YAPISAL DÜZELTME – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
META-ANALİZ YÖNTEMLERİ
Gözlenen (zayıflatılmış) etki büyüklüğü parametrelerinin çalışmalar arası varyans bileşenini hesaplamak için önce gözlemlenen (zayıflatılmış) korelasyonların örnek büyüklüğü ağırlıklı varyansını hesaplıyoruz.
Daha sonra, gözlemlenen (zayıflatılmış) etki büyüklüğü parametrelerinin çalışmalar arası varyans bileşeni, S2 ile örnekleme hatası varyanslarının örneklem büyüklüğü ağırlıklı ortalaması arasındaki fark olarak hesaplanır.
Bu denklemin sağ tarafının iki terimden oluştuğuna dikkat edin. İlk terim, gözlemlenen korelasyonların ağırlıklı bir varyansıdır (ni ile ağırlıklı i korelasyon ile) ve ikinci terim, aynı ağırlıkları kullanan örnekleme hatası varyanslarının ağırlıklı ortalamasıdır. Çalışmalar arası varyans tahmini, gözlemlenen (ağırlıklı) bir varyans ile örnekleme hatası varyanslarının (ağırlıklı) ortalaması arasındaki farktır. Bu nedenle, çalışmalar arası varyans tahmini, örnekleme hatası varyansı için gözlenen varyans ayarlaması olarak görülebilir.
Zayıflatılmamış (yapay-düzeltilmiş) korelasyon tahminlerinin bir meta-analizi, rui yerine ri ve revize edilmiş ağırlıklar ile benzer bir prosedürü takip eder. Her çalışmadaki varyans için artefakt düzeltmesinin (38.3) tarafından verildiğini hatırlayın. Örnek boyutundaki benzer düzeltme, onu ni’den ai2ni’ye ayarlamaktır.
Daha sonra, zayıflatılmamış etki büyüklüğü parametrelerinin (Tu)2 çalışmalar arası varyans bileşeni, (Su)2 ile zayıflatılmamış korelasyonların örnekleme hatası varyanslarının örneklem büyüklüğü ağırlıklı ortalaması arasındaki fark olarak hesaplanır, yani.
PSİKOMETRİK META-ANALİZ ÖRNEĞİ
Şimdi psikometrik meta-analiz yöntemlerini göstermek için varsayımsal bir örnek sunuyoruz. Bağımlı değişkende yalnızca tek bir artefakt, ölçüm hatası (güvenilmezlik) için düzeltme yapacağız. Psikometrik meta-analizin gerçek uygulamalarında, birden çok artefakt için düzeltmeler (örneğin, hem bağımsız hem de bağımlı değişkenlerde ölçüm hatası ve bir veya her iki değişkende aralık kısıtlaması) kullanılabilir.
İşe alımdan altı ay sonra diş hijyenistlerinin iş performansını (bağımlı değişken) tahmin etmek için işe alım öncesi bir iş örneği testinin (bağımsız değişken) geçerliliğini değerlendirmek için altı çalışma yapıldığını varsayalım. İlk iki çalışma, diş hekimliği okulları tarafından işletilen bir klinikler konsorsiyumu tarafından yürütüldü ve iş performansı standart, profesyonel olarak geliştirilmiş bir derecelendirme ölçeği kullanılarak ölçüldü.
Üçüncü ve dördüncü çalışmalar, çok ortaklı büyük özel dişhekimliği muayenehanelerinde yürütüldü ve iş performansı, iki muayenehaneden bir grup ortak tarafından geliştirilen, evde yetiştirilen bir derecelendirme ölçeği kullanılarak ölçüldü. Beşinci ve altıncı çalışmalar, diş hekimlerinin yılda iki hafta ücretsiz çalışmak için gönüllü olduğu, kar amacı gütmeyen bir kuruluş tarafından yönetilen kliniklerde yapıldı. İş performansı, kar amacı gütmeyen kuruluş tarafından tasarlanan standart bir iş davranışı değerlendirme ölçeği kullanılarak ölçülmüştür.
Yapısal eşitlik analizi Nedir
Yapısal Eşitlik Modeli Nedir
Yapısal Eşitlik Modeli ders notu
Yol analizi nedir
Yapısal Eşitlik Modelleri: Temel Kavramlar ve Örnek Uygulamalar
Yapısal eşitlik Nedir
YAPISAL Eşitlik Modeli SPSS
Yapısal eşitlik modeli Tez
Örnek büyüklükleri (n), gözlenen (zayıflatılmış) korelasyonlar (r) ve kriter güvenilirlikleri verilmiştir. İlk önce korelasyonların gözlemlendiği şekliyle bir meta-analizini gerçekleştiririz (zayıflatılmış korelasyonlar)
Ölçüt değişkenindeki ölçüm hatası yapaylığının etkisi, ortalama korelasyon tahminini yaklaşık 0.295’ten yaklaşık 0.252’ye veya yaklaşık %15’e düşürmekti. Ek olarak, kriter değişkenindeki ölçüm hatası artefaktı, gözlemlenen (zayıflatılmış) korelasyonlara kıyasla zayıflatılmamış korelasyonların tahmini varyansını yaklaşık 0,0042’den yaklaşık 0,0069’a veya yaklaşık %64’e yükseltti.
Bu örnek, psikometrik meta-analizlerde yaygın bir bulguyu göstermektedir: artefaktlar, etkilerin büyüklüğünü azaltma ve zayıflatılmamış etki parametrelerinin, gözlemlenen etkilerden daha büyük bir ortalamaya ve daha küçük çalışmalar arası varyansa sahip olduğu tahmin edilmesi anlamında, görünür varyasyonlarını artırma eğilimindedir. .
Psikometrik meta-analizlerde açıklanan varyans
Psikometrik meta-analizlerde S2’yi gözlemlenen etki tahminlerinin (tahmini toplam) varyansı olarak ve (Tu)2’yi yapay etkiler kaldırıldıktan sonra kalan gerçek etkilerin (tahmini) varyansı olarak kabul etmek gelenekseldir.
Zayıflatılmamış korelasyon parametrelerindeki varyanstan kaynaklanan gözlemlenen korelasyonlardaki varyansın yüzdesini yansıtan I2’ye benzer bir miktar tahmin eder. Örneğimizde, psikometrik analiz, açıklanan varyansın oranını tahmin edecek ve böylece gözlemlenen (zayıflatılmış) etki büyüklüğü tahminlerindeki toplam varyansın %79,9’u ölçüt değişkenindeki örnekleme hatası ve ölçüm hatası artefaktları ile açıklanacaktır.
YAPISAL DÜZELTME İLE META-REGRESYON KARŞILAŞTIRMASI
Geleneksel meta-analizde, ölçüt güvenilmezliğinin etki büyüklüğünü etkilediği varsayılırsa, bir ortak değişken olarak ele alınacaktır. Çekirdek meta-analiz çalıştırıldıktan sonra, (düzeltilmemiş) korelasyonlardaki bazı çalışmalar arası varyasyonları açıklayıp açıklayamadığını test etmek için kriter güvenilmezliği etki büyüklüğüne geri dönecektir. Bu örnekte, (düzeltilmemiş) dental hijyenist geçerlilik verileri üzerinde rastgele etkiler meta-analizi yürüttük.
Genel ortalama etki 0.25, T2 0.012 ve I2 44.481 olarak hesaplandı. Daha sonra, etki büyüklüğü üzerinde kriter güvenilmezliğini regresyona tabi tutan bir rastgele-etkiler meta-regresyonu (momentler yöntemi) gerçekleştirdik. Sonuçlar, eğimin 0,011 p değeri ile anlamlı olduğunu gösterdi. Daha da önemlisi, T2 0,00 idi, yani açıklanabilir tüm varyans, ölçüt güvenilirliğindeki farklılıklarla açıklanıyor.
YAPISAL DEĞERLER HAKKINDA BİLGİ KAYNAKLARI
Artefaktların etkilerini ayarlamanın en uygun yöntemi, etkinin çıkarıldığı çalışmada sağlanan güvenilirlik ve aralık kısıtlama bilgilerini kullanarak her etkiyi ayrı ayrı düzeltmektir. Ancak çoğu durumda bu bilgi mevcut değildir. Bu, esasen eksik bir veri sorununun ne olduğunu sunar. Diğer eksik veri durumlarında olduğu gibi, eksik güvenilirliği ve/veya aralık kısıtlama değerlerini tahmin etmek için çeşitli atama teknikleri kullanılabilir.
Psikometrik meta-analiz geliştiricileri tarafından önerilen bir teknik, ilgili verileri rapor eden çalışmaların alt kümesinde sağlanan bilgilere dayanarak yapay dağılımlar yaratmaktır. Bu durumda, düzeltilmemiş etkiler üzerinde meta-analiz yapılır ve ortalama etkiyi düzeltmek için artefakt dağılımından elde edilen ortalama artefakt değeri (örn. güvenilirlik) kullanılırken, artefakt değerlerinin standart sapması, varyansı düzeltmek için kullanılır. gözlenen etkiler.
Genel olarak yapay ürünlerin varsayımsal dağılımlarının kullanımı ve özel olarak istihdam testi geçerliliklerinin meta-analizleri için oluşturulan dağılımların oldukça farklı araştırma sorularına uygulanması, genellikle psikometrik meta-analizleri destekleyen birçok metodolojist tarafından eleştirilmiştir.
Bir alternatif, analizdeki çalışma setinde ölçüm güvenilirliği ve aralık kısıtlaması hakkında bilgi büyük ölçüde eksik olduğunda, gözlemlenen ortalama etkiyi popülasyon ortalama etkisinin tahmini olarak kullanmak ve örnekleme hatasından kaynaklanan varyansı ana kütleden çıkarmaktır. etkilerde gerçek varyansın bir tahminini üretmek için toplam gözlemlenen varyans. Psikometrik meta-analiz, bu alternatife yalın bir meta-analiz olarak atıfta bulunur.
YAPISAL EŞİTLİK modeli ders notu YAPISAL Eşitlik Modeli SPSS Yapısal eşitlik analizi Nedir Yapısal Eşitlik Modeli Nedir Yapısal eşitlik modeli tez Yapısal Eşitlik Modelleri: Temel Kavramlar ve Örnek Uygulamalar Yapısal eşitlik Nedir Yol analizi nedir