Ders Detayı

Meta-Analiz ve CMA Kullanımı Eğitimi (A'dan Z'ye)
10 Video, Ders Süresi: 60 gün

Dersler

Ders 1: Meta-Analizin Tanımı ve Temelleri

Ders 2: Meta-Analizin Adımları-1

Ders 3: Meta-Analizin Adımları-2

Ders 4: CMA Programının Tanıtımı

Ders 5: CMA Programına Veri Girişi

Ders 6: CMA İle Ortalama Etki Büyüklüğü Hesaplaması (Standartlaştırılmış ortalama farkı)

Ders 7: CMA İle Ortalama Etki Büyüklüğü Hesaplaması (Korelasyon)

Ders 8: CMA İle Ortalama Etki Büyüklüğü Hesaplaması (Risk oranı)

Ders 9: CMA İle Alt Grup Analizleri (Analog ANOVA)

Ders 10: CMA İle Meta-Regresyon Analizleri (Meta Regression)

 

Araştırma sentezi, araştırma birleştirmesi de denilen meta-analiz; bulguları birleştirmek amacıyla geniş bir analiz sonucu örnekleminin analiz edilmesidir (Glass, 1976). Başka bir deyişle, analizlerin analizidir.

Yapılacak meta-analize dahil edilmesi planlanan çalışmaların ham verilerine ulaşmak çoğu durumda mümkün olmamaktadır. Ham verilere ulaşmak mümkün olsa dahi bu verilerin kullanılması ve aynı analizlerin tekrarlanması ekonomik değildir. Dolayısıyla farklı araştırmalardan elde edilen analiz sonuçlarının aynı birime dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu birim, etki büyüklüğüdür (Camnalbur, 2008). Cohen (1990), bilimsel araştırmaların temel ürününün p değerleri değil, bir ya da daha fazla etki büyüklüğünün miktarı olduğunu ifade etmiştir. Bununla birlikte Card (2011), hipotez testlerinin ilişki ya da fark olup olmadığı hakkında bilgi verdiğini, buna karşın etki büyüklüğünün bu fark ya da ilişkinin ne kadar olduğu hakkında bilgi verdiğini belirtmiştir.

 

Eğitmenler:

 Doç.Dr.Sedat Şen

 Dr.Öğretim Üyesi İbrahim Yıldırım

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100  Memnuniyet ve İade garantisi

Özellikleri: İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma ve datalar üzerinde çalışma imkanı

Fiyat:
279,90 TL
Ders İzleme Süresi: 60 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 10
Durum: Satın Alınabilir


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

M.

HOCAM MERHABA, BU COHEN D DEĞERİNİ HESAPLADIKTAN SONRA COMPUTED EFFECT SİZES KISMINA GİRİYORUZ VE BİR TABLO VERİYOR. ORADAKİ POİNT ESTİMATE BİZİM COHEN DEĞERİMİZ OLUYOR DEĞİL Mİ? TABLOYU WORD E ALINCA DEĞİŞTİRİYO MUYUZ NASIL OLUYOR O KISMI ANLAYAMADIM. TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhabalar CEVAP: Eğer analiz ekranında standardised mean difference (varsayılan etki büyüklüğü budur) seçilmişse Run analyses dediinizde karşınıza çıkan ekranda Next Table derseniz. Karşınıza çıkan ekrandaki point estimate ortalama Cohen d degerini temsil eder. Burada 2 tane alt alta point estimate vardır. Birncisi fixed ikincisi random. Rasgele etkiler modelini seçtiğinizde random olanını raporlarsınız. Burada gördüğünüz değerleri Word e tek tek yazabilirsiniz. Ekrandaki tabloda sırasıyla çalışma sayısı, ortalama etki büyüklüğü, standart hata, güven aralığı alt ve üst sınırı, z-istatsitiği anlamlılık durumunu gösteren p deeri yer alır. bunları worde alıp tablo oluşturabilirsiniz. Iyi çalışmalar


M.S.C.

SAYIN HOCAM; ANLATTIKLARINIZI DÖKÜMAN OLARAK PAYLAŞABİLİR MİSİNİZ? SAYGILAR...


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba Mehmet Bey, AYEUM'daki sorumlu arkadaşa teorik kısma ait sunumun pdfsini ileteceğim. Ayrıca sedatsen.com adlı web sayfamda bu sunuma ulaşabilirsiniz.


E.G.

HOCAM MERHABA, ÇALIŞMAMDA OLASILIK ORANINI KULLANARAK ETKİ BÜYÜKLÜKLERİNİ HESAPLAMAKTAYIM. ANCAK, VERİ SETİNE ALMAK İSTEĞİM BİR ÇALIŞMA SADECE ORAN (YÜZDELİK), HER İKİ GURUBUN ÖRNEKLEM SAYISI VE GÜVEN ARALIKLARINI VERMİŞ. BUNU HANGİ TÜR VERİ SEÇİMİ OLARAK SEÇMELİYİM, BULAMADIM? YARDIMLARINIZ İÇİN TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba Emel Hanım, Verdiğiniz bilgilere odds ratio hesaplamanız mümkün. Diyelimki elinizde kontrol grubundan 100 kişi var ve iyileşme oranı %20 ise 20 kişi iyileşmiş 80 kişi iyileşmemiş demektir. Aynı şekilde elinizde deney grubundan 100 kişi var ve iyileşme oranı %90 ise 90 kişi iyileşmiş 10 kişi iyileşmemiş demektir. bu durumda sunumdaki 2x2 tablosunda a, b, c, d hücrelerine ait değerler elinizde demektir. bu değerleri kullanarak etki büyüklüğü değerini hesplayıp CMAya computed effect size olarak girebilirsiniz. Bahsettiğim örnek için şu link üzerinden de hesaplama yaparak etki büyüklüğü değerini elde edebilirsiniz: http://www.campbellcollaboration.org/escalc/html/EffectSizeCalculator-OR1.php Treatment (deney) için 90 10 Control (Kontrol) için 20 80 girerseniz Risk ratio ve Odds ratio hesaplanır ve bu değeri ve varyansını CMAya girerek analizleri tamamlamış olursunuz.


A.K.

3 TANE GRUP OLURSA VE, ÖRNEĞİN A GRUBUNDA HASTALIĞIN GÖRÜLME YÜZDESİ %13, B GRUBUNDA HASTALIĞN GÖRÜLME YÜZDESİ %25, C GRUBUNDA HASTALIĞIN GÖRÜLME YÜZDESİ %35 İSE ETKİ BÜYÜKLÜĞÜNÜ CMA KULLANARAK NASIL HESAPLARIZ


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba Ahmet bey, CMA programında oranlar üzerinden analiz yapabilmeniz için bildiğim kadarıyla 2x2 tablo oluşturmanız gerekiyor. Deney/Kontrol grubunun İyileşme/iyileşmeme oranlarına ihtiyacınız var. Eğer bu tarz bir durum yok ama her grup için elinizde yüzdelik oran varsa bunu da etki büyüklüğü olarak kullanabilirsiniz. Tek bir grup olması durumunda (yani kontrol ve deney grubu yoksa) elde ettiğiniz oranın kendisi etki büyüklüğüdür. Yani hastaların %13ü iyileşmişse o zaman p değeri 0.13tür etki büyüklüğü de p/(1-p) şeklinde hesaplanır. Lipsey ve Wilson (2000) kitabında ayrıntılara ulaşabilirsiniz. p/1-p yerine bu değerin ln (doğal logaritmasının) değerinin alınmasını öneren kaynaklar da mevcuttur. CMAda mümkün olmasa da başka programlarla bunu yapabilmek mümkün. şu videoya bakarak R programında yapma şansınız olabilir. 3 grup için (yani 2 gruptan fazla ise) tek bir seferde etki büyüklüğü hesaplamanız mümkün değil. 1. grubu kontrol grubuyla, 2.grubu kontrol grubuyla, 3. grubu kontrol grubuyla karşılaştırarak 3 etki büyüklüğü değerini CMA üzerinden hesaplayabilirsiniz. Tabi elinizde kontrol grubu varsa. iyi çalışmalar


H.A.

MERHABA HOCAM, BİZİM ALANIMIZDA PEK ÇOK KARIŞTIRICI DEĞİŞKEN VAR. ÖRNEĞİN BAZI ÖRNEKLEMLER MENENJİT GEÇİREN ÇOCUKLARI DA DAHİL ETMİŞ (BU ÇOCUKLARIN SONUÇLARI AÇIKÇA YRAPORLANMAMIŞ. SADECE 6 ÇOCUK VAR GİBİ, N SAYISI VAR ELİMDE. BUNU NASIL KONTROL EDEBİLİRİM? AYRICA ÖRNEKLEMDEKİ TEK KULAKTA KOKLEAR İMPLANT KULLANAN, 2 KULAKTA KULLANAN, BİR KULAK İŞİTME CİHAZI DİĞERİ KOKLEAR İMPLANT KULLANAN ÇOCUKLAR GİBİ KARIŞTIRICI DEĞİŞKENLER VAR. ÇALIŞMALAR HER ZAMAN, GELİR, NON-VERBAL IQ GİBİ BAZI KARIŞTIRICI DEĞİŞKENLERİ NORMAL İŞİTENLERLE EŞLEYEREK KARIŞTIRICI DEĞİŞKENİN ETKİSİNİ AZALTMIŞ. ELİMİZDEKİ BAZI ÇALIŞMALAR NORMAL İŞİTENLERİ DAHİL ETMEMİŞ. VE BU ÇOCUKLARIN İMPLANT OLMA YAŞI, KAÇ YIL İŞİTMEDEN YOKSUN KALDIKLARI GİBİ BAZI DEĞİŞKENLERİ RAPORLAMAK ZORUNDAYIZ. BUNLARI NASIL RAPORLAMALIYIZ? SADECE ORTALAMA ALMAK MANTIKLI MI? YOKSA YAPILMASI GEREKEN BİR TEST, YÖNTEM VS. VAR MI? SAYGILARIMLA, HATİCE


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba Hatice Hanım, Sorunuzda bir sürü örnek vermişsiniz ama tam olarak ne sormuşsunuz anlayamadım. Bunları kontrol altına almak gibi bir olay yok. Basit bir şekilde ilk olarak tüm çalışmaların ortalama etki büyüklüğü hesaplanır daha sonra da sizin bahsettiğiniz gibi çalışmalara ait ek değişkenler mevcut ise bu değişkenlerin her bir kategorisi için ortalama etki büyüklüğü değeri hesaplar ayrıca bunlar arası anlamlı bir farklılık var mı bunu alt grup analizi/analog anova ile inceleriz. Rapolarken de genel ortalama etki büyüklüğü değeri raporlanır sonra da karıştırıcı değişkenin her kategorisine göre raporlanma yapılır. Örnek verecek olursak elinizde 10 çalışma var diyelim. Bu 10 çalışmanın 3ü tek kulakta koklear implant, 5inde iki kulakta da koklear implant olsun 2sinde de bir kulankta işitme cihazı diğerinde implant olsun. Bu durumda 3 alt kategorisi olan bir değişken sütunu oluştururuz ve CMAda moderatör değişken olarka ekleriz. Sonrasında alt group analizi yaparak bu alt gruplar arası değişimin heterojenliği açıklayıp açıklamadığını onu test ederiz. Yapmanız gereken analiz analog to anova.


H.A.

MERHABA HOCAM, CEVABINIZ İÇİN TEŞEKKÜR EDERİM. SAAT FARKI NEDENİYLE ANCAK CEVAP YAZABİLİYORUM. MAALESEF BİZ ÖZEL BİR POPÜLASYONLA ÇALIŞIYORUZ (GÖRÜLME SIKLIĞI AÇISINDAN). YANİ ÖRNEKLEMLERİMİZ OLDUKÇA HETEROJEN. BİR ÇALIŞMADA AYNI ÖRNEKLEMDE 7 MENENJİT GEÇİREN VAR, KİMİNDE 2, 3 VS. BU SORUNU ÇALIŞMALARI A-ÖRNEKLEMDE MENENJİT GEÇİREN YOK B- MENENJİT GEÇİREN KİŞİ SAYISI 1İLA 3 C-MENENJİT GEÇİREN KİŞİ SAYISI 4 İLA 7 DİYE GRUPLARA AYIRARAK BAKMAYI PLANLIYORUM. ANCAK AYNI ÖRNEKLEMDE 5 BİLATERAL, 15 UNİLATEL CI VE 25 BİMODAL (BİR KULAK İŞİTME CHAZI DİĞERİ CI) OLAN GRUPLAR VAR. SANIRIM BUNU KONTROL ETMEK İMKANSIZ. BİR DE GRUPLARIN ÖZELLİKLERİNİ ORTALAMA YAŞLARINI, ORTALAMA AMELİYAT OLMA, TANILANMA YAŞLARI GİBİ FAKTÖRLERİNİ NASIL HESAPLAYACAĞIM? AYRICA BAZI ÇALIŞMALAR KONTROL GRUBU İÇERMİYOR. BU NEDENLE GRUPLAR ARASINDA YAŞ, ZEKA AÇISINDAN FARK VAR MI DİYE AYNI YÖNTEMLE HEDGES G Mİ HESAPLAMALIYIM? SON OLARAK, ANLADIĞIM KADARIYLA TESTLERİN COHEN'S D DEĞERLERİNİ HESAPLAYARAK STANDARTLAŞTIRILMIŞ BİR DEĞER ELDE EDİYORUM. YANİ ÇALIŞMALARDA AYNI YAPIYI FARKLI ÖLÇME ARAÇLARI KULLANILMIŞ OLSA DA YAPMAM GEREKEN EKSTRA BİR ŞEY YOK. TEŞEKKÜRLER, SAYGILARIMLA…


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Hatice Hanım, Aynı çalışmada birden çok özellik olması çok normal. Sadece sizin alana özgü değil. Yan yana 4 5 tane grup değişkeni (moderatör) sütunu açarak birden çok moderatörü regresyon ya da anova yöntemiyle CMA üzerinden analiz edebilirsiniz. Moderatör1 Moderatör2 Moderatör3 . . . . şeklinde veri setinizi oluşturmanız yeterli. "Bir de grupların özelliklerini ortalama yaşlarını, ortalama ameliyat olma, tanılanma yaşları gibi faktörlerini nasıl hesaplayacağım?" diye sormuşsunuz. Bunlar sizin alanınıza özgü betimsel bilgiler. Bu konuda yardımcı olamam. Makaleler raprolamışsa hesaplarsınız, çok gerekliyse yazarlara email atıp isteyebilirsiniz. Dediğiniz gibi Cohen d standartlaştırılmış bir değer olduğu için aynı yapıyı farklı ölçme araçları kullanılmış olsa da yapmanız gereken ekstra bir şey yok. Kontrol grubu vs deney grubu karşılaştırması yapıyorsanız tüm çalışmalarda bu 2 gruba sahip olma koşulu arayarak bu ikisi arasında cohen d ya da hedges g hesaplayabilirsiniz. ikisinden birisi iş görür. hedges g daha az yanlı sonuçlar verir özellikle küçük örneklemi olan çalışmalarda hedges g önerilir.


H.A.

HOCAM, MAKALELERDE BU BİLGİLER (İMPLANT OLMA YAŞI, TEST YAŞI, SÖZEL OLMAYAN ZEKA) VERİLMİŞ DURUMDA. RAPORLARKEN ONLARIN ORTALAMASINI MI ALMALIYIM? AYRICA BAZI ARAŞTIRMACILAR AYNI ÖRNEKLEMLE FARKLI TESTLERİ KULLANMIŞLAR. ÖRNEĞİN X’ İ ÖLÇEN FARKLI 2 TEST KULLANMIŞLAR. BİR TESTTE SONUÇLAR ÇELİŞKİLİ GÖRÜNÜYOR. OLDUKÇA BÜYÜK ÖRNEKLEMLİ (112) BİR GRUPTA. BİZİM İÇİN BU SAYI NEREDEYSE EVREN. YANLILIK OLUŞTURMAMAK İÇİN BU ÇELİŞKİLİ VERİYİ ALMAYI DÜŞÜNÜYORUM. SİZCE MANTIKLI MI?


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba hocam, Eğer sonuçlarınızın bu değişkenlere (İMPLANT OLMA YAŞI, TEST YAŞI, SÖZEL OLMAYAN ZEKA) göre değişip değişmediğini inceleyecekseniz bunları moderatör olarak tanımlayıp alt grup analizleri (bkz. ANALOG ANOVA veya META REGRESYON) yapabilrsiniz. Ama sadece kapsamda olan çalışmaları tanımlayacaksanız sadece yöntemde ort.ları sunarsınız. Yani bu sorunuzun cevabı, bu durumun sizin bir problem cümleniz olup olmama durumuna göre değişiyor. Ayrıca bir çalışmayı kapsam dışında bırakıp bırakmamak alan uzmanın işidir hocam. Buna metodolog karar veremez. Yani bizleri sizin bağlamınızı ve çalışmanın durumunu bilemeyeceğimiz için bir şey söyleyemeyiz hocam. Sadece şunu söyleyebilirim aynı özelliği ölçen farklı ölçme araçlarının sonuçları meta-analiz ile birleştirilebilir. İyi çalışmalar dilerim


H.A.

HOCAM, KUSURUMA BAKMAYIN, ELİMİZDE 13 ÇALIŞMA KALDI. BİZ 2 GRUBU KARŞILAŞTIRMAK İSTİYORDUK. AMA AKLIMA ŞÖYLE BİR ÇÖZÜM GELDİ. BAZI TESTLER NORM TEMELLİ. YANİ, ORTALAMA 100 SD 15. BU TESTLERİN ÖRNEKLEM SAYISINI ÖĞRENİP, KARŞILAŞTIRMAYI 2-3 ÇALIŞMADA BU ŞEKİLDE YAPSAK OLUR MU? SAYGILARIMLA,


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba hocam 13 çalışma kalması bir problem değil öncelikle, hala aradaki farka bakabilirsiniz. Bunun için ANALOG ANOVA kullanabilrsiniz. Sorunuzun 2. kısmını anlayamadım. karşılaştırmayı 2 3 çalışmada yapalım derken tam olarak neyi kast ediyorsunuz? İyi günler dilerim


H.A.

TEKRAR MERHABA HOCAM, SORMAK İSTEDİĞİM ŞEY, SADECE 3 ÇALIŞMADA KONTROL GRUBU YOK. AMA KULLANDIKLARI TEST STANDARDİZASYONU GENİŞ BİR ÖRNEKLEMLE YAPILMIŞ, WISC-III TESTİ. BU TESTİN ORTALAMASI 100 SD 15 ÖRNEKLEM SAYISINI MUHTEMELEN 3000'İNİN ÜZERİNDE. BU ŞEKİLDE KARŞILAŞTIRMA YAPMAK DOĞRU OLUR MU? UMARIM ANLATABİLDİM.


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Eğer genel olarak meta-analizinizi kontrol vs deney grubu karşılaştırmasına dayandırarak yapıyorsanız o zaman kontrol ve deney grubu olan çalışmaları incelemeniz gerekir. eğer kontrol grubu ya da deney gruplarından herhangi biri eksikse ekleme/çıkarma kriterlerine uygun olmadığı için çıkarıldığını belirtebilirsiniz. Genel olarak tüm örneklem için verilen ortalama, st sapma ve N değerleri burada işinize yaramaz.


H.A.

MERHABA HOCAM, BAZI ÇALIŞMALARDA REGRESYON TABLOLARINDAKİ T DEĞERİNDEN COHEN D DEĞERLERİNİ HESAPLADIM. BU YAKLAŞIM DOĞRU BİR YAKLAŞIM MI? SAYGILARIMLA,


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Eğer regresyon analizi basit doğrusal regresyon ise yani bir bağımlı bir bağımsız değişken varsa bu regresyondaki standartlaştırılmış katsayıyı r (korelasyon) değeri olarak alıp Cohen d değerine dönüştürerek kullanabilirsiniz. t-değerini kullanırken de sadece basit regresyonlarda kullanabilirisiniz. Eğer bahsettiğiniz regresyon çoklu regresyon ise yani birden fazla bağımsız değişken içeriyorsa o durumda direkt satndartlaştırılmış katsayıyı ya da t-değerini kullanamazsınız. ortalama, standart sapma ve N değerleri üzerinden gitmeniz gerekir. Eğer hiçbir şekilde d değerini elde edemiyorsanız yazara e-mail atıp betimsel istatistikleri (ortalama, standart sapma ve N değerlerini) talep ederek Cohen d hesaplayabilirsiniz.


M.Ç.

HOCAM MERHABALAR, DENEY VE KONTROL GRUBU YA DA CİNSİYETE (KADIN,ERKEK) GÖRE ETKİ BÜYÜKLÜĞÜNÜ NASIL HESAPLAYACAĞIMIZ NET AMA "İYİMSERLİKLE İLGİLİ BAZI DEMOGRAFİK DEĞİŞKENLERİN İNCELENMESİ: BİR META ANALİZ ÇALIŞMASI" ADLI BİR ÇALIŞMA YAPACAĞIMI VARSAYALIM. OKUL TÜRÜ(İMAM HATİP, ANADOLU LİSESİ, FEN LİSESİ) VEYA EĞİTİM DÜZEYİNE (İLKÖĞRETİM, LİSE, ÜNİVERSİTE) GÖRE ETKİ BÜYÜKLÜĞÜNÜ NASIL HESAPLAYABİLİRİM VE YAPACAĞIM ANALİZ HANGİSİ OLMALI.


Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba, Temel olarak etki büyüklüğü hesaplayabilmek için ya 2 grup karşılaştırılır ya da 2 değişken arası ilişkiye bakılır. Diğer değişkenlere göre etki büyüklüğünün nasıl değiştiğine de alt grup analizleri ile bakılır. Bizim videolarda bahsetmediğimiz ama az da olsa kullanılan bir yönteme göre de sadece tek değişken üzerinden etki büyüklüğü hesaplamak için proportions (oranlar) ya da means (ortalamalar) hesaplamanız gerekir. Bununla ilgili çok fazla kaynak bulacağınız sanmıyorum. Sizin örneğinizdeki değişken için de oran yerine ortalama hesaplanacağını düşünüyorum.CMA içerisinde one group yazan menünün altındaki seçeneklere bakın ama bu program üzerinden yapabileceğinizi sanmıyorum. R programında bunu yapmanın mümkün olduğunu biliyorum. metafor (Viechtbauer, 2010) paketinde escalc fonksiyonu kullanarak amacınızı gerşekleştirebilirsiniz. Viechtbauer, W. (2010). Conducting meta-analyses in R with the metafor package. Journal of Statistical Software, 36(3), 1--48. http://www.jstatsoft.org/v36/i03/.