Ters Varyans Yöntemi – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Tedavi Etkisinin Bireysel Çalışma Tahminler
Sonuç sürekli bir ölçümse, müdahale ve kontrol grupları için katılımcı sayısı, ortalama yanıt ve bunun standart sapması gerekir.
Sürekli verilerin meta-analizi için kullanılan iki özet istatistik vardır. Ortalamalardaki fark, tüm denemelerdeki sonuç ölçümleri aynı ölçekte yapıldığında kullanılabilir. Meta-analiz, ortalamalardaki bu farklılıkların ağırlıklı ortalamasını hesaplar, ancak kafa karıştırıcı bir şekilde ağırlıklı ortalama fark (WMD) yöntemi olarak adlandırılır.
Standartlaştırılmış fark, denemelerin tümü aynı sonucu değerlendirdiğinde, ancak bunu çeşitli şekillerde ölçtüğünde kullanılır (örneğin, tüm denemeler depresyonu ölçer, ancak farklı psikometrik ölçekler kullanırlar). Bu durumda, denemelerin sonuçlarını birleştirmeden önce tek tip bir ölçekte standardize etmek gerekir.
Standartlaştırılmış ortalama fark yöntemi, o denemede gözlemlenen değişkenliğe göre her denemede tedavi etkisinin boyutunu (yine gerçekte ortalamada bir fark değil, ortalama bir fark değil) ifade eder. Yöntem, denemeler arasındaki standart sapmalardaki farklılıkların, deneme popülasyonları arasındaki değişkenlikteki gerçek farklılıkları değil, ölçüm ölçeklerindeki farklılıkları yansıttığını varsayar.
Bu varsayım, pragmatik ve açıklayıcı denemelerin (kötü sonuç riskleri açısından farklılık gösterebilen) aynı derlemede birleştirildiği bazı durumlarda sorunlu olabilir. İncelemede kullanılan herhangi bir ölçüm ölçeğinin birimlerinden ziyade standart sapma birimlerinde rapor edildiğinden, genel tedavi etkisinin yorumlanması da zor olabilir.
Standartlaştırılmış ortalama fark yönteminde kullanılan üç popüler etki büyüklüğü formülasyonu vardır. Bu formülasyonlar, hesaplamalarda kullanılan standart sapmaya ve küçük örnek yanlılığı için bir düzeltmenin dahil edilip edilmediğine göre farklılık gösterir.
İstatistikte küçük örnek yanlılığı, küçük bir örnek verilen bir tahminin beklenen değeri ile örnek sonsuz ise beklenen değer arasındaki fark olarak tanımlanır. Simülasyonlar, standartlaştırılmış ortalama farkın sonlu örneklerle olduğundan fazla tahmin edilme eğiliminde olduğunu, ancak yanlılığın yalnızca toplam örnek boyutu çok küçük olduğunda önemli olduğunu göstermektedir.
Müdahale gözlemlenen değişkenliği değiştirdiğinde ve potansiyel olarak ortalama değeri değiştirdiğinde bu yöntem tercih edilir. Hem ağırlıklı ortalama fark hem de standartlaştırılmış ortalama fark yöntemleri, her denemedeki sonuç ölçümlerinin Normal dağılıma sahip olduğunu varsayar. Bu dağılımlar çarpık veya aşırı derecede Normal olmadığında, bu yöntemlerin sonuçları yanıltıcı olabilir.
varyans ve standart sapma
standart sapma hesaplama
Meta regresyon nedir
Meta-analiz örnekleri
Funnel plot nedir
Meta-analiz etki büyüklüğü
Orman grafiği yorumlama
Forest plot yorumlama
Deneme sonuçlarını birleştirerek (meta-analiz) tedavi etkisinin bir özet (toplanmış) tahmini elde etmek için formüller
Aşağıda açıklanan meta-analiz yöntemlerinin tümü, yukarıda açıklanan, genel olarak i ile gösterilen, her biri genellikle SE(i) ile ilgili olan bir wi ağırlığı verilen bireysel çalışma özeti istatistiklerini birleştirir. Tanımlanan tüm yöntemler, Bölüm 18’de açıklanan Stata rutinlerinde mevcuttur. Toplama notasyonu, analize dahil edilen i denemelerinin toplamını gösterir.
Sabit Efekt ve Rastgele Efekt Yöntemleri
Sabit etki meta-analizinde, tedavinin gerçek etkisinin her çalışmada aynı değerde olduğu veya çalışma sonuçları arasındaki farkların yalnızca şans oyunundan kaynaklandığı sabit olduğu varsayılır. Sabit bir etki varsayımı, bir homojenlik testi kullanılarak test edilebilir.
Rastgele etkiler meta-analizinde, bireysel çalışmalar için tedavi etkilerinin bazı genel ortalama tedavi etkileri etrafında değiştiği varsayılır. Genellikle etki büyüklükleri i’nin ortalama ve varyans 2 olan Normal bir dağılıma sahip olduğu varsayılır. Özünde, aşağıda açıklanan homojenlik testi 2’nin sıfır olup olmadığını test eder. 2 değeri ne kadar küçükse, sabit ve rastgele etkiler analizleri o kadar benzerdir.
Peto, tüm çalışmaların aynı tedavi etkisini tahmin ettiğini varsaymadığını, ancak genellikle bir sabit etki yöntemine en çok benzeyen olarak kabul edildiğini savunarak, varsayımsız bir özet olasılık oranı elde etme yöntemini açıklar.
Sabit veya rastgele etkiler modellerinin kullanılması konusunda fikir birliği yoktur. Aşağıda verilen yöntemlerin tümü, DerSimonian ve Laird yöntemi dışında sabit etkili yaklaşımlardır.
Ters Varyans Yöntemi
İkili veya sürekli verileri birleştirmek için ters varyans yöntemleri kullanılabilir. Aşağıdaki genel formülde, i ile gösterilen etki büyüklüğü, log bahis oranları oranı, log nispi risk, risk farkı, ortalamalardaki fark veya i. denemeden standartlaştırılmış ortalama fark olabilir.
Etki büyüklükleri, bireysel denemelerden elde edilen tedavi etkilerinin ağırlıklı ortalaması hesaplanarak havuzlanmış bir tahmin vermek üzere birleştirilir.
Bu nedenle, daha küçük standart hataları olan daha büyük çalışmalara, daha büyük standart hataları olan daha küçük çalışmalara göre daha fazla ağırlık verilir. Bu ağırlık seçimi, havuzlanmış tedavi etkisinin IV değişkenliğini en aza indirir.
Bu yaklaşımın gücü, geniş uygulanabilirliğidir. Mevcut standart hatalara sahip herhangi bir tahminin birleştirilmesi için kullanılabilir. Bu nedenle, standartlaştırılmış ölüm oranları, tanısal test endeksleri, tehlike oranları ve çapraz geçişli denemelerden ve küme randomize denemelerden gelen tahminler dahil olmak üzere birçok çalışma türünden tahminler için kullanılabilir. Her çalışma için ham 2 2 tablolarının elde edilemediği ancak tedavi etkilerinin ve güven aralıklarının mevcut olduğu durumlarda da bu yöntemi kullanmak mümkündür.
Mantel-Haenszel Yöntemleri
Veriler, hem olay oranlarının düşük olması hem de denemelerin küçük olması açısından seyrek olduğunda, ters varyans yöntemlerinde kullanılan tedavi etkilerinin standart hatalarının tahminleri zayıf olabilir. Mantel-Haenszel yöntemleri alternatif bir ağırlıklandırma şeması kullanır ve veriler seyrek olduğunda daha sağlam olduğu gösterilmiştir ve bu nedenle ters varyans yöntemine tercih edilebilir. Diğer durumlarda, ters varyans yöntemine benzer tahminler verirler. Yalnızca ikili sonuçlar için kullanılabilirler.
Her çalışma için, her bir denemenin etki büyüklüğüne analizde wi ağırlığı verilir. Birleştirilmiş etkinin genel tahmini, MH tarafından verilir.
Ters varyans yöntemlerinden farklı olarak, standart hataları (ve güven aralıkları) hala log ölçeğinde hesaplanmasına rağmen, göreli etki ölçümleri doğal ölçeklerinde birleştirilir.Bununla birlikte, homojenlik testi, Mantel-Haenszel ağırlıklarına değil, ters varyans ağırlıklarına dayanmaktadır. Heterojenlik istatistiği ile verilir.
Forest plot yorumlama Funnel plot nedir Meta analiz örnekleri Meta-analiz etki büyüklüğü Meta-regresyon nedir Orman grafiği yorumlama Standart sapma hesaplama varyans ve standart sapma