• Buradasın

    Meta-analizde etki büyüklüğü nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Meta-analizde etki büyüklüğü, farklı araştırmalardan elde edilen sonuçların tek bir birimde toplanmasıyla hesaplanır 2. Bu süreçte kullanılabilecek bazı etki büyüklüğü hesaplama yöntemleri şunlardır:
    1. Cohen's d: Tıp ve sosyal bilimlerde sürekli sonuçlar için sıklıkla kullanılır 4.
    2. Odds oranları: İkili sonuçlarla uğraşırken geçerlidir 4.
    3. Glass'ın deltası: Örneklem büyüklüklerinin 20'nin altında olduğu durumlarda tercih edilir 5.
    Hesaplama adımları:
    1. Araştırma sorusunun netleştirilmesi: Hangi etkinin inceleneceği ve hangi çalışmaların dahil edileceği belirlenir 34.
    2. Veri ekstraksiyonu: Seçilen çalışmalardan örneklem büyüklükleri, etki büyüklükleri ve standart hatalar gibi gerekli bilgiler toplanır 3.
    3. Meta-analiz yazılımıyla hesaplama: Çalışmalardaki etki büyüklükleri, Comprehensive Meta-Analysis (CMA), RevMan veya R gibi yazılımlarla hesaplanır 34.
    4. İstatistiksel analiz: Sabit etkiler modeli mi yoksa rastgele etkiler modeli mi kullanılacağına karar verilir 34.
    Etki büyüklüğünün doğru bir şekilde hesaplanması, meta-analizin geçerliliği için kritik öneme sahiptir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Meta-analiz ve sistematik derleme arasındaki fark nedir?

    Meta-analiz ve sistematik derleme arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam ve Yöntem: - Sistematik derleme, belirli bir araştırma sorusuna yanıt bulmak için mevcut tüm ampirik araştırmaları bir araya getirir ve genel bir yargıya ulaşmak için çalışma verilerini çeşitli şekillerde birleştirir. - Meta-analiz, sistematik derlemenin bir adım ötesine geçerek, farklı çalışmalardan elde edilen verileri istatistiksel olarak birleştirir ve toplu olarak analiz eder. 2. Amaç: - Sistematik derleme, mevcut kanıtların özetini sunar ve literatürdeki boşlukları tespit eder. - Meta-analiz, bulguların kesinliğini ve gücünü artırarak daha güvenilir sonuçlar elde etmeyi amaçlar. 3. Veri Türü: - Meta-analiz, etki büyüklükleri gibi sayısal verileri kullanırken, sistematik derleme genellikle kelimeleri ve nitel verileri kullanır.

    Meta-analiz kaç çalışma gerektirir?

    Meta-analiz yapılabilmesi için en az iki bilimsel çalışma gereklidir.

    Sağlık bilimleri için meta-analiz nasıl yapılır?

    Sağlık bilimlerinde meta-analiz yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Araştırma sorusunun netleştirilmesi. 2. Literatür taraması. 3. Dahil etme ve dışlama kriterlerinin belirlenmesi. 4. Veri ekstraksiyonu. 5. Etki büyüklüklerinin hesaplanması. 6. İstatistiksel analiz. 7. Heterojenlik değerlendirmesi. 8. Sonuçların yorumlanması. Meta-analiz için kullanılabilecek bazı programlar: - RevMan; - Comprehensive Meta-Analysis (CMA); - R (metafor ve meta paketleri); - Stata.

    Meta-analizin amacı nedir?

    Meta-analizin amacı, aynı konu hakkında yapılmış birden fazla araştırmanın sonuçlarını birleştirerek tek ve daha güçlü bir sonuç elde etmektir. Bu yöntemin diğer amaçları şunlardır: Güvenilirliği artırmak: Farklı popülasyonlarda veya koşullarda yapılan araştırmaların sonuçlarını birleştirerek daha güvenilir ve genel geçer sonuçlara ulaşmak. Genel eğilimi göstermek: Çelişkili araştırma sonuçlarını açıklamak ve ortalama bir etki boyutu sunmak. Karar alma süreçlerini desteklemek: Kanıta dayalı kararlar almak için tıp, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimlerde kullanılan yöntemleri veya tedavileri değerlendirmek.

    Sistematik inceleme ve meta-analiz nasıl yapılır?

    Sistematik inceleme ve meta-analiz yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Araştırma sorusunun belirlenmesi: Araştırmak istenen sorunun net bir şekilde tanımlanması ve spesifik olması gerekir. 2. Kapsamlı literatür araştırması: İlgili tüm çalışmaları belirlemek için birden fazla veri tabanı ve arama motoru kullanılır. 3. Çalışmaların taranması: Özetleri ve tam metin makaleleri incelenerek, sistematik incelemeye dahil edilme kriterleri karşılananlar seçilir. 4. Verilerin ayıklanması ve sentezlenmesi: Çalışma tasarımı, örneklem büyüklüğü, müdahaleler, çıktılar ve sonuçlar gibi her çalışmadan ilgili bilgiler alınır. 5. Kanıt kalitesinin değerlendirilmesi: Yanlılık riski gibi önceden tanımlanmış kriterler kullanılarak kanıtların kalitesi değerlendirilir ve sonuçlar bir tablo veya şekilde özetlenir. Meta-analiz için ek adımlar: 6. İstatistiksel analiz: Bireysel çalışmaların etki büyüklükleri, örneklem büyüklüğüne ve etki tahmininin kesinliğine bağlı olarak birleştirilir. 7. Raporlama: Sonuçlar, uygulama ve gelecekteki araştırmalar için çıkarımlarla birlikte açık ve öz bir şekilde sunulur.

    R'da meta-analiz için hangi model kullanılır?

    R'da meta-analiz için iki ana model kullanılır: 1. Sabit Etkiler Modeli (Fixed-Effects Model). 2. Rastgele Etkiler Modeli (Random-Effects Model). Bu modeller, meta ve metafor gibi R paketlerinde uygulanır.

    Online meta-analiz nasıl yapılır?

    Online meta-analiz yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Araştırma Sorusunun Belirlenmesi: Ne öğrenmek istendiğinin ve hangi çalışmaların dahil edileceğinin netleştirilmesi. 2. Literatür Taraması: PubMed, Google Scholar gibi kaynaklarda detaylı bir arama yapılması. 3. Dahil Etme ve Dışlama Kriterlerinin Belirlenmesi: Hangi çalışmaların alınacağının ve hangilerinin hariç tutulacağının belirlenmesi. 4. Veri Ekstraksiyonu: Seçilen çalışmalardan örneklem büyüklükleri, etki büyüklükleri gibi etkili ve gerekli bilgilerin toplanması. 5. Etki Büyüklüklerinin Hesaplanması: Her bir çalışmanın etkisinin ne kadar olduğunun belirlenmesi. 6. İstatistiksel Analiz: Sabit etkiler modeli mi yoksa rastgele etkiler modelinin mi kullanılacağına karar verilmesi. 7. Heterojenlik Değerlendirmesi: Çalışmalar arasında ne kadar fark olduğunun ve benzer sonuçlar verip vermediklerinin incelenmesi. 8. Sonuçların Yorumlanması: Genel etki büyüklüğünün ve yayın yanlılığının değerlendirilmesi. Meta-analiz için kullanılabilecek online programlar şunlardır: - RevMan: Cochrane tarafından geliştirilmiş, tıp alanında sıkça kullanılır. - Comprehensive Meta-Analysis (CMA): Sürükle-bırak kolaylığıyla çalışır, yeni başlayanlar için idealdir. - R (metafor ve meta paketleri): Kod yazmayı bilenler için esnek ve güçlü bir seçenektir. - Stata: Akademik araştırmalarda gelişmiş istatistiksel analizler için tercih edilir.