• Buradasın

    R Studio ile meta analiz nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    R Studio ile meta analiz yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Gerekli paketlerin kurulumu: 
      meta
      , 
      metafor
      ve 
      dmetar
      paketlerinin kurulması gereklidir 3. Bu paketler, R konsolunda 
      install.packages("paket_adı")
      komutuyla yüklenir 2.
    2. Paketlerin yüklenmesi: Paketlerin R oturumuna 
      library(paket_adı)
      komutuyla yüklenmesi gerekir 13.
    3. Verilerin hazırlanması: Meta-analiz için uygun bir veri çerçevesi oluşturulur. Bu çerçevede, her bir çalışmanın etki büyüklüğü ve standart hatası gibi bilgiler yer alır 3.
    4. Meta-analizin yapılması: 
      metagen()
      fonksiyonu kullanılarak meta-analiz gerçekleştirilir 13. Fonksiyonun kullanımı şu şekildedir: 
      meta_result <- metagen(TE = etki_büyüklüğü, seTE = standart_hata, data = veri_çerçevesi)
      2.
    5. Sonuçların özetlenmesi: 
      summary(meta_result)
      komutuyla analiz sonuçlarının özeti elde edilir 3.
    6. Orman grafiği oluşturulması: 
      forest(meta_result)
      fonksiyonu ile orman grafiği (forest plot) oluşturulur 13.
    Ayrıca, 
    leave1out()
    fonksiyonu ile duyarlılık analizleri yapılabilir ve 
    funnel()
    fonksiyonu ile yayın yanlılığı değerlendirilebilir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. reintech.io
        2
      3. restack.io
        3
      4. linkedin.com
        4
      5. learn.microsoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Meta analiz nedir?

    Meta-analiz, belirli bir araştırma sorusu üzerine yapılan birden fazla çalışmanın sonuçlarını birleştiren istatistiksel bir yöntemdir. Meta-analizin amaçları arasında: Bir etkinin varlığını ortaya çıkarmak; Tek bir analizin verdiği sonuçlardan daha güvenilir ve etkin sonuçlar elde etmek; Bilimsel yazılardaki tutarsızlığı değerlendirmek; İstatistiksel anlamlılığı artırmak; Çalışmalar arası heterojenliği araştırmak ve kaynaklarını bulmak yer alır. Meta-analiz, aynı konuda farklı yer, farklı zaman ve farklı kişiler tarafından yapılmış olan araştırma sonuçlarının birleştirilmesi ve o konuda genel bir sonuç çıkarma işlemidir. Meta-analizin bazı avantajları: Birçok araştırmadan elde edilen verileri birleştirerek istatistiksel gücü artırır; Katılımcı özellikleri, çalışma tasarımı veya müdahale türü gibi faktörler belirlenebilir; Önemli varyasyon kaynaklarının belirlenmesine ve gelecekteki araştırmalara bilgi sağlanmasına yardımcı olur; Mevcut verileri sentezleyerek, mükerrer araştırmaların önlenmesine yardımcı olur. Meta-analizin bazı dezavantajları: Çalışmaların kalitesiyle sınırlıdır; Orijinal çalışmada yapılmış olan hatalar kontrol edilemez; Sadece basılmış çalışmaları yansıtır; Büyük çaba gerektirir.
    5 kaynak

    Meta nedir ne işe yarar?

    Meta, farklı bağlamlarda çeşitli anlamlar taşıyan bir terimdir. Meta (web tasarımı ve SEO): Bir web sayfasının HTML kodu içinde yer alan ve sayfanın içeriğine ilişkin bilgileri veren birkaç satırdan oluşan bir bölümdür. Meta (dijital pazarlama): Meta, Facebook, Instagram ve WhatsApp gibi sosyal medya platformlarında reklam kampanyaları oluşturmayı ve yönetmeyi kapsayan bir dijital pazarlama yöntemidir. Meta (ekonomi): Ticari amaçla üretilmiş, alınıp satılan mal anlamına gelir.
    5 kaynak

    Meta analiz için hangi paket kullanılır?

    Meta analiz için kullanılabilecek bazı paketler şunlardır: 1. Comprehensive Meta-Analysis (CMA): Veri girişinden orman şemalarının oluşturulmasına kadar eksiksiz bir meta analiz paketi sunar. 2. RevMan: Cochrane Collaboration ile olan bağlantıları nedeniyle sağlık araştırmaları çevrelerinde yaygındır, sistematik incelemeler ve meta-analizler için uygundur. 3. R-Metafor: R programlama dilinde karmaşık meta-analizler gerçekleştirmek için özel bir paket sunar. 4. Stata: Meta-analiz çalışmalarının hem temel hem de karmaşık gereksinimlerini karşılayabilir. 5. OpenMEE: Şeffaf prosedürler sunan açık kaynaklı bir alternatiftir, açık bilim girişimlerini ilerleten akademisyenler için idealdir. Ayrıca, SPSS ve SAS gibi genel amaçlı istatistiksel yazılımlar da meta-analiz için kullanılabilir ve bu yazılımlara meta-analiz için özel fonksiyonlar eklenmiştir.
    5 kaynak