Bazı (veya tüm) çalışmalar birden fazla alt gruptan, sonuçtan, zaman noktasından veya karşılaştırmadan veri içeriyorsa, o zaman analizde bununla çalışacak bir mekanizma olması da gerekir. CMA, kullanıcının hiyerarşik bir yapı tanımlamasına izin verir (örneğin, çalışmalar içinde birden çok sonuç) ve ardından kullanıcıya, sonuçların bazılarına (veya tümüne) dayalı sentetik bir değişken oluşturma veya her biri ile çalışma seçeneği de dahil olmak üzere bir dizi seçenek sunar. sonuç ayrı. RevMan, kullanıcının her bir sonuçla ayrı ayrı çalışmasına izin verir. Stata makroları, karmaşık veri yapıları için bir hüküm içermez, ancak kullanıcı bu durumu ele almak için de kod yazabilir.

Alt grup analizleri ve meta-regresyon

Bazı durumlarda araştırmacı, çalışmaları bir moderatör değişken temelinde sınıflandırmak ve iki veya daha fazla çalışma grubundaki etki büyüklüğünü karşılaştırmak isteyecektir. Her üç program da bunu yapabilir. Diğer durumlarda, araştırmacı her çalışmayı bir veya daha fazla sürekli moderatör için kodlamak ve etki büyüklüğü ile ortak değişken(ler) arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için bir meta-regresyon yapmak isteyecektir. Programlardan ikisi (CMA ve Stata makroları) bu tür analizleri de destekler.

Yayın yanlılığı

Çoğu zaman, yayın yanlılığının olası etkisini değerlendirmek için bir veya daha fazla analiz yapmak önemlidir. Programlardan ikisi (CMA ve Stata makroları), yayın yanlılığını değerlendirmek için eksiksiz bir araç seti sunar. RevMan bir huni grafiği oluşturacak ancak yayın yanlılığı için herhangi bir istatistiksel analiz de gerçekleştirmeyecektir.

Ayrıca her programın görünümü ve hissi için bir anlam vermeye çalışıyoruz. Örneğin, bazı programlar bir tıkla ve tıkla arayüzü sunarken, diğerleri araştırmacının kod yazmasına da izin verir.

KAPSAMLI META-ANALİZ (CMA) 2.0

Kapsamlı Meta-Analizde (CMA) araştırmacı, özet verileri bir elektronik tabloya girer ve ardından meta-analizin sonuçlarını görüntülemek için “Çalıştır”ı tıklar. Programın güçlü yönleri, birçok farklı veri türüyle çalışma esnekliği, kullanım kolaylığı, orman arazilerini özelleştirme ve dışa aktarma yeteneği ve Windows görünümü ve hissiyatıdır.

Program ayrıca, efekt boyutlarını hesaplamak için kullanılan formülleri görüntüleme seçeneği ve özet etkilerin nasıl hesaplandığını gösteren bir elektronik tablo görüntüleme seçeneği gibi eğitim amaçlı bir dizi özellik de içerir.

Program birkaç versiyonda mevcuttur. Giriş seviyesi versiyonu, veri girişi için yaklaşık 50 formatı, tüm temel hesaplama seçeneklerini ve yüksek çözünürlüklü orman çizimlerini içerir. Gelişmiş sürümler, veri girişi için 50 ek biçim ve alt grup analizi, meta-regresyon ve yayın yanlılığını değerlendirme prosedürleri gibi gelişmiş hesaplama seçenekleri ve ek orman grafiği seçenekleri de ekler.

Veri Yapıları ve Algoritmalar PDF
Veri Yapıları Ders Notları Pdf
Veri Yapıları PDF
Veri yapıları nedir
Veri yapıları C PDF
Veri Yapıları ve Algoritmalar Ders Notları
Veri yapısı örnekleri
Veri Yapıları ve PROGRAMLAMA

Veri girişi

Veri giriş sayfası Excel’e benzer. Kullanıcı verileri beyaz sütunlara girer. Program, efekt boyutunu ve varyansı hesaplar ve bunları gölgeli sütunlarda görüntüler. Burada, kullanıcı her çalışma için olayları ve toplam n’yi girmiş ve program, olasılık oranını, log bahis oranını, risk oranını, log risk oranını ve risk farkını da hesaplamıştır.

Bu örnekte veriler, olaylar ve örnek boyutudur, ancak bu, mevcut 100’den fazla formattan yalnızca biridir. Örneğin, kullanıcı her çalışma için ortalamaları, standart sapmaları ve örnek boyutunu girmek isterse, program veri girişi için karşılık gelen sütun kümesini görüntüler. Ekran görüntüsü netlik için de kırpılmıştır (normalde ek sütunlar da görüntülenir).

Program, bağımsız gruplar, eşleşen gruplar ve çapraz tasarımlar gibi farklı çalışma tasarımları için verileri kabul edecektir. Program, çeşitli formatlardaki verileri kabul edecek ve kullanıcının aynı analiz içinde formatları karıştırıp eşleştirmesine izin verecektir. Örneğin, kullanıcı bazı çalışmalar için ortalamalar, standart sapmalar ve örnek boyutu ve diğerleri için p değeri ve örnek boyutu da sağlayabilir.

Veya kullanıcı, bazı çalışmalar için olay ve olay olmayanların sayısını, diğerleri için olasılık oranını ve güven aralığını ve diğerleri için log bahis oranını ve standart hatasını sağlayabilir. Program ayrıca efekt boyutunu ve varyansı hesaplamak için kullanılan formülü de görüntüler.

Program şu etki büyüklükleriyle çalışacaktır: ham ortalama fark, standart ortalama fark (d ve g), olasılık oranı (ve log olasılık oranı) risk oranı (ve log risk oranı), risk farkı, korelasyon (ve Fisher’s z), oran oranı ve tehlike oranı. Ayrıca, tek bir grupta ortalama, orantı veya oran gibi tek grup tasarımlarında nokta tahminleriyle çalışacaktır. Son olarak, program genel bir efekt boyutu ile de çalışacaktır.

Analiz

Bir analiz gerçekleştirmek için kullanıcı, burada gösterilene benzer bir ekran görüntülemek için ‘Çalıştır’ düğmesine tıklar. Menüler ve araç çubukları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere, hesaplama modelinin ve ekranın birçok öğesini özelleştirmek için de kullanılır.

• Sabit ve/veya rastgele efekt modelleri için sonuçları görüntüleyin.
• İki modelin ağırlıklarını aynı anda görüntüleyin.
• Etki boyutu, varyans, standart hata, güven sınırları, Q, T2, T ve I2 dahil olmak üzere bir istatistik tablosu görüntüleyin.

Bir orman arsası oluşturun

Ana analiz bir orman grafiği olarak görüntülenir. Ek olarak, program kullanıcının yüksek çözünürlüklü bir çizim oluşturmasına, hangi sütunların görüntüleneceğini, hangi sembollerin kullanılacağını vb. belirterek grafiği özelleştirmesine olanak tanır. Program, Word ve PowerPoint’e tek tıklamayla dışa aktarma özelliğine sahiptir ve çizimler başka herhangi bir programa da eklenebilir.

Duyarlılık analizi

Program, o çalışmanın sonuçlar üzerindeki etkisini göstermek için her geçişte farklı bir çalışmayı kaldırarak analizi tekrar tekrar çalıştırabilir. Kullanıcı ayrıca bir onay kutusu kullanarak etüt kümeleri tanımlayabilir ve bunları bir blok olarak ekleyebilir veya kaldırabilir.

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

Bir çalışma içinde birden çok sonuç veya zaman noktası

Bazı durumlarda araştırmacılar, birbiriyle ilişkili ancak farklı sonuçlara ilişkin verileri rapor edeceklerdir. Özel ders vermenin etkisini inceleyen bir çalışma, matematik puanları ve ayrıca okuma puanları hakkında veri rapor edebilir. Diyet ve kardiyovasküler hastalık arasındaki ilişkiyi inceleyen bir çalışma, inme ve ayrıca miyokard enfarktüsü ile ilgili verileri rapor edebilir. Benzer şekilde, belirli bir süre boyunca denekleri izleyen bir çalışma, verileri aynı ölçeği kullanarak ancak bir dizi farklı zaman noktasında rapor edebilir. Örneğin, bir fobiye yönelik bir müdahalenin etkisini inceleyen araştırmalar, bir ay, altı ay ve on iki ayda veri toplayabilir.

Buradaki tanımlayıcı özellik, aynı katılımcıların farklı sonuçlar (veya zaman noktaları) için veri sağlamasıdır. Özet etkisi için varyansın yanlış tahminlerine yol açacağından, farklı sonuçları bağımsızmış gibi ele alamayız. Sonuçlar arasındaki ilişkiyi hesaba katmak için varyansın nasıl düzeltileceğini göstereceğiz.

Bir çalışma içinde birden fazla karşılaştırma grubu

Bazen, bir çalışma birkaç tedavi grubunu ve tek bir kontrol grubunu içerecektir. Örneğin, bir etki büyüklüğü plasebo grubu ile A ilacı arasındaki fark olarak tanımlanabilirken, diğeri aynı plasebo grubu ile ilaç B arasındaki fark olarak tanımlanabilir.

Buradaki tanımlayıcı özellik, bazı katılımcıların (kontrol grubundakiler) birden fazla etki boyutuna bilgi katkısında bulunmaları bakımından çoklu sonuçlara benzer. Bu problemle başa çıkmak için önerilen yöntemler, çoklu sonuçlar için önerilenlere benzer. Ayrıca, çoklu karşılaştırma durumuna özgü bazı seçenekler de içerirler.

Bu bölüm nasıl düzenlenir?

Sonraki üç bölüm, bu vakaların her birini sırayla ele almaktadır. Her bölümde, önce bir özet etki elde etmek için verilerin nasıl birleştirileceğini ve ardından etkilerdeki farklılıklara nasıl bakılacağını göstereceğiz. Bu bölümlerde çalışılan örnekler sabit etki modelini kullanır. Bu yaklaşımı benimsiyoruz çünkü daha az adım içeriyor ve bu nedenle elimizdeki soruna, yani bir etki büyüklüğü ve varyansının nasıl hesaplanacağına odaklanmamıza izin veriyor. Bu etki büyüklüklerine sahip olduğumuzda, bunları sabit etki veya rastgele etki analizi için kullanabiliriz ve ikincisi genellikle daha uygundur.

Çalışılan örneklerde, standartlaştırılmış bir ortalama fark veya bir log olasılık oranı gibi belirli bir etki büyüklüğü belirtmek yerine kasıtlı olarak genel bir etki büyüklüğü kullanıyoruz. Burada tartışılan yöntemler, sürekli, ikili, ilişkisel veya diğer veri türlerine dayalı olanlar da dahil olmak üzere herhangi bir etki boyutuna uygulanabilir. Her zaman olduğu gibi, risk oranları veya olasılık oranları için hesaplamalar log değerleri kullanılarak ve korelasyonlar için hesaplamalar Fisher’in z dönüştürülmüş değerleri kullanılarak yapılacaktır.

Veri Yapıları ve Algoritmalar C
Veri Yapıları ve Algoritmalar PDF
Veri Yapıları Ders Notları PDF
Veri Yapıları PDF
C Veri Yapıları PDF
Veri Yapıları ve Algoritmalar Ders Notları
Veri Yapıları C
Veri Yapıları ve PROGRAMLAMA

Bir Çalışmada Bağımsız Alt Gruplar

Karmaşık bir veri yapısının ilk durumu, çalışmaların iki veya daha fazla bağımsız alt gruptan gelen verileri rapor ettiği durumdur.

Bir tedavinin belirli bir kanser türü üzerindeki etkisini değerlendiren beş çalışmamız olduğunu varsayalım. Hastaların iki ay boyunca standart veya agresif tedaviye rastgele atandığı tüm çalışmalar aynı tasarımı izledi. Her çalışmada, sonuçlar evre-1 kanserli hastalar ve evre-2 kanserli hastalar için ayrı ayrı rapor edildi. Evre-1 ve evre-2 hastaları iki bağımsız alt grubu temsil eder, çünkü her hasta bir grupta veya diğerinde yer alır, ancak her ikisine birden dahil değildir.

Amacımız tüm evre-1 hastalar için ve ayrı ayrı tüm evre-2 hastalar için özet tedavi etkisini hesaplamak olsaydı, o zaman iki ayrı analiz yapardık. Bu durumda her bir alt grubu ayrı bir çalışma olarak ele alacak ve 1. aşama çalışmaları bir analize, 2. aşama çalışmaları ise diğerine dahil edeceğiz.

Bu bölüm, aynı analizde iki veya daha fazla alt gruptan gelen verileri kullanmak istediğimiz durumu ele almaktadır. özellikle,

• Evre-1 ve evre-2 hastalar için müdahalenin etkisi için bir özet etki hesaplamak istiyoruz.
• Veya, evre-1 hastaları ile evre-2 hastaları için etki büyüklüğünü karşılaştırmak istiyoruz.

ALT GRUPLARDA BİRLEŞTİRME

Bağımsız alt grupların tanımlayıcı özelliği, her bir alt grubun analize bağımsız bilgiler katmasıdır. Her bir alt grup içindeki örneklem büyüklüğü 100 ise, o zaman iki alt grup arasındaki etkin örneklem büyüklüğü 200’dür ve bu, özet etkisinin kesinliğine yansıtılacaktır. Ancak, bu çerçevede özet etkisini hesaplamak için birkaç seçeneğimiz var.

Evre-1 veya evre-2 kansere kayıtlı hastalar için verileri ayrı ayrı rapor eden beş çalışma örneğini takip edeceğiz. Her bir alt grup için etki büyüklüğü ve varyans gösterilir ve bu prosedürlerin herhangi bir etki büyüklüğü ile kullanılabileceğini vurgulamak için basitçe ES ve Varyans olarak etiketlenir. Sonuç sürekli ise (ortalamalar ve standart sapmalar), etki büyüklüğü standartlaştırılmış bir ortalama fark olabilir. Sonuç ikili ise (örneğin, kanserin metastaz yapıp yapmadığı), etki büyüklüğü log risk oranı olabilir.

Çalışmayı analiz birimi olarak kullanma (seçenek 1b)

İkinci bir seçenek, her çalışma için bir bileşik puan hesaplamak ve bunu analizde kullanmaktır. Analiz birimi, alt gruptan ziyade çalışmadır.

Bir çalışma içindeki alt gruplar arasında birleşik bir etkinin hesaplanması

Bir çalışma içindeki bileşimin ortalaması ve varyansı, o çalışma için alt gruplar üzerinde sabit etkili bir meta-analiz gerçekleştirilerek hesaplanır. Çalışma 1 için bu gösterilmiştir.

Çalışmanın varyansının (0.025), iki kat daha fazla bilgiye dayandığından, her iki alt grubun (0.050) varyansının yarısı kadar büyük olduğuna dikkat edin.

Bu prosedür, gösterildiği gibi, her çalışma için bileşik bir etki büyüklüğü ve varyansı oluşturmak için kullanılır. Ardından, yalnızca bu çalışma düzeyindeki etki büyüklükleri ve varyansları ile çalışan bir meta-analiz gerçekleştiriyoruz.

Bu noktada bu beş (sentetik) puanı kullanarak meta-analizlere geçebiliriz. Sabit etki modelini kullanarak bir özet etki ve diğer istatistikleri hesaplamak için, ile başlayan formülleri uygularız.

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