Ücretsiz Olarak Temin Edilebilen Meta-Analiz Yazılımı
RevMan dışındaki tüm ücretsiz paketler DOS tabanlıdır. Bu, Excel gibi diğer paketlerden veri içe aktarmanın Windows tabanlı ticari paketlerden daha zor olduğu anlamına gelir.
Çoğu standart meta-analitik prosedür bu paketler kullanılarak gerçekleştirilebilirken, DOS tabanlı paketler tarafından üretilen grafikler, paket içinde düzenlenmeleri gerektiğinden ve genellikle kelime işlem yazılımına aktarılmaları zor olduğundan, Windows paketleri tarafından üretilen grafiklere göre daha az esnektir. Ücretsiz olarak temin edilebilen meta-analiz paketlerinin özellikleri aşağıda açıklanmış ve özetlenmiştir.
The Cochrane Collaboration'ın İnceleme Yöneticisi (RevMan sürüm 4.03)
RevMan, inceleme protokollerini veya tamamlanmış incelemeleri Cochrane formatında girmek için tasarlanmış Windows tabanlı bir yazılım paketidir.3 Bu, incelemenin yapılandırılmış bir metnini ve dahil edilen ve hariç tutulan çalışmaların tablolarını içerir. Teknik destek, kayıtlı Cochrane inceleme gruplarının üyelerine sunulmaktadır.
RevMan, MetaView adlı bir analiz modülü içerir. İkili veya sürekli veriler, sonuç ölçeklerinde sabit ve rastgele modeller kullanılarak girilebilir ve analiz edilebilir: olasılık oranı, göreceli risk, risk farkı, ortalama fark ve standartlaştırılmış ortalama farkıdır.
Aynı veri sayfasında farklı karşılaştırmalar ve sonuçlar yer alabilir. Orman arazileri, ham veriler, ağırlıklar ve bireysel çalışmaların yılı ile veya bunlar olmadan görüntülenebilir. Orman arazileri ve veri gösterimleri, çeşitli çalışma özelliklerine göre sıralanabilir. Huni parselleri de mevcuttur. Orman çizimleri (ama huni çizimleri değil) bitmap dosyaları olarak dışa aktarılabilir.
RevMan'i meta-analiz için kullanmanın olası bir dezavantajı, Cochrane Sistematik İncelemeler Veritabanına dahil edilmek üzere tüm bir incelemeyi içerecek şekilde tasarlandığından, kullanıcının önce tam bibliyografik ayrıntılar gibi çok sayıda bilgiyi girmesi gerektiğidir. Çalışmalar, herhangi bir meta-analitik prosedür gerçekleştirilmeden öncedir.
Meta Analist
Meta-analist, New England Tıp Merkezi, Box 63, 750 Washington St, Boston, MA 02111, ABD'den Dr Joseph Lau tarafından yazılmıştır. Program DOS tabanlıdır; Windows sürümü geliştirilme aşamasındadır. İlgilenen okuyucular, bir kopyasını almak için yazarla iletişime geçmelidir. Program, yalnızca ikili sonuçları olan klinik araştırmaların standart ve kümülatif meta analizi için geliştirilmiştir. Bir seferde yalnızca bir sonuç girilebilir.
Program, oran oranlarını, göreceli riskleri ve risk farklılıklarını birleştirmek için yaygın olarak kullanılan sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. Yayın yılı veya bileşen çalışmalarının kalite özellikleri gibi diğer değişkenler veri tablosuna dahil edilebilir. Kümülatif meta-analiz, çalışma kalitesi veya yayın yılı gibi ortak değişkenlere göre artan veya azalan sırada gerçekleştirilebilir. Kapsüllenmiş bir PostScript dosyasına grafik çıktı gönderme seçeneği vardır.
meta-analiz örnek çalışma
cma meta-analiz programı indir
Meta-analiz makale
Meta-analiz ile literatür taraması arasındaki farklar
Meta-Analiz Eğitimi
Meta-analiz Nasıl yapılır
Meta-analiz makale Örneği
Meta-analiz etki büyüklüğü
Meta Testi
Joseph Lau tarafından da yazılan bu DOS-tabanlı paket (yukarıdaki e-posta adresine bakın), tanısal test verilerinin meta-analizi için özel olarak tasarlanmış tek pakettir ve bu nedenle bu derlemede benzersiz özelliklere sahiptir. Her çalışma için veriler (doğru +, yanlış –, yanlış +, doğru –) çalışma düzeyinde ortak değişkenlerle birlikte pakete girilir.
Paket, her çalışma için ayrı ayrı duyarlılık ve özgüllüğü gösterir ve hem sabit hem de rastgele etkiler modelleri altında toplanır. Özet alıcı operatör eğrisi (ROC) analizleri de görüntülenir. Duyarlılık ve özgüllüğün orman çizimleri ve özet doğruluk eğrileri mevcuttur. Grafikler, kapsüllenmiş PostScript formatı kullanılarak kaydedilebilir.
Kolay MA sürüm 99
EasyMA, Lyon Üniversitesi'nden Michel Cucherat tarafından geliştirilen DOS tabanlı bir pakettir. Tüm menü başlıkları İngilizce olarak yazılmıştır, ancak bağlamsal yardım yalnızca Fransızca olarak mevcuttur, ancak İngilizce'ye çevrilmiş kağıt tabanlı bir kılavuz ve programı açıklayan bir kağıt4 mevcuttur. EasyMA, bir veya birkaç ikili sonucu olan klinik çalışmaların meta-analizi için geliştirilmiştir.
Menü odaklıdır ve birleşik bahis oranları, göreceli riskler ve risk farklılıklarının hesaplanması için sabit etkiler ve rastgele etkiler modelleri sunar. İkinci durumda, bir olayı (NNT) önlemek için tedavi edilmesi gereken hasta sayısı da verilir. Diğer faydalı özellikler, kontrol grubu olay oranlarına göre bir tablo sıralama çalışmaları ve kontrol grubunun tedavi grubu oranlarına karşı ağırlıklı ve ağırlıksız regresyon analizini içerir. EasyMA, hem standart hem de kümülatif meta-analiz için orman parsellerinin yanı sıra radyal ve huni grafikleri üretir.
Meta
Free University of Berlin'den Ralf Schwarzer tarafından yazılan bu program, DOS altında çalışır ve etki büyüklüklerinin (standartlaştırılmış ortalama farklar) meta-analizi için tasarlanmıştır. Program, korelasyon katsayılarının gövde ve yaprak görüntüsünü çizmek için kullanılabilir, ancak yüksek kaliteli grafikler mevcut değildir.
Meta-analiz için olanaklar içeren veya meta-analiz rutinlerinin yazıldığı genel istatistiksel yazılım
Halihazırda ticari bir istatistiksel yazılım paketine aşina olan ve bu pakete erişimi olan okuyucular için meta-analiz olanaklarını kullanmak, meta-analiz yapmanın en uygun yolu olabilir. Genel paketlerin detayları Kutu 17.1'de verilmiştir.
Yıldız ile işaretlenmiş paketler hazır meta-analiz rutinleri sağlamaz, ancak meta-analiz programları kullanıcılar tarafından yazılmış ve ücretsiz olarak kullanıma sunulmuştur. Bazı faydalı web sitelerinin adresleri Kutu 17.1'de verilirken; Daha fazla bilgi bulmak için, istenen paketin adıyla birlikte “meta-analiz” için bir internet araması yapmanızı öneririz.
Örneğin, SAS kullanan meta-analiz rutinleri hakkında bilgi bulmak için “meta-analiz SAS”ı arayın. SAS dahil olmak üzere çeşitli istatistiksel paketlerde uzman meta-analiz prosedürleri yapmak için mevcut kod rutinlerinin ayrıntılı bir incelemesi için detaylara bakınız.
Durum*
Stata, genel amaçlı bir istatistik paketidir. Kullanıcılar tarafından yazılmış ve ticari paketlerde mümkün olan tekniklerin ve grafiklerin büyük çoğunluğunu kullanıma sunan kapsamlı bir meta-analitik prosedürler yelpazesi internetten indirilebilir. Stata'daki meta-analiz, Bölüm 18'de ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
SAS*
SAS, veri yönetimi ve istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılmaktadır. Meta-analizi gerçekleştirmek için SAS kullanımına ayrılmış bütün bir kitap mevcuttur,5 ve burada açıklanan kod rutinleri indirilebilir. Ek olarak, sabit ve rastgele etki analizlerinin yanı sıra birkaç çizim de gerçekleştiren başka bir SAS makrosu paketi yazılmış ve açıklanmıştır.
Ne yazık ki, SAS tarafından üretilen grafiklerin nispeten düşük kalitesi (burada listelenen diğer ticari paketlerle karşılaştırıldığında), özellikle bir yayına dahil edilmek üzere yüksek kaliteli grafikler isteniyorsa, meta-analiz potansiyelini ciddi şekilde baltalamaktadır.
r ve d’nin Dönüştürülebilirliğine Örnekler
d istatistiği, deneysel çalışmalarda genellikle tedavi ve kontrol grupları arasındaki farkı ifade etmek için kullanılır. Aslında, bu bölümdeki ana odak noktamız budur. Ancak d herhangi iki grup arasındaki farkı ifade etmek için de kullanılabilir. d biçiminde ifade edilen doğal olarak oluşan gruplar arasındaki farklar genellikle çok bilgilendiricidir ve aynı ilişkiler r noktası ikili dizisi kullanılarak ifade edilebilir.
Örneğin, algısal hız ölçümlerinde kadınların ortalamaları erkeklerden daha yüksektir; d yaklaşık olarak .70’dir. Popülasyonda cinsiyet ile algısal hız arasındaki ilişki nedir?
Böylece, popülasyon korelasyonu .33’tür. Nüfusta kadın ve erkek sayıları yaklaşık olarak eşit olduğundan (yani, p ∼= q ∼= .50), d’den hesaplanan r’nin değeri, popülasyondan temsili örneklerden hesaplanacak olanla aynıdır.
Bir başka örnek olarak, popülasyonda boy uzunluğuna göre cinsiyet farkı yaklaşık olarak d=1.50’dir. Bu, cinsiyet ile r = .60 boy arasındaki bir popülasyon korelasyonuna dönüşür.
Başka bir örnek düşünün. Amerika Birleşik Devletleri’nde siyah ve beyaz öğrenciler arasındaki akademik başarı farkı yaklaşık 1 standart sapmadır, yani d = 1.00. Irk ve akademik başarı arasındaki ilişki nedir? İlk önce eşit sayıda siyah ve beyaz olduğunu varsayan formülü düşünün.
.45’lik bu korelasyon, eşit sayıda siyah ve beyaz öğrenci olsaydı (yani, KB = NB ) geçerli olacak değerdir. Ancak durum böyle değil; siyah öğrenciler toplamın sadece %13’ünü oluşturmaktadır. Bu nedenle, bu değer bu gerçeği yansıtacak şekilde ayarlanmalıdır. Bu eşit olmayan frekansları yansıtan korelasyon r = .32’dir. Bu nedenle, doğal popülasyonlar için, eğer iki grup büyük ölçüde farklı boyutlara sahipse, doğal korelasyon önemli ölçüde daha küçüktür.
Bazı durumlarda, doğal olarak oluşan gruplarla uğraşırken, d’de bir tür menzil kısıtlaması ile karşılaşılır. Bunun etkisi tipik olarak gözlemlenen d istatistiğini aşağı doğru saptırmaktır. Örneğin, iş başvurusunda bulunanlar arasında bir bilişsel yetenek testinde siyah-beyaz farkı tahmin etmekle ilgilenildiğini, ancak yalnızca görevliler için verilere sahip olduğunu varsayalım. Görevliler (doğrudan veya dolaylı olarak) en azından kısmen bilişsel yeteneklere göre seçildiğinden, ham puan farkı yerleşikler arasında başvuru sahiplerine göre daha küçüktür.
Tabii ki, her gruptaki varyanslar da daha küçüktür, ancak grup içi varyanslardaki azalma, seçilen (görevdeki) gruptaki d istatistiğini şu anda d istatistiğinin bir tahmini olarak kullanırken genel bir aşağı yönlü sapmayı önlemek için genellikle yeterli değildir. seçilmemiş (başvuran grup). Bobko, Roth ve Bobko (2001) d’de bu tür aralık kısıtlamasının düzeltilmesi için prosedürler sunmuştur.
Yapay zeka teknolojileri Nelerdir
Yapay zeka teknikleri pdf
Yapay zeka Kullanım Alanları
Yapay zeka nedir
Yapay Zeka tez örnekleri
Mühendislikte Yapay zeka uygulamaları PDF
Yapay Zeka Dersleri PDF
Yapay zeka uygulamalarına örnekler
Menzil kısıtlaması doğrudan olduğunda düzeltmek için bir denklem (örneğin, görevliler doğrudan bilişsel yetenek üzerinde seçilmiştir) ve menzil kısıtlaması dolaylı olduğunda düzeltmek için başka bir denklem (örneğin, görevliler bilişsel yetenek ile ilişkili bazı değişkenler üzerinde seçilmiştir) sağladılar. Menzil kısıtlaması neredeyse her zaman dolaylı olduğu için, bu ikinci denklem tipik olarak daha uygun ve daha doğru olurken, doğrudan menzil kısıtlaması denklemi eksik doğru olacaktır.
Ne yazık ki, dolaylı menzil kısıtlamasını düzeltmek için denklemi uygulamak için gereken bilgiler nadiren mevcut olacaktır (aralık kısıtlamasının gerçekleştiği üçüncü değişken hakkında bilgi gerektirir). Bununla birlikte, bu durumlarda, doğrudan menzil kısıtlaması için düzeltmenin kullanılması, yine de, hiçbir düzeltme yapılmadığında elde edilenlerden daha doğru tahminler sağlayacaktır.
Yapay Dikotomizasyon Sorunları
Bu bölüm boyunca, kontrol grubu ile deney grubu ayrımı gibi gerçek ikili değişkenlere odaklanacağız. İkili değişken, insanlar sürekli bir kaygı ölçüsünde bir medyan bölünme kullanılarak “yüksek kaygılı” veya “düşük kaygılı” olarak sınıflandırıldığında olduğu gibi sürekli bir değişkeni ikiye ayırarak oluşturulursa, o zaman “korelasyon” kelimesinin şu anlama geldiğini hatırlamak önemlidir.
Sürekli değişken ile bağımlı değişken arasında içtenlikle “iki serili” korelasyon, ikili değişken ile bağımlı değişken arasında “nokta ikili korelasyon” olarak adlandırılan korelasyon vardır. Bu bölümde verilen dönüştürme formülleri nokta ikili korelasyon için geçerlidir. d’den sürekli korelasyona dönüştürmek için, önce bu bölümde Denklem kullanılarak d’den nokta ikili korelasyona dönüştürülür. Daha sonra, verilen dikotomizasyonu düzeltmek için formül kullanılarak nokta ikili korelasyonu ikili seri korelasyona dönüştürülür.
Deneysel çalışmalarda, araştırmacıların, sürekli bir ölçümde ortanca bir bölünmeyle “kaygı” gibi ikili bir değişken tanımlaması yaygındır. Bölünme çalışmalar arasında aynıysa, ilk meta-analiz amaçları için dikotomizasyonu basitçe görmezden gelmekte bir sorun yoktur. d için nihai değerler istenirse ikili korelasyona dönüştürülebilir.
Bununla birlikte, ikili değişken, çalışmalar arasında farklı bölmeler kullanılarak oluşturulursa, nokta ikili seri korelasyonu ve karşılık gelen d değerleri, bölmedeki varyasyon nedeniyle yapay olarak çalışmalar arasında değişecektir. “Devir hızı” çalışmaları söz konusu olduğunda, varyasyon aşırı olabilir, örneğin bir yazar için 50-50, diğeri için 95-5. Bu gibi durumlarda, araştırmacının korelasyonlar üzerine meta-analizi yürütmesini ve dikotomizasyonu düzeltmek için Bölüm 3 ve 4’teki düzeltme formüllerini kullanmasını tavsiye ederiz.
d’ye Bir Alternatif: Glass’s d
Glass, d istatistiğinde bir varyasyon kullandı. Grup içi standart sapma yerine kontrol grubu standart sapmasını kullanır. Bunun nedeni, tedavinin deney grubu standart sapması üzerinde olduğu kadar deney grubu ortalaması üzerinde de etkili olabilmesidir. Bu nokta iyi alınmıştır; bir tedavi etkisinin olduğu yerde, özne etkileşimi yoluyla bir tedavi olabilir.
Ancak, bunu kontrol etmek istersek, d’nin tanımını değiştirmekten çok daha etkili bir prosedür var. Standart sapmaların değerlerini doğrudan karşılaştıran bir meta-analiz yapabiliriz. Deney grubu standart sapmasının kontrol grubu standart sapmasına oranı v olsun.
t testinin olağan varsayımları karşılanırsa, yani denek etkileşimiyle herhangi bir tedavi yoksa (deney grubundaki tüm deneklerin aynı tedavi gücünü aldığı varsayılırsa) v değeri 1.00 olacaktır (örnekleme hatası dahilinde); Deneylerde bağımsız değişkende ölçüm hatası ile ilgili Bölüm 6’daki tartışmaya bakın.) Meta-analiz 1’den farklı bir ortalama değer üretiyorsa, bu, özne etkileşimiyle bir tedaviyi gösterebilir. 1.00’dan hareket yönü, doğası hakkında bir fikir verecektir.