• 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 nedir ne işe yarar?

    Meta kelimesi, farklı bağlamlarda çeşitli anlamlara ve kullanımlara sahiptir: 1. Felsefe ve Bilim: "Meta" kelimesi, Yunanca kökenli olup, "ötesinde" veya "arkasında" anlamına gelir ve metafizik gibi alanlarda fiziksel dünyanın ötesinde olan kavramları araştıran bir disiplini ifade eder. 2. Sosyal Medya ve Dijital Pazarlama: Sosyal medyada ve dijital pazarlamada "meta" kavramı, bir içeriğin kendisi hakkında açıklamada bulunan veya üst veri anlamında kullanılır. 3. Web Teknolojileri: Web sayfalarında, arama motorlarına sayfanın içeriği hakkında bilgi veren HTML etiketlerine "meta etiketleri" denir. 4. Reklamcılık: Meta reklamcılığı, Facebook, Instagram ve WhatsApp gibi sosyal medya platformlarında reklam kampanyaları oluşturmayı ve yönetmeyi kapsar.
    5 kaynak

    Meta analiz nedir?

    Meta-analiz, aynı konu hakkında yapılmış birden fazla araştırmanın (örneğin klinik araştırmalar, gözlemsel araştırmalar) sonuçlarını bir araya getirerek tek ve daha güçlü bir sonuç elde etmeyi amaçlayan bir yöntemdir. Meta-analizin temel özellikleri: - Geniş örneklem: Daha geniş bir örneklem büyüklüğü ile daha sağlam sonuçlar elde edilir. - Karşılaştırma: Farklı çalışmaların sonuçları karşılaştırılır, ortak bir yol bulunur. - Kanıta dayalı karar alma: Tıp, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimlerde karar vericiler için kanıta dayalı kararlar alınmasını sağlar. Meta-analiz süreci: 1. Araştırma sorusunun netleştirilmesi. 2. Literatür taraması (PubMed, Google Scholar gibi kaynaklarda). 3. Dahil etme ve dışlama kriterlerinin belirlenmesi. 4. Veri ekstraksiyonu: Seçilen çalışmalardan etkili ve gerekli bilgilerin toplanması. 5. Etki büyüklüklerinin hesaplanması. 6. İstatistiksel analiz (sabit etkiler modeli veya rastgele etkiler modeli). 7. Heterojenite değerlendirmesi: Çalışmalar arasındaki farklılıkların ölçülmesi. 8. Sonuçların yorumlanması.
    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