıda bile olsa), deneme sonucunun hiçbir etki, fayda ve zarar ile tutarlı olmasıdır.

Bu, lovastatinin AF/TexCAP denemesi ile gösterilmektedir, mutlak koroner kalp hastalığı ölüm oranı farkı, fayda ve zarar olasılığını da içeren %95 güven aralıklarıyla sıfıra çok yakındı.

NNT’nin (dikey eksen), farklı denemelerde bulunan farklı mutlak risk farkı (yatay eksen) değerleriyle nasıl değişebileceğini varsayımsal olarak gösterir. Mutlak fark ne kadar büyükse, tedavi kontrolden daha iyiyse NNT o kadar küçüktür ve benzer şekilde kontrol tedaviden daha iyiyse NNH o kadar küçüktür.

Temel Riskteki Varyasyonun Etkisi

Miyokard enfarktüsünü takiben ikincil korunmaya yönelik müdahaleler gösterilmiştir. Hepsinin çok benzer nispi risk azalmaları olmasına rağmen, NNT’leri çok daha değişkendir ve geniş güven aralıklarına sahiptir. Müdahalelerin çoğu için, bireysel denemelerdeki kontrol grubu ölüm oranları (temel ölüm oranlarını tahmin eden), en azından bir büyüklük sırasına göre değişiklik göstermiştir.

Bireysel denemelerdeki mutlak risk seviyelerindeki bu çok büyük farklılıklar, dahil edilmek üzere seçilen katılımcıları yansıtmaktadır. Çoklu risk faktörü müdahalesi denemelerinde, koroner kalp hastalığı kontrol grubu ölüm oranının en yüksek ve en düşük olduğu denemelere aynı nispi risk azaltımının uygulanması, sırasıyla 2 ve 317’lik beş yıllık NNT’lerin fayda sağlamasıyla sonuçlandı.

Varyasyon Nedir
Varyasyon adaptasyon farkı
Somaklonal varyasyon nedir
Varyasyon örnekleri
Doğal seçilim varyasyona sebep olur mu
Tür içi çeşitlilik Nedir
Hayvanlarda varyasyon Örnekleri
Kalıtsal varyasyon nedir

Coğrafi ve dünyevi eğilimlerin etkileri

Kardiyovasküler hastalıkların temel riskindeki coğrafi ve seküler eğilimler işaretlenebilir. Örneğin, iskemik kalp hastalığı ve felç ölüm oranları kuzeyde Britanya’nın güneyindekinin yaklaşık iki katıdır.

Sonuç olarak, bir İskoç pratisyen hekim için ilgili kardiyovasküler hastalık temel riski, bir Oxford pratisyeninden iki kat daha fazla olacaktır ve bu da, İngiltere’nin güneyinde İskoçya’dakinden iki kat daha büyük olan antihipertansif tedavi için bir NNT ile sonuçlanacaktır. Benzer şekilde, ülkeler arasında kardiyovasküler hastalıktaki farklılıklar, altta yatan olay oranlarıyla doğru orantılı olarak farklılık gösteren NNT’lerle sonuçlanır.

Felçteki seküler eğilimler de aynı türden bir etki yaratır. İnme ölüm oranları çoğu batı ülkesinde çarpıcı biçimde düşüyor ve bu düşüşle birlikte antihipertansif tedavi için NNT’ler zamanla artacak. Hipertansiflerdeki temel olay oranlarının genel popülasyondakinin iki katı olduğu ve antihipertansif tedavide inme mortalitesi için nispi risk azalmasının %33 olduğu varsayılarak, NNT’ler üzerinde beklenebilecek etkileri gösterir.

NNT’lerin zaman içinde geniş ölçüde değiştiği, kadınlarda erkeklerden daha yüksek olduğu, kadınların daha düşük başlangıç ​​riskini yansıttığı ve randomize kontrollü çalışmalarda katılımcılardan elde edilen NNT’lerden önemli ölçüde düşük olduğu açıktır. Randomize kontrollü çalışma katılımcıları seçilir ve tipik genel popülasyondaki olumsuz sonuçlar riskinden daha düşük olma eğilimindedir. Bu nokta aşağıda daha ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.

Belki de hastalık şiddetindeki değişikliklerden dolayı vaka ölümlerinde seküler eğilimler varsa, NNT’lerin kritik olmayan kullanımındaki bu tür uyarılar, ikincil önlemede kullanılan tedaviler için de geçerli olabilir.

Klinik ortamın etkisi

Yaşlı insanlar için antihipertansif ilaç denemelerinin20 klinik ortama göre incelenmesi, kardiyovasküler hastalık olayları için havuzlanmış nispi risklerin birinci basamak ve ikinci basamak tedavi denemeleri için çok benzer olduğunu göstermektedir. Buna karşılık, NNT’ler ayara bağlı olarak iki kat değişir. Toplam mortalite nispi risk azalmaları, birinci ve ikinci basamak bakım için sırasıyla %9 ve %14’tür ve kardiyovasküler olaylardan daha değişkendir.

İkinci basamak bakımdaki daha büyük göreceli risk azalması, muhtemelen daha yüksek olay oranlarını yansıtmaktadır. Bir ortamda gerçekleştirilen denemelerden elde edilen NNT’lerin başka bir ortamda hasta bakımına uygulanması yanıltıcı olabilir. Bununla birlikte, göreli etkinlik tahminleri, farklı ortamlarda daha az değişkenlik gösterdi ve daha güvenle genelleştirilebilirdi.

Rutin klinik uygulamada deneme katılımcıları ve hastalar

Randomize kontrollü denemeler, katılımcıların dikkatli dahil edilme kriterleri, müdahaleye rastgele atama ve son noktaların kör olarak belirlenmesi yoluyla iç geçerliliği sağlamayı amaçlar. Randomize kontrollü çalışmaların çoğunda, katılımcılar beklenenden daha düşük risk altındadır, çünkü verilen uygunluk kriterleri ile daha sağlıklı insanların denemelere kaydolma olasılığı daha yüksektir.

Bu nedenle, deneme olay oranları klinik uygulama için geçerli olmayabilir ve NNT’ler şişirilme eğiliminde olacaktır. Tıbbi Araştırma Konseyi’nde (MRC) hafif hipertansiyon deneme olay oranları epidemiyolojik çalışmalardan çok daha düşüktü ve ölümcül olaylar için hipertansif erkeklerden ziyade normotansif erkeklerde beklenenlere daha yakındı.

Bu farklılıklar yukarıda bahsedilen seçim yanlılığını yansıtır ve denemeden türetilmiş NNT’lerin değeri hakkında ciddi soruları gündeme getirir. Seçim yanlılığı bazen ters yönde çalışabilir.

Hipertansiyon Tespiti ve Takip Programında, dikkatli adımlı bakım ile olağan bakım karşılaştırması, katılımcılar ağırlıklı olarak yoksul ve çoğu siyahi olduğundan, deneme ölüm oranları çok yüksekti.

Birkaç denemeden deneme olay oranlarını birleştirmek veya bir havuzlanmış NNT’yi hesaplamak yardımcı olmaz. NNT’leri kullanmak isteyen klinisyenler, hastaları için hangi temel riskin geçerli olduğu konusunda bir yargıya varmak zorundadır ve yerel epidemiyolojik veriler olmadan bu zordur.

The post Temel Riskteki Varyasyonun Etkisi – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Bağımsız değişkende, payın Y ̄E − Y ̄C ‘nin etkilenmediği, ancak paydanın, grup içi SD’nin şişirildiği ve yapay olarak düşük d tahminlerine yol açan başka ölçüm hatası durumları da vardır.

Örneğin, iş danışmanları tarafından kişisel ilgi ve sempatik dinlemenin sorunlu çalışanların işle ilgili tutumları üzerindeki etkisini belirlemek için bir deney yapıldığını varsayalım. Deney grubunun her bir üyesinin bir danışmanla 12 saat (6 iki saatlik seans) kişisel etkileşim alması beklenir.

Ancak, planlanan oturumların kesintiye uğraması, gecikme ve diğer problemler nedeniyle, her çalışmadaki bazı kişiler bundan daha azını alıyor: yaklaşık 10 ve yaklaşık 11 saat. Bazı danışmanlar durma zamanını farkında olmadan geçtiği için, deney grubunun diğer üyeleri 12 saatten fazla zaman alır: bazıları 13 ve bazıları 14 saat.

Ortalama süre yaklaşık olarak doğru olabilir:12 saat. Muamele kuvveti farklılıklarının etkisi, çalışmadaki varyasyon aralığı boyunca yaklaşık olarak lineer ise (çoğu durumda doğrudur), o zaman ortalama etki, ortalama muamele kuvveti tarafından belirlenecektir. Bireysel varyasyonlar ortadan kalkacak ve tedavi grubunun ortalaması, tedavide hiçbir değişiklik olmamış gibi aynı olacaktır.

Böylece, d için etki büyüklüğü formülünün payı (yani, Y ̄E − Y ̄C ) etkilenmeyecektir. Bununla birlikte, tedavi gücündeki bireysel varyasyonlar, bağımlı değişkendeki varyasyona katkıda bulunacak sonuçlarda varyasyonlara neden olacaktır. Bu nedenle, etki büyüklüğünün paydası, tedavi gücünde herhangi bir değişiklik olmasaydı doğru olandan daha büyük olacaktır. Etki boyutunun paydası artırılırsa, etki boyutu küçülür. Bu nedenle, Y ̄E − Y ̄C üzerinde hiçbir etkisi olmayan tedavi gücündeki çalışma içi varyasyon, yine de etki büyüklüğünü azaltır.

Ayrıca, çalışma içi varyasyonun kapsamının bir çalışmadan diğerine farklılık göstermesi muhtemel olduğundan, tedavi varyasyonu nedeniyle zayıflamanın düzeltilememesi, çalışmalar arasında etki büyüklüğünde yapay varyasyona yol açacaktır. Bu düzeltilmemiş varyasyon, var olmayan bir moderatör değişkeninin varlığını gösterdiği şeklinde yanlış yorumlanabilir.

Tedavi etkisindeki varyasyon, deney grubu standart sapmasını arttırır, ancak kontrol grubu standart sapmasını değiştirmez. Deney grubu standart sapmasındaki artış, grup içi standart sapmayı arttırır ve dolayısıyla gözlenen etki büyüklüğü değerini azaltır. Ancak deneysel standart sapmadaki bu yapay artış, başka bir hataya da neden olabilir.

Denek etkileşimiyle gerçek bir tedavi olmasaydı ve tedavi etkisinde herhangi bir değişiklik olmasaydı, o zaman kontrol ve deney grubu standart sapmaları eşit olurdu. Deney grubu standart sapmasındaki yapay artış, yanlış bir şekilde özne etkileşimi yoluyla yapılan bir tedavinin bir göstergesi olarak yorumlanabilir.

Varyasyon Nedir
Varyasyon örnekleri
Genetik varyasyon Nedir
Genetik varyasyon örnekleri
Genetik varyasyonlar a neden olan olaylar
Varyasyon Nedir örnek
varyasyon nedir fen 8.sınıf kısaca
Dilde varyasyon Nedir

Yani, deney grubundaki denekler aynı tedaviye farklı tepki veriyor gibi görünüyor (SDE’nin SDC’den daha büyük olmasına neden oluyor), aslında daha büyük SDe’nin nedeni, deney grubundaki farklı deneklerin hasta olması gerçeğidir. 

Denek etkileşimiyle gerçek bir tedavi yoksa, tedavi varyasyonunun etkisini ölçmek için deney grubu standart sapmasındaki artış kullanılabilir. Etkileşim yoksa, istenen etki büyüklüğüdür.

Özetle, tedavi gücündeki çalışma içi varyasyon, deneysel bağımlı değişken standart sapmasında bir şişmeye neden olur. Denek etkileşimiyle gerçek bir tedavi yoksa, tedavi gücündeki değişiklik, deney grubu standart sapmasının kontrol grubu standart sapmasından yapay olarak daha büyük olmasına neden olur.

Tedavi varyasyonundan şüphelenilmiyorsa, bu artış yanlış bir şekilde denek etkileşimine göre bir tedaviyi gösterdiği şeklinde yorumlanabilir. Etkileşim olmadığı biliniyorsa, etki büyüklüğündeki zayıflama, deney ile kontrol grubu standart sapmasının karşılaştırma oranından hesaplanabilir.

Tedavi Mukavemetinde Çalışmalar Arasında Varyasyon

Önceki örnekte, ortalama ham puan işlem etkisi, Y ̄E − Y ̄C, tüm çalışmalarda aynıdır. Ancak diğer durumlarda, bu değer bir meta-analizdeki çalışmalar arasında değişebilir – çünkü deney grubuna verilen tedavi miktarı farklı olabilir ve Y ̄E’nin çalışmalar arasında değişmesine neden olabilir. Bu farklılıklar biliniyorsa (yani, her çalışmada veriliyorsa), potansiyel bir moderatör değişken olarak kodlanabilir ve ele alınabilir.

Bununla birlikte, tedavi değerlerinin gücü bilinmiyorsa, tedavi gücündeki varyasyon, etki boyutlarında açıklanamayan varyasyonlar üretecektir. Bu varyasyon, aslında homojen bir tedavi etkisinin heterojen görünmesine neden olabilir ve bu nedenle, var olmayan bir moderatör değişkeni düşündürür. (Alternatif olarak, tedavi gücündeki varyasyonun etkileri, gerçek moderatör değişkeni ile karıştırılacaktır.)

Bir örnek düşünün. Yeni bir eğitim yöntemini değerlendiren bir dizi çalışmada, deney grubunun her çalışmada 10 saat eğitim alması gerektiğini varsayalım. Bununla birlikte, bazı çalışmalarda, idari ve iletişim sorunları nedeniyle deneysel kişiler 8, 9, 11 veya 12 saat eğitim alırlar; her çalışmada, her denek tam olarak aynı sayıda eğitim almış olsa da, çalışmaların sadece bir kısmı tam olarak istenen 10 saate ulaştı.

Çalışmalar arası ortalama 10 saat ise, meta-analiz için ortalama etki büyüklüğü etkilenmeyecektir. Bununla birlikte, çalışmalar arasında eğitim süresindeki değişiklik, örnekleme hatasının yarattığı etki boyutlarında ek varyans yaratacaktır.

Bu kitapta sunulan formüller bunun için doğru değildir. Her çalışmada eğitim saati sayısı verilirse bu değişken kodlanarak moderatör olarak analiz edilebilir. Bununla birlikte, bu bilgi nadiren verilir, çünkü 10 saatten sapmaların tümü, eğitim planının uygulanmasındaki hataları temsil eder, deneycilerin kendilerinin bile farkında olmayabilecekleri hatalardır.

Buradaki örnekte, çalışmalar arasındaki ortalama tedavi gücü, 10 saatlik hedef değere eşitti. Ölçüm hatası rastgele olsaydı bu beklenirdi. Ortalama hedeften farklı olsaydı – örneğin 10 yerine 9 saat – o zaman ortalama etki büyüklüğü ve varyans etkilenirdi. Ancak bu örnekte, ölçüm hataları için ortalama (beklenen değer) 0 olduğunu varsayıyoruz.

Bu ölçüm hatası biçimi, korelasyonel araştırmalardaki aralık kısıtlamasındaki çalışmalar arasındaki istenmeyen farklılıklara, yani araştırmacıların tüm çalışmalarda aynı varyasyonu elde etmek için özel adımlar atmasına rağmen ortaya çıkabilecek aralık kısıtlamasındaki (veya geliştirmedeki) farklılıklara benzer. tıpkı deneycilerin burada çalışmalar arasında tamamen aynı tedaviye sahip olmaya çalıştıkları gibidir.

Birçok meta-analizde, tedavi koşullarının gücü, ölçüm hatası nedeniyle değil, farklı deneycilerin başlangıçta tedavi gücü için ortak bir hedefi olmadığı için çalışmalar arasında farklılık gösterecektir.

Bu durum, korelasyonel çalışmalarda ortaya çıkan doğal olarak meydana gelen aralık varyasyonuna çok benzer. (Deneysel çalışmalarda, kontrol grubu tüm çalışmalarda aynıdır, bağımsız değişkenlerin alt ucunu sabitler, ancak bağımsız değişkenin üst ucu çalışmadan çalışmaya değişir ve bu nedenle bağımsız değişkenin varyansı çalışmadan çalışmaya değişir.)

Daha önce belirtildiği ve gösterildiği gibi, bireysel çalışmalarda tedavi gücü hakkında gerekli bilgiler verildiğinde bu sorun bir moderatör analizi ile ele alınabilir. Ancak, bu bilgi çoğu zaman verilmeyecektir.

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