• Buradasın

    Online meta-analiz nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Online meta-analiz yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir:
    1. Araştırma Sorusunun Belirlenmesi: Ne öğrenmek istendiğinin ve hangi çalışmaların dahil edileceğinin netleştirilmesi 12.
    2. Literatür Taraması: PubMed, Google Scholar gibi kaynaklarda detaylı bir arama yapılması 13.
    3. Dahil Etme ve Dışlama Kriterlerinin Belirlenmesi: Hangi çalışmaların alınacağının ve hangilerinin hariç tutulacağının belirlenmesi 13.
    4. Veri Ekstraksiyonu: Seçilen çalışmalardan örneklem büyüklükleri, etki büyüklükleri gibi etkili ve gerekli bilgilerin toplanması 13.
    5. Etki Büyüklüklerinin Hesaplanması: Her bir çalışmanın etkisinin ne kadar olduğunun belirlenmesi 13.
    6. İstatistiksel Analiz: Sabit etkiler modeli mi yoksa rastgele etkiler modelinin mi kullanılacağına karar verilmesi 13.
    7. Heterojenlik Değerlendirmesi: Çalışmalar arasında ne kadar fark olduğunun ve benzer sonuçlar verip vermediklerinin incelenmesi 13.
    8. Sonuçların Yorumlanması: Genel etki büyüklüğünün ve yayın yanlılığının değerlendirilmesi 13.
    Meta-analiz için kullanılabilecek online programlar şunlardır:
    • RevMan: Cochrane tarafından geliştirilmiş, tıp alanında sıkça kullanılır 1.
    • Comprehensive Meta-Analysis (CMA): Sürükle-bırak kolaylığıyla çalışır, yeni başlayanlar için idealdir 1.
    • R (metafor ve meta paketleri): Kod yazmayı bilenler için esnek ve güçlü bir seçenektir 1.
    • Stata: Akademik araştırmalarda gelişmiş istatistiksel analizler için tercih edilir 1.
    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.

    Meta ve analiz nasıl yapılır?

    Meta-analiz ve sistematik inceleme süreçleri, belirli adımları takip ederek gerçekleştirilir: 1. Araştırma Sorusunun Tanımlanması: Net ve spesifik bir araştırma sorusu belirlenir. 2. Literatür Taraması: PubMed, Google Scholar gibi kaynaklarda detaylı bir arama yapılır. 3. Dahil Etme ve Dışlama Kriterlerinin Belirlenmesi: Hangi çalışmaların analize dahil edileceği ve hangilerinin hariç tutulacağı belirlenir. 4. Veri Ekstraksiyonu: Seçilen çalışmalardan örneklem büyüklüğü, etki büyüklükleri gibi gerekli bilgiler çıkarılır. 5. İstatistiksel Analiz: Sabit etkiler veya rastgele etkiler modeli gibi uygun istatistiksel yöntemler kullanılarak veriler analiz edilir. 6. Heterojenlik Değerlendirmesi: Çalışmalar arasındaki farklılıkların derecesi değerlendirilir. 7. Sonuçların Yorumlanması: Genel etki büyüklüğü, yayın yanlılığı gibi bulgular yorumlanır ve raporlanır. Meta-analiz için kullanılabilecek bazı yazılımlar: RevMan, Comprehensive Meta-Analysis, R.

    Meta-analizde etki büyüklüğü nasıl hesaplanır?

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

    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.