Zaman Noktaları – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Bir Çalışmada Çoklu Sonuçlar veya Zaman Noktaları
Karmaşık bir veri yapısının ikinci durumu, bir çalışmanın birden fazla sonuca veya birden fazla zaman noktasına ilişkin verileri rapor ettiği, farklı sonuçların (veya zaman noktalarının) aynı katılımcılara dayandığı durumdur.
Örneğin, beş çalışmanın ders vermenin öğrenci performansı üzerindeki etkisini değerlendirdiğini varsayalım. Tüm çalışmalar aynı tasarımı izledi, öğrenciler bir dönem boyunca rastgele iki gruptan birine (özel ders veya kontrol) atandılar ve ardından okuma ve matematik yeterlilikleri için test edildiler. Etki, okuma ve matematik puanları için ayrı ayrı rapor edildi, ancak her çalışmada her iki sonuç da aynı öğrencilere dayanıyordu.
Veya aynı durumu aşağıdaki farkla düşünün. Bu sefer, her çalışmanın yalnızca okumayı test ettiğini, ancak bunu iki zaman noktasında (müdahaleden hemen sonra ve yine altı ay sonra) yaptığını varsayalım. Etki, her zaman noktası için ayrı ayrı rapor edildi, ancak her iki ölçüm de aynı öğrencilere dayanıyordu.
Bizim amaçlarımız için iki durum (aynı konular için çoklu sonuçlar veya aynı konular için çoklu zaman noktaları) aynıdır ve bu tartışmada onları bu şekilde ele alacağız. Bu bölüm boyunca sonuçlar terimini kullanacağız, ancak okuyucu her durumda zaman noktalarını değiştirebilir.
Amacımız, müdahalenin okuma üzerindeki etkisi için ve müdahalenin matematik puanları üzerindeki etkisi için ayrı ayrı bir özet etki hesaplamak olsaydı, basitçe iki ayrı meta-analiz yapardık, biri verileri okumak için, diğeri ise matematik için veriler. Bu bölümde ele aldığımız konular, her iki sonucu da aynı analize dahil etmek istediğimizde nasıl ilerleyeceğimizdir. özellikle,
- Okuma ve matematik verilerini birleştiren Temel becerilere müdahale için bir özet etki hesaplamak istiyoruz.
- Veya, okumaya karşı matematiğin etki büyüklüğündeki farkı araştırmak istiyoruz. Her iki durumda da ele almamız gereken konu, okuma ve matematik verilerinin birbirinden bağımsız değildir ve bu nedenle hatalar ilişkilidir.
SONUÇLAR VEYA ZAMAN NOKTALARINDA BİRLEŞTİRME
Beş kurgusal çalışmanın verileri Tablo 24.1’de gösterilmektedir. Örneğin 1. çalışmada, okuma için etki büyüklüğü 0,05 varyansla 0,30 ve matematik için etki büyüklüğü 0,05 varyansla 0,10’du. Her veri satırını ayrı bir çalışma olarak ele alıp on çalışma ile bir meta-analiz gerçekleştirebiliriz gibi görünse de, bu iki nedenden dolayı sorunludur.
Bir problem, çalışmalar arasında özet etkinin hesaplanmasında bu yaklaşımın, tek sonuçlu çalışmalara kıyasla iki sonuçlu çalışmalara daha fazla ağırlık vermesidir. (Bu sorun bizim çalışma grubumuzda mevcut olmasa da, sonuçların sayısı çalışmadan çalışmaya değişiyorsa bu sorun olur.)
İkinci ve daha temel sorun, bu yaklaşımın özet etkisinin kesinliğinin yanlış bir tahminine yol açmasıdır. Bunun nedeni, aslında matematik ve okuma puanları aynı öğrenci grubundan geldiğinde ve bu nedenle birbirinden bağımsız olmadığında, ayrı sonuçları bağımsız bilgi sağlayan olarak ele almasıdır.
Zaman serisi analizi örnekleri
Teknik analiz hangi zaman dilimi
Zaman serileri analizi yöntemleri
Zaman serisi analizi Excel
Zaman serileri Analizi örnek sorular
Zaman serisi analizi nedir
Grafiklerde zaman dilimleri
Zaman serisi Analizi PDF
Sonuçlar pozitif olarak ilişkiliyse (ki bu, birleştirmek istediğimiz etkilerde hemen hemen her zaman böyledir), bu yaklaşım özet etkisinin hatasını hafife alır (ve kesinliğini abartır).
Not. Sonuçlar arasındaki korelasyon negatifse, bu yaklaşım özet etkisinin hatasını fazla tahmin edecek (ve kesinliğini düşük tahmin edecektir). Aşağıda sunulan çözümler bu durumda da işe yarayacaktır, ancak tartışmada pozitif bir korelasyon ile uğraştığımızı varsayıyoruz.
Bu sorunları çözmek için, analizde her sonucu ayrı bir birim olarak ele almak yerine, her çalışma için sonuçların ortalamasını hesaplayacağız ve bu sentetik puanı analiz birimi olarak kullanacağız. Tablo 24.2’de bunu çalışma 1 için şematik olarak gösteriyoruz.
İki sonuç (matematik ve okuma) için özet verilerle başlıyoruz ve her biri için bir etki büyüklüğü ve varyansı hesaplıyoruz. Veriler sürekliyse (muayenedeki ortalamalar ve standart sapmalar) etki büyüklüğü Hedges’ g olabilir. Veriler ikili ise (ders geçen öğrenci sayısı) etki büyüklüğü log risk oranı olabilir. Ve benzeri. Ardından, hem matematik hem de okuma efektlerini içeren Temel beceriler için sentetik bir etki boyutu hesaplıyoruz. Bu etki büyüklüğünün hesaplanmasında kullanılan yöntem ve varyansı aşağıda açıklanmıştır.
Ortalamaya dahil edilen sonuçların sayısına bakılmaksızın her çalışma meta-analizde bir puanla temsil edileceğinden, bu yaklaşım daha fazla sonucu olan çalışmalara daha fazla ağırlık verilmesi sorununu çözmektedir. Bu yaklaşım ayrıca, sentetik değişkenin varyansının formülü, sonuçlar arasındaki korelasyonu hesaba katacağından, bağımsız olmayan bilgi sorununu çözmemize de olanak tanır.
Sonuçlar arasında birleşik bir etkinin hesaplanması
Notasyonumuz, bir çalışma içindeki farklı sonuçlardan veya zaman noktalarından etki büyüklükleri için Y1, Y2 vb. kullanmak ve bunların j’sine atıfta bulunmak için Yj olacaktır. Kesinlikle, i. çalışmada j. sonuç (veya zaman noktası) için Yij’i kullanmalıyız. Ancak, kolaylık sağlamak için i aboneliğini bırakıyoruz. Temel beceriler için etki büyüklüğü, okuma ve matematik puanlarının ortalaması olarak hesaplanır.
Çalışan örnekte, çalışma 1’de matematik ve okuma için etki boyutları 0,30 ve 0,10’dur, her birinin varyansı 0,02’dir. Aralarındaki korelasyonun 0,50 olduğunu bildiğimizi varsayalım. Temel beceriler (Y) için bileşik puan şu şekilde hesaplanır.
Bu formülü kullanarak, sonuçlar arasındaki korelasyon sıfır olsaydı, bileşik varyansın 0,025 olacağını görebiliriz (ki bu, tek başına her iki sonucun yarısı kadar büyüktür), çünkü ikinci sonuç tamamen bağımsız bilgi sağlar. Korelasyon 1.0 olsaydı, bileşiğin varyansı 0.050 olurdu (tek başına her iki sonuçla aynı), çünkü ikinci sonucun sağladığı tüm bilgiler gereksizdir.
Örneğimizde, korelasyonun 0,50 olduğu (bazı bilgiler gereksizdir) bileşik varyansı bu uçlar arasında düşer. Bağımsız alt gruplarla çalışırken (bu bölümün başlarında) korelasyon sıfırdı ve bu nedenle kompozitin varyansı 0.025 idi.
Bu formüller, her bir bileşik için varyansın formül (24.2)’ye dayandığı ve ağırlığın sadece varyansın tersi olduğu Tablo 24.2’yi oluşturmak için kullanılır. Bu noktada bu beş (sentetik) puanı kullanarak meta-analizlere geçebiliriz. Sabit etki modelini kullanarak bir özet etki ve diğer istatistikleri hesaplamak için, ile başlayan formülleri uygularız.
Temel beceriler konusunda öğretilen ve kontrol grupları arasındaki ortalama fark, varyans 0,0036 ve standart hata 0,060 olmak üzere 0,1819’dur. Ortalama etki için %95 güven aralığı 0,064 ila 0,300’dür. Boş değer testi için Z değeri, iki taraflı p değeri 0,003 olan 3.019’dur.
Analizi örnek sorular Grafiklerde zaman dilimleri Teknik analiz hangi zaman dilimi Zaman serileri Zaman serileri analizi yöntemleri Zaman serisi analizi Excel Zaman serisi analizi nedir Zaman serisi analizi örnekleri Zaman serisi Analizi PDF