Uzmanlardan Liderlik Eğitimi – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Çalışılmış Bir Sayısal Örnek
Okuyucu, bu bölümdeki örneklerin tartışılmasının belirli özgürlükler gerektirdiği konusunda uyarılır. Bir örnek sunmak ve hesaplamaları göstermek için az sayıda çalışma ile örnekler sunmalıyız. Bu, örnekteki toplam örnek boyutunun, örnekleme hatasının etkisini ortadan kaldıracak kadar büyük olmadığı anlamına gelir. Diğer bir deyişle, meta-analizden elde edilen tahminlerde yine de örnekleme hatası olacaktır. Ancak, bu bölümde sonuçları, örnekleme hatası ortadan kaldırılmış gibi tartışmak istiyoruz.
Bu nedenle, bu bölümdeki her örnek için, tartışmamız, çalışma sayısı örnekte gösterilenden çok daha fazlaymış gibi ifade edilecektir. Bir meta-analizden elde edilen tahminlerdeki örnekleme hatası tahmini, Bölüm 9’da başlı başına ele alınacaktır. Bu bölüm, burada gösterilen örneklerin çoğu için örnekleme hatası tahminlerini içermektedir.
Etki büyüklüklerinden ikisi anlamlı, ikisi önemsizdir. Genel mantığa göre, bir gözden geçiren kişi bundan yola çıkarak, tedavinin bazı ayarlarda etkili olmasına, diğerlerinde ise hiçbir etkisi olmamasına neden olan bazı moderatör değişkenler olduğunu varsayacaktır. Bu örnekleme hatası olabilir mi?
Şimdi bu meta-analizin, sanki çalışma sayısı 4’ten çok daha fazlaymış gibi yazılmış bir yorumunu ele alıyoruz. Bu meta-analizde sadece dört çalışma ve toplam 280 örneklem var. ) meta-analiz tahminlerinde örnekleme hatası. Bu konu ele alınmaktadır.
Bu meta-analiz tahminlerinin çok doğru olduğunu varsayalım; örneğin, çalışma sayısının 4 yerine 400 olduğunu varsayın. Eğer popülasyon etki büyüklükleri normal dağılmış olsaydı, o zaman popülasyon etki büyüklüklerinin orta %95’i aralıkta yer alırdı.
Bu son derece düşük bir ihtimaldir. Bu nedenle, bu örnekte meta-analiz, olağan inceleme mantığının oldukça yanlış olduğunu göstermektedir. Ortamların %50’sinde tedavinin etkisinin olmaması söz konusu değildir. Tedavi etkisinin 0 olduğu herhangi bir ayar yoktur. Bu nedenle, etki büyüklükleri önemsiz olan iki çalışmada Tip II hata bulunmuştur. Yani bu örnekte anlamlılık testi için hata oranı %50’dir.
Örnekleme hatası varyansının tahmininde çok az fark vardır. Ancak, çalışma popülasyonu etki büyüklüğü varyansının tahmininde daha büyük bir fark vardır:
- Var(δ) = Var(d) − Var(e) = .058854 − .059143 = −.000289
Daha az doğru olan büyük-örnek formülü kullanılarak, gözlemlenen varyans ile örnekleme hatasından kaynaklanan varyans arasındaki fark .001425; yani, gözlemlenen varyans, örnekleme hatası temelinde beklenenden daha büyüktü. Bununla birlikte, daha doğru formül, varyansın, örnekleme hatasından beklenen düzeye neredeyse tam olarak eşit olduğunu gösterir.
Farkın negatif olması, sadece dört çalışma ile Var(d)’de bir miktar ikinci dereceden örnekleme hatası olduğunu göstermektedir. Standart sapmanın karşılık gelen tahmini SDδ = 0’dır. Bu nedenle, daha doğru örnekleme hatası formülünün kullanılması, çalışma popülasyonu korelasyonlarının bir tanımını üretir.
Bu tahmin, çalışma popülasyonu etki büyüklüklerinde herhangi bir değişiklik olmadığını göstermektedir. Bunun doğru olduğu, yazarların tüm çalışmalar için aynı popülasyon etki büyüklüğünü kullanarak verileri oluşturduğu gerçeğinden bilinmektedir. Sadece dört çalışmaya dayanan gerçek bir meta-analizde, aynı bulgu sadece geçici olacaktır.
Liderlik ve Yöneticilik Eğitimi Sertifika Programı
Liderlik eğitimi PDF
Liderlik Eğitimleri
Liderlik Eğitimi Konuları
Üst Düzey Yönetici Eğitimleri
Liderlik Eğitimi Sertifikası Ne İşe Yarar
Liderlik Eğitimi online Ücretsiz
Yöneticilik Sertifika Programları
Başka Bir Örnek: Uzmanlardan Liderlik Eğitimi
Örgütsel psikologlar, kişilerarası veya liderlik becerilerinde eğitimin yöneticilerin performansını geliştirdiğinden uzun süredir şüpheleniyorlar. Profesör Fruitloop, iyileştirme miktarını bilmek istediğine karar verdi ve bu nedenle bir meta-analizin tasarımını ortaya koydu. Çalışmaların iki kriteri karşılaması gerektiğine karar verdi.
İlk olarak, her eğitim programı en az üç temel beceri içermelidir: aktif dinleme, olumsuz geribildirim ve olumlu geribildirim. İkinci olarak, çalışma kontrollü eğitim koşulları altında yürütülmelidir. Bunu sağlamak için yalnızca eğitimin dışarıdan uzmanlar tarafından yapıldığı çalışmaları kullandı.
Beş çalışmadan sadece biri önemli bir etki gösteriyor. Çalışmalardan ikisi ters yönde etkiler gösteriyor. Bu nedenle, geleneksel gözden geçirme standartları kullanılarak, Fruit-loop, kişilerarası becerilere yönelik eğitimin, çoğu ortamda denetçilerin performansı üzerinde hiçbir etkisi (veya belirsiz etkisi) olmadığı sonucuna varacaktır. Neyse ki, Fruitloop meta-analizi duymuştu.
Ortalama örneklem büyüklüğü 40 olan beş çalışmanın meta-analizi için, toplam örneklem büyüklüğü sadece T = 200’dür. Bu nedenle, meta-analiz tahminlerindeki potansiyel örnekleme hatası, yaklaşık olarak tek bir örneklemdeki örneklem hatası kadar büyük olacaktır. N = 200 ile çalışma ve bu çok büyük (bu rakamlar böyle büyük hatalar meydana gelmeyecek şekilde ayarlanmış olsa da). Bu meta-analizden elde edilen tahminlerle ilgili güven aralıklarının hesaplanması sunulacaktır.
Burada amacımız az sayıda çalışma ile meta-analizde örneklem hatasına odaklanmak değildir. Bunun yerine, okuyucunun formülleri anlamak için hesaplamaları tekrarlaması kolay olsun diye az sayıda çalışma kullandık. Argüman amaçları için, .000068’lik kalan varyansın örnekleme hatasından kaynaklanmadığını varsayalım; yani, .01’in standart sapmasını gerçek olarak kabul edin. .01’lik bir gerçek standart sapma, çalışma popülasyonunun etki büyüklüklerinde gerçek bir varyasyon olduğu anlamına gelir.
Ancak bu, gerçek etki boyutlarında gerçek bir varyasyon olduğu anlamına mı gelir? Kesinlikle değil. Çıplak bir meta-analizde, yalnızca bir artefaktı kontrol ederiz: örnekleme hatası. Ölçüm hatasındaki varyasyon veya yapı geçerliliğinin kusur derecesindeki varyasyon veya işlemin gücündeki varyasyon vb. için hiçbir kontrol dahil edilmez. Bu nedenle, çalışma etki boyutunda varyansa neden olabilecek birçok başka artefakt vardır.
Tedavi etkisinin boyutunun yorumlanmasında bunun basit bir analiz olduğunu hatırlamak daha da önemlidir. Kontrol edilmeyen artefaktların çoğu, gözlemlenen etki boyutunu düşürme etkisine sahiptir. Bu nedenle, gözlemlenen .20 ortalaması neredeyse kesinlikle bir eksik tahmindir ve muhtemelen çok büyük bir eksik tahmindir. 500 çalışmanın meta-analizinden elde edilen aynı sonuçları varsayarak, bir anlatı incelemesi ile bir meta-analiz arasındaki farkı düşünün.
500 çalışmanın sadece 100’ü önemli sonuçlar üretecektir. 500 çalışmanın 200 kadarı yanlış yönde sonuçlar üretecektir. Bu nedenle, anlatı incelemesi, muhtemelen, eğitimin, ortamların yalnızca küçük bir kısmında bir etkiye sahip olduğu sonucuna varacaktır; Öte yandan, önemli sonuçları olan çalışmaların %20’si büyük etki büyüklükleri, d değerleri .60 veya daha fazla bulacaktır. Bu nedenle, bir anlatı incelemesi, eğitimin işe yaradığı ortamlarda oldukça iyi çalıştığı sonucuna varabilir.
Fruitloop meta-analizi kullanarak, popülasyon etki büyüklüklerine göre çok farklı bir model keşfetti. Gözlemlenen sonuçlardaki neredeyse tüm varyasyonun aslında örnekleme hatasından kaynaklandığını buldu. Bu nedenle, mevcut çalışmalar aslında eğitimin etkisinde mükemmel bir tutarlılık, δ = .20’lik tek tip bir etki büyüklüğü göstermiştir. Bu nedenle, etki büyüklüğü hiçbir zaman 0 değildir ve ayrıca hiçbir zaman izole çalışmalarda gözlemlenen seviyeler olan .40, çok daha az .60 kadar büyük değildir.
Liderlik Eğitimi Konuları Liderlik Eğitimi online Ücretsiz Liderlik eğitimi PDF Liderlik Eğitimi Sertifikası Ne İşe Yarar Liderlik Eğitimleri Liderlik ve Yöneticilik Eğitimi Sertifika Programı Üst Düzey Yönetici Eğitimleri Yöneticilik Sertifika Programları