Varyansın Ayrışımı – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Korelasyonların Standart Sapma Denklemi
Bu denklemin sağ tarafında dört sayı vardır:
1. Var(ρo):düzeltilmemiş korelasyonların meta-analizinde tahmin edilen popülasyon korelasyonvaryansı (çıplak kemik meta-analizi)
2. ρ ̄: Tahmini önceki bölümde elde edilen zayıflatılmamış veya gerçek çalışma popülasyon korelasyonlarının ortalaması
3. A ̄: ortalama zayıflatılmamış korelasyonu tahmin etme sürecinin bir parçası olarak tahmin edilen ortalama bileşik zayıflama faktörü Ave(ρ)
4.Var(Ai):henüz tahmin edilmemiş olan bileşik zayıflama faktörünün varyansı
Bileşik zayıflama faktörü A’nın varyansını nasıl hesaplarız? Bize her bileşen zayıflama faktörünün dağılımı verilmiştir. Bileşik zayıflama faktörünün varyansını üretmek için bunlar birleştirilmelidir. Bu hesaplamanın anahtarı iki olguda yatmaktadır: (1) Bileşik zayıflama faktörü, bileşen zayıflama faktörlerinin ürünüdür ve (2) zayıflama faktörleri bağımsızdır. Bunun nedeni, herhangi bir tek çalışma için bileşik zayıflama faktörü Ai olmasıdır.
Bileşik zayıflama faktörünün varyansı, bağımsız bileşen zayıflama faktörlerinin çarpımının varyansıdır. Ürünün varyansının formülünü daha sonra türeteceğiz. Burada sadece sonucu kullanalım.
Her bir ayrı artefakt için, o bileşen zayıflama faktörü için bir ortalama ve bir standart sapmaya sahibiz. Ortalamadan ve standart sapmadan, standart sapmanın ortalamaya bölümü olan “varyasyon katsayısını” hesaplayabiliriz.
Varyansın Ayrışımı
Önceki türetmede gömülü olan, düzeltilmemiş bağıntıların varyansının bir ayrıştırmasıdır. Bu ayrışmayı burada birlikte çekelim.
(1) S12, gerçek zayıflatılmamış etki büyüklüğü korelasyonlarındaki varyasyon tarafından üretilen düzeltilmemiş korelasyonlardaki varyans olduğunda, (2) S2, artefaktlardaki varyasyon tarafından üretilen düzeltilmemiş korelasyonlardaki varyanstır ve (3) S32, düzeltilmemiş korelasyonlardaki varyanstır. örnekleme hatası ile üretilir.
Bu ayrıştırmada, S12 terimi, etki büyüklüğü korelasyonlarının tahmini varyansını içerir. Bu tahmini varyans, meta-analizde düzeltilen eserler için düzeltilir. Bu genellikle çalışma değerini etkileyen tüm eserler değildir. Bu nedenle, S12, çalışma tasarımının yapaylıklarından dolayı değil, ilişkinin gücündeki gerçek varyasyondan dolayı düzeltilmemiş korelasyonlardaki varyans bileşeninin bir üst sınır tahminidir. Düzeltilmemiş artefaktlar olduğu ölçüde, S12 gerçek varyasyonu olduğundan fazla tahmin edecek, muhtemelen bu varyasyonu fazlasıyla abartacaktır.
Schmidt ve Hunter (1977) bu fazla tahmine dikkat çekmiş ve eğer S12 terimi toplam varyansın, Var(r) %25’inden daha az ise, o zaman kalan varyansın yapay olduğu ve kalan artefaktlardan kaynaklandığı muhtemelen doğrudur.(örneğin, veri hataları, ölçümlerin yapı geçerliliğindeki değişiklikler, vb.).
Anova nedir
Varyans analizi nedir
Anova testi nedir ne için kullanılır
ANOVA testi örnekleri
Tek yönlü varyans analizi
Varyans analizi nasıl yapılır
Varyans Nedir
Varyans analizi tablosu
Bu, sık sık alıntılanan “%75 kuralı”dır. Bu makalede, herhangi bir meta-analizde bilinmeyen ve düzeltilmemiş artefaktların varyansın %25’ini oluşturduğunu tartışıyorduk. Bu nedenle, gerçek varyans tahmini en azından bu kadar büyük değilse, gerçek varyans olmayabilir.
%75 kuralı büyük ölçüde yanlış yorumlandı. Bazı yazarlar bunu yanlışlıkla varyansın ikinci dereceden örnekleme hatasıyla açıklanıp açıklanmadığını yargılamak için bir kural olarak yorumladılar (bkz. Bölüm 9). Çalışma sayısının az olduğu bir araştırma alanında bir meta-analiz düşünün.
Meta-analizdeki çalışmaların sayısı azsa, örnek korelasyonlarının gözlemlenen varyansında örnekleme hatası, yani ikinci dereceden örnekleme hatası vardır. Bu nedenle, tesadüfen, Var(r)’nin gözlemlenen değeri, örnekleme hatası varyans formülüyle tahmin edilenden daha büyük olabilir. Bazı yazarlar, %75 kuralının bu tür şans dalgalanmaları için istatistiksel bir test olması amaçlandığını yanlış bir şekilde varsaymışlardır.
Bir Ürünün Varyansı: İki Değişken
Bu bölüm ve sonraki iki bölüm, doğası gereği matematikseldir. Önceki iki bölümde kullanılan formüllerin türetildiğini gösterirler. Bu türetmelerle ilgilenmeyen okuyucular, “Çalışılmış Bir Örnek: Ölçüm Hatası” bölümüne atlamak isteyebilirler. Bir ürünün varyansı için formüller, önceki geliştirmede birkaç noktada çağrıldı. Şimdi bu formülleri türetmeye devam ediyoruz. İlk olarak, bu hesaplamalarda yoğun olarak kullanılacak olan varyans için bir özdeşlik not ediyoruz. Herhangi bir X değişkenini düşünün.
Amaçlarımız için, son terim Var(a)Var(b)’nin o kadar küçük olduğunu ve görünür bir hata olmadan bırakılabileceğini tartışacağız. Bu, Var(Aρ) hesaplamak için kullanılan formülü bırakacaktır.
Kitabın bu bölümünde ele alınan tüm değişkenler kesirlerdir. Bir kesir değişkeninin ortalaması bir kesirdir ve varyansı daha küçük bir kesirdir. Bu nedenle, Var(a)Var(b) çarpımının, ürünün varyansına görünür bir katkısı olmayacak kadar küçük olduğunu tartışacağız. Bir örnek olarak, bağımsız değişkenin güvenilirliği için zayıflama faktörünü düşünün. Bu güvenilirlik için %95 aralığının olduğunu varsayalım.
Yani, bu zayıflama faktörü için ortalama, standart sapmadan 34 kat daha büyüktür. Ortalama ve standart sapmanın karesini aldığımızda karşılaştırma daha da çarpıcı. Varyasyon katsayısının karesi dir.
Yani ortalamanın karesi varyanstan 1156 kat daha büyüktür. Şimdi, a’nın bağımsız değişkendeki ölçüm hatası için azaltma faktörü ve b’nin de bağımlı değişkendeki ölçüm hatası için azaltma faktörü olduğunu varsayalım. Her ikisi de önceki paragrafta verilen dağılıma sahipse, ürünün varyansı vardır.
Son terim, ilk iki terimden herhangi birinin 1/200’sinden küçüktür ve düşerse çok az fark yaratacaktır. Varyansların çarpımını düşürürsek, ürünün tahmini varyansı .0032 olur. Son terimin üzerine gelinirse, ürünün varyansına ilişkin rakam .00320625’tir. Bu küçük fark, hesaplamalar altı haneye kadar yapılmadığı sürece görünmezdir. Bu, varyansların çarpımını ürünün varyansı formülünden çıkarırken neredeyse hiçbir hata yapılmadığı argümanımızı göstermektedir.
Ürün Varyansı: Üç Değişken
a,b ve c olmak üzere üç değişkenin çarpımını düşünün. Bu değişkenler bağımsız ise, ürünün ortalaması, araçların ürünüdür.
Bu farktaki terimler özel bir sırayla listelenmiştir. İlk üç terim iki ortalama ve bir varyansa sahiptir, sonraki üç terim bir ortalama ve iki varyansa sahiptir ve son terim üç varyansın ürünüdür. Sıra önemlidir çünkü bizim bağlamımızda a, b ve c değişkenlerinin tümü kesirdir ve ortalamaları varyanslardan çok daha büyüktür. Böylece formülümüzdeki son dört terimin boyutu ihmal edilebilir ve atlanabilir.
İkinci terim, Var(b)/b ̄2, faktör b’nin değişim katsayısının karesidir. b’nin katsayılarının karesini v2 ile ve a ve c’nin karelerinin katsayılarını sırasıyla v1 ve v3 ile ifade edin. A, üçlü ürün olsun, A = abc. Daha sonra ürünün varyansının tarafından verildiğini gösterdik.
Anova nedir Anova testi nedir ne için kullanılır ANOVA testi örnekleri Tek yönlü varyans analizi Varyans analizi nasıl yapılır Varyans analizi nedir Varyans analizi tablosu Varyans Nedir