YANLIŞ GİDERME YÖNTEMLERİ – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
YANLIŞ GİDERME YÖNTEMLERİ
Özetle, bir meta-analizdeki çalışmaların, hedef çalışma popülasyonunun yanlı bir örneğine dayandıkları için gerçek etki büyüklüğünü olduğundan fazla tahmin etmeleri mümkündür. Ama bu endişeyle nasıl başa çıkacağız? Yayın yanlılığı için tek gerçek test, yayınlanmış çalışmalardaki etkileri resmi olarak yayınlanmamış çalışmalardaki etkilerle karşılaştırmaktır. Bu, yayınlanmamış çalışmalara erişim gerektirir ve buna sahip olsaydık, artık endişelenmezdik.
Yine de, en iyi yaklaşım, gözden geçirenin önyargıyı en aza indirme umuduyla gerçekten kapsamlı bir literatür araştırması yapması olacaktır. Aslında, bu yaklaşımın biraz etkili olduğuna dair kanıtlar var. Cochrane incelemeleri, tıp dergilerinde yayınlanan benzer incelemelerden daha fazla çalışma içerme ve daha küçük bir etki boyutu bildirme eğilimindedir. Cochrane incelemelerinin tipik özelliği olan yayınlanmamış ve bulunması zor çalışmaları bulmaya yönelik ciddi çabalar, bu nedenle yayın yanlılığının bazı etkilerini azaltabilir.
Doktora tezleri, tezler, konferans bildirileri, hükümet raporları ve teknik raporlar ve benzerleri gibi kaynaklardan veri bulmak ve bu kaynaklardan veri almak için gereken artan kaynaklara rağmen, bu tür araştırma raporlarını kategorik olarak dışlayan bir sentez yürütmek genellikle savunulamaz.
Gri literatür araştırmalarının potansiyel faydaları ve maliyetleri birbiriyle dengelenmelidir. Literatür tarama ve bilgi edinme sürecinde daha fazla rehberlik isteyen okuyuculara danışmak isteyebilirler.
Önyargıdan kaçındığımızdan emin olamayacağımız için araştırmacılar, herhangi bir meta-analiz üzerindeki potansiyel etkisini değerlendirmeyi amaçlayan yöntemler geliştirdiler.
Bu yöntemler aşağıdaki soruları ele alır:
- Herhangi bir önyargı kanıtı var mı?
- Tüm etkinin bir önyargı eseri olması mümkün mü?
- Önyargının ne kadar etkisi olabilir?
Pasif sigara içimi ve akciğer kanseri üzerine bir meta-analiz için geçerli oldukları için bu yöntemleri göstereceğiz.
AÇIKLAYICI ÖRNEK
Hackshaw ve ark. (1997), ikinci el (pasif) sigara içimi ile akciğer kanseri arasındaki ilişkiyi bildiren 37 çalışmanın verilerini içeren bir meta-analiz yayınladı. Makale, pasif içiciliğe maruz kalmanın sigara içmeyen eşte akciğer kanseri riskini yaklaşık %20 artırdığını bildirdi. Daha büyük etkileri olan çalışmaların daha küçük (veya sıfır) etkilere sahip olanlardan daha fazla yayınlanmış (ve analize dahil edilmiş) olma olasılığı hakkında sorular sorulmuştur ve bu nedenle sonucun şüpheli olduğu sonucuna varılmıştır.
Olumsuz davranışı ortadan KALDIRMA yöntemleri
Olumsuz davranış örnekleri
Problem davranışı AZALTMA yöntemleri
Davranış düzenleme stratejileri
Davranış değiştirme teknikleri PDF
Davranış Değişikliği Modeli
Olumsuz öğrenci davranışlarını iyileştirme
DAVRANIŞ DEĞİŞTİRME programı
MODEL
Yayın yanlılığının etkisini ölçmek için bize hangi çalışmaların eksik olabileceğini söyleyen bir modele ihtiyacımız var. Genel olarak kullanılan model (ve burada takip ettiğimiz model) aşağıdaki varsayımları yapar:
(a) Büyük çalışmaların, büyük zaman ve kaynak taahhütleri içerdiğinden, istatistiksel önemine bakılmaksızın yayınlanması muhtemeldir.
(b) Orta büyüklükteki çalışmaların kaybolma riski vardır, ancak orta düzeyde bir örneklem büyüklüğü ile mütevazı etkiler bile önemli olacaktır ve bu nedenle burada yalnızca bazı çalışmalar kaybedilmektedir.
(c) Küçük çalışmaların kaybolma riski en fazladır. Küçük örneklem boyutu nedeniyle, yalnızca en büyük etkilerin önemli olması, küçük ve orta düzeydeki etkilerin ise yayımlanmaması muhtemeldir.
Bu üç maddenin birleşik sonucu, örneklem büyüklüğü azaldıkça yanlılığın artmasını beklememizdir ve aşağıda açıklanan yöntemlerin tümü bu modele dayanmaktadır. Eksik çalışmaların sayısını tahmin etmek ve/veya yanlılığı hesaba katmak için gözlenen etkiyi ayarlamak için başka, daha karmaşık yöntemler geliştirilmiştir. Bunlar, uygulanması zor olduğu ve ayrıca kullanıcının nispeten karmaşık varsayımlar ve seçimler yapmasını gerektirdiği için gerçek araştırmalarda nadiren kullanılmıştır.
Örneğe geçmeden önce okuyucunun dikkatini önemli bir uyarıya çağırıyoruz. Burada anlattığımız prosedürler, örneklem büyüklüğü ile etki büyüklüğü arasında bir ilişki arar ve böyle bir ilişki bulunursa, eksik çalışmaların varlığına bağlanır. Bu, daha küçük çalışmalarda etki büyüklüğünün daha büyük olmasının olası bir nedeni olsa da, daha küçük çalışmalarda etki büyüklüğünün gerçekten daha büyük olması da mümkündür. Bu uyarıdan, aşağıdaki tartışma için bir bağlam sağlamak ve bölümün sonuna doğru küçük çalışma etkileri başlıklı bölümde geri dönmek için burada söz ediyoruz.
VERİLERİ ANLAMAK
Önyargı potansiyelini değerlendirmeye başlamak için iyi bir yer, veriler hakkında bir fikir edinmektir ve bu amaç için orman arsası kullanılabilir. Pasif sigara içimi meta-analizindeki çalışmaların bir orman grafiğidir. Bu örnekte, riskteki bir artış, 1.0’dan büyük bir risk oranı ile gösterilir.
Çalışmaların ezici çoğunluğu, ikinci el sigara dumanı riskinin arttığını gösteriyor ve elektronik tablodaki son satır, sabit etki modeli için özet verileri gösteriyor. Risk oranı 1.204 ve %95 güven aralığı 1.120 ila 1.295’tir.
Çalışmalar en kesinden en az kesine doğru çizilmiştir, böylece daha büyük çalışmalar yukarı doğru ve daha küçük çalışmalar alta doğru görünür. Bunun özet etkisi üzerinde bir etkisi yoktur, ancak örneklem büyüklüğü ile etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi görmemizi sağlar. Grafiğin altına doğru hareket ettikçe, etkiler sağa doğru kayar, bu da yanlılık varsa modelin tahmin edeceği şeydir.
Analiz, hakemli dergilerden bazı çalışmaları ve gri literatürden bazı çalışmaları içeriyorsa, kaynağa göre gruplandırabilir ve gri kağıtların (eksik herhangi bir çalışmayı temsil ediyor olabilir) diğerlerinden daha küçük etkilere sahip olup olmadığını görebiliriz.
Huni Planı
Çalışma büyüklüğü ile etki büyüklüğü arasındaki ilişkiyi gösteren başka bir mekanizma huni grafiğidir. Geleneksel olarak, huni grafiği, X ekseninde efekt boyutu ve Y ekseninde örnek boyutu veya varyans ile çizilirdi. Büyük çalışmalar grafiğin üst kısmına doğru görünür ve genellikle ortalama etki büyüklüğü etrafında kümelenir. Daha küçük çalışmalar grafiğin altına doğru görünür ve (daha küçük çalışmaların etki büyüklüklerinde daha fazla örnekleme hatası varyasyonu olduğundan) geniş bir değer aralığına yayılma eğilimindedir. Bu desen bir huniye benziyor.
Y ekseninde standart hatanın (örnek boyutu veya varyans yerine) kullanılması, daha küçük çalışmaların çizildiği ölçeğin alt yarısındaki noktaları yayma avantajına sahiptir. Bu, asimetriyi tanımlamayı kolaylaştırabilir. Bu, yalnızca ekranı etkiler ve istatistikler üzerinde hiçbir etkisi yoktur ve burada izlediğimiz yol budur.
DAVRANIŞ DEĞİŞTİRME programı Davranış Değişikliği Modeli Davranış değiştirme teknikleri PDF Davranış düzenleme stratejileri Olumsuz davranış örnekleri Olumsuz davranışı ortadan KALDIRMA yöntemleri Olumsuz öğrenci davranışlarını iyileştirme Problem davranışı AZALTMA yöntemleri