VERİ NOKTALARININ ANALİZİ – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
META-ANALİZ MASTER FÖYÜNÜN HAZIRLANMASI
Etki büyüklükleri ölçümü ve her çalışma için tanımlama özellikleri meta-analiz ana sayfası adı verilen bir tablo şeklinde sunulmalıdır. Çalışmalar arasındaki klinik heterojenliği görebilmek için çalışmaların sonucunu etkileyen önemli faktörler sunulmalıdır.
Bu tür özellikler moderatörler olarak bilinir. Çalışmalar, yayınlandıkları kronolojik sıraya göre listelenmelidir. Kimlik numarası adı verilen her çalışmanın benzersiz bir numarası, meta-analiz ana sayfasına dahil edilmelidir.
Bazen çalışma özellikleri ile etki büyüklüğü arasında korelasyon vardır. Bu gibi durumlarda, bu özelliklere moderatör denir. Her moderatörün nasıl kodlanacağını tam olarak belirliyoruz. Ana sayfa hazırlandıktan sonra, meta-analist hem moderatörleri hem de etki büyüklüklerini merkezi eğilim, dağılım derecesi ve dağılımların şekli gibi karakteristik dağılımlarına göre analiz etmelidir.
META-ANALİZ ANA SAYFASI
Etki büyüklükleri ölçümü ve her çalışma için tanımlama özellikleri meta-analiz ana sayfası adı verilen bir tablo şeklinde sunulmalıdır. Çalışmalar arasındaki klinik heterojenliği görebilmek için çalışmaların sonucunu etkileyen önemli faktörler sunulmalıdır. Bu tür özellikler moderatörler olarak bilinir. Çalışmalar, yayınlandıkları kronolojik sıraya göre listelenmelidir.
TANIMLAMA ÖZELLİKLERİ
Kimlik numarası adı verilen her çalışmanın benzersiz bir numarası, meta-analiz ana sayfasına dahil edilmelidir. Her çalışmanın kısa veya uzun bir referansı da tercih edilir.
ÖNEMLİ ÖZELLİKLER VE MODERATÖRLER
Belirli bir araştırmacının çalışma kalitesi dahil edilmelidir. Bunları ya düzenleyici değişkenler olarak ya da dışlama için temel olarak kullanabiliriz. Kaliteyi kodlamanın iyi bir yolu, bir geçerlilik tehditleri listesini baştan sona okumak ve her birinin analizdeki çalışmaları etkileyip etkilemediğini düşünmektir.
Korelasyonu hesaplamak için deneklerin atanması, deneysel tasarım, kodların manipülasyonu, korelasyon tanımı ve hesaplama prosedürleri ve ölçülen denek sayısı gibi çalışmanın genel tasarımı hakkında bilgilerin kaydedilmesi gerekir. Etki boyutu “d” kullanılırken kontrast tanımı, bağımlı ölçü, hesaplama yöntemi ortalamaların kaynağı ve standart hataların kaynağı kaydedilmelidir.
Veri analizi Nedir
Veri analizi Nedir nasıl Yapılır
Veri analizi Nasıl Yapılır
Mekansal veri analizi nedir
Data Analizi Nedir
Veri analizi örnekleri
Makalede veri analizi nasıl yapılır
Verilerin analizi ve YORUMLANMASI
MODERATÖR ANALİZİ
Bazen çalışma özellikleri ile etki büyüklüğü arasında korelasyon vardır. Bu gibi durumlarda, bu özelliklere moderatör denir. Düzenleyici değişkenler, ana metodolojik varyasyon, teorik yapılar ve temel çalışma özellikleriyle ilgili ayrıntıları içerir.
Düzenleyici değişkenlerin testi, büyük ölçüde bu değişkenin örnekleminizdeki dağılımına bağlıdır. Çalışmalarınızın çoğu bir değişken üzerinde aynı değere sahipse, o değişken üzerinde yapılacak bir test muhtemelen bilgilendirici olmayacaktır. Bu nedenle, çalışma örnekleri arasında değişkenlik gösteren moderatörler seçmeye çalışmalıyız. Moderatör olarak kodlamaya karar verdiğimiz değişkenler de literatür hakkında daha fazla şey öğrendikçe değişebilir.
KODLAMA MODERASYON DEĞİŞKENLERİ
Her moderatörün nasıl kodlanacağını tam olarak belirliyoruz. Bazen bir moderatör değişkenine atadığınız değerler, yayın yılı gibi oldukça açıktır. Bununla birlikte, diğer zamanlarda, örneğin çalışma kalitesini değerlendirirken olduğu gibi, ödev daha yüksek derecede bir çıkarım gerektirir.
Bu tür “yüksek çıkarım” moderatörlerinin nasıl kodlanacağına ilişkin özel kurallar belirlemelisiniz. Kodlayıcı önyargılarından etkilenebilecek herhangi bir yüksek çıkarım kodlamanız varsa, ya aynı bilgiyi sağlayacak bir dizi düşük çıkarım kodu ile gelmeli ya da kodlamanın meta-analiz üzerinde çalışmayan kişiler tarafından yapılmasını sağlamalısınız.
Etkinizi hafifletebileceğini düşündüğünüz tüm önemli özellikleri kodladığınızdan emin oluyoruz. Bununla birlikte, çok sayıda moderatörü analiz etmenin, gerçekte var olmayan önemli bulgular bulma şansınızı artırmasında bir ödünleşim vardır. Çok sayıda moderatörünüz varsa, etki büyüklüğünün tüm önemli tahmin edicilerini içeren bir çoklu regresyon analizi yapmayı düşünebilirsiniz. Çoklu regresyonların sonuçları, toplam moderatör sayısını otomatik olarak hesaba katar.
META-ANALİZDE VERİ NOKTALARININ ANALİZİ
Ana sayfa hazırlandıktan sonra, meta-analiz hem moderatörleri hem de etki büyüklüklerini merkezi eğilim, dağılım derecesi ve dağılımların şekli gibi karakteristik dağılımlarına göre analiz etmelidir. Moderatörler ve etki büyüklükleri arasındaki ilişki, ki-kare testi veya korelasyon katsayısı testi kullanılarak belirlenmelidir. Ayrıca, ilişkinin nedensel olup olmadığını veya üçüncü bir değişkenin eylemi olabileceğini kontrol etmek de gereklidir.
META-ANALİZ PARÇALARI
Orman grafiği, ortak bir ölçekte bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçların grafiksel bir görüntüsüdür. Bu grafikte, karelerin alanları tahminlerin kesinliği ile orantılıdır ve kareleri birleştiren doğrular güven aralıklarını temsil eder. Huni grafiği, yatay eksendeki bireysel çalışmalardan tahmin edilen tedavi etkilerinin dikey eksendeki tahminlerin kesinliğine karşı basit bir dağılım grafiğidir.
Yayın yanlılığı, kullanım hunisi grafiğiyle araştırılabilir. Begg’in huni grafiği, yatay eksendeki özet istatistiklerin standart hatasına karşı dikey eksendeki özet istatistiklere karşı basit bir dağılım grafiğidir. Galbraith grafiği, özet istatistiğin standart hatasına (z-istatistiği) oranına karşı yatay eksende her bir çalışma tahmininin standart hatasının tersinin grafiksel bir temsilidir.
Galbraith radyal grafiğinde, bireysel çalışmalardan elde edilen tahminler, standart hatalarının karşılıklılığına karşı çizilir. L’Abbe grafiği, her noktanın bir çalışmayı temsil ettiği bir dağılım grafiğidir. Dikey eksen, tedavi grubundaki olay oranlarını ve yatay eksen kontrol grubundaki olay oranlarını ölçer. L’Abbe grafiği, farklı sonuçlara sahip çalışmaları belirlemek için kullanışlıdır.
ORMAN ARSASI
Ortak bir ölçekte bireysel çalışmalardan elde edilen sonuçların grafiksel bir görüntüsüdür. Bu grafikte, karelerin alanları tahminlerin kesinliği ile orantılıdır ve kareleri birleştiren doğrular güven aralıklarını temsil eder.
Çalışmalar arasındaki heterojenlik derecesinin görsel olarak incelenmesini sağlar. Bireysel çalışmalar ve özet tahminler için nokta tahminlerini ve karşılık gelen güven aralıklarını görüntülemek için kullanılır. Bireysel çalışmalar, çalışmanın yayınlandığı yıl, tahmini tedavi etkileri, örneklem büyüklüğü veya dahil edilen hastaların ciddiyeti gibi Orman grafiğinde farklı sıralamada görüntülenebilir. Bunu yaparak, Orman grafiği, tedavi etkilerinin diğer çalışma özellikleriyle ilişkisi hakkında sistematik kalıplar ortaya çıkarabilir.
Data Analizi Nedir Makalede veri analizi nasıl yapılır Mekansal veri analizi nedir Veri analizi Nasıl Yapılır Veri analizi Nedir Veri analizi Nedir nasıl Yapılır Veri analizi örnekleri Verilerin Analizi ve YORUMLANMASI