Ders Detayı

R Programlama Dili ile Meta Analiz Uygulamaları

16 Video, Ders Süresi: 75 gün

Dersler

Ders 1: Tanıtım

Ders 2: Meta-Analize İlişkin Temel Kavramlar I

Ders 3: Meta-Analize İlişkin Temel Kavramlar II

Ders 4: Meta-Analize İlişkin Temel Kavramlar III

Ders 5: Meta-Analize İlişkin Temel Kavramlar IV

Ders 6: R ve RStudio’ya Giriş I

Ders 7: R ve RStudio’ya Giriş II

Ders 8: R Programı İle Standartlaştırılmamış Aritmetik Ortalama Farkına Dayalı Meta-Analiz

Ders 9: R Programı İle Standartlaştırılmış Aritmetik Ortalama Farkına Dayalı Meta-Analiz

Ders 10: R Programı İle Hesaplanmış Etki Büyüklüklerine Dayalı Meta-Analiz

Ders 11: R Programı İle Vaka Oranı Veri Setine Dayalı Meta-Analiz

Ders 12: R Programı İle Risk Farkı Veri Setine Dayalı Meta-Analiz

Ders 13: R Programı İle Korelasyon Değerlerine Dayalı Meta-Analiz

Ders 14: R Programı İle Alt Grup Analizi

Ders 15: R programı İle Meta-Regresyon

Ders 16: R Programı İle Yayın Yanlılığına ve Hata Koruma Sayısına İlişkin Hesaplamalar

Bu ders toplam 415 Dk'dır.

Eğitmen Hakkında

Mehmet Taha Eser, 2007 yılında Gazi Üniversitesi Eğitim Fakültesi Sınıf Öğretmenliği Bölümünden mezun olmuş, 2011 yılında Hacettepe Üniversitesi Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Alanında yüksek lisansını tamamlamıştır. 2014 yılında Hacettepe Üniversitesinde Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Alanında doktora eğitimine başlayan yazar, 2019 yılında doktora eğitimini tamamlamıştır. Çalışma konuları Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme, Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi, Çok Değişkenli İstatistik ve Programlama olan araştırmacı Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesinde Dr. Öğr. Üyesi olarak görev yapmaktadır.

#AYEUM #R ile Veri Analizi #nicel yöntemler #Meta Analiz

Eğitmen: Doç.Dr. Mehmet Taha Eser

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100 Memnuniyet ve İade Garantisi

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

Fiyat:

1.249,90 TL

Ders İzleme Süresi: 75 Gün

Erişim Zamanı: 7/24

Video Sayısı: 16

Durum: Satın Alınabilir

Favoriye Ekle

Satın Al

Tanıtım Videosunu İzle

Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi

Yorumlar

E.N.C.

HOCAM MERHABALAR. META PAKETİNİN ÇIKTILARINDA VARYANS VE STANDART HATA BULGULARINI NASIL ELDE EDEBİLİRİZ?

Eğitmenin Cevabı (MEHMET TAHA ESER)

Merhaba, Fonksiyonlar içerisindeki "seTE" parametresi standart sapmayı veriyor (örn. metagen c("studlab", "TE", "seTE")). Örneğin Tau2 gibi heterojenlik istatistikleri de çalışmalar arası varyansa ilişkin bilgi veriyor. Umarım sorunuza cevap olmuştur söylediklerim. Biraz daha spesifikleştirirseniz sorunuzu daha detaylı cevap verebilirim. Kolay gelsin. Taha.

N.E.K.

MERHABA SAYIN HOCAM, TEK BİR DENEYSEL ÇALIŞMANIN İÇERİSİNDE AYNI GRUBA BİRDEN FAZLA BAŞARI TESTİ UYGULANMIŞSA META ANALİZ İÇİN KODLAMA YAPARKEN İKİ FARKLI ÇALIŞMA GİBİ Mİ KODLAMA YAPMAK GEREKİR YOKSA O ÇALIŞMAYI HİÇ DAHİL ETMEMEK Mİ GEREKİR ? ÖRNEĞİN BİR DOKTORA TEZİNDE "DENEY VE KONTROL GRUBUNUN DİNLEDİĞİNİ ANLAMA BECERİLERİ ARASINDA ANLAMLI FARKLILIK VAR MIDIR?" SORUSUNA YÖNELİK 2 FARKLI DİNLEME METNİ VE 2 FARKLI BAŞARI TESTİ KULLANILMIŞ. HEM A DİNLEME METNİNE YÖNELİK X BAŞARI TESTİYLE ANALİZLER VAR HEM DE B DİNLEME METNİNE YÖNELİK Y BAŞARI TESTİYLE ANALİZLER MEVCUT. BU DURUMDA KODLAMA YAPARKEN NASIL BİR YOL İZLEMEK LAZIM?

Eğitmenin Cevabı (MEHMET TAHA ESER)

Meta-analiz çalışmalarında, aynı deneysel çalışmada aynı gruba birden fazla başarı testi uygulanması durumu, bağımlı (ilişkili) veriler sorununu gündeme getirir. Bu durum, aynı çalışmadan elde edilen birden fazla etki büyüklüğünün meta-analize dahil edilmesiyle ortaya çıkar ve analiz sonuçlarının yanlı olmasına neden olabilir. Bu tür durumlarda izlenebilecek bazı yöntemler şunlardır: 1. Tek Bir Etki Büyüklüğü Kullanma: Her çalışmadan yalnızca bir etki büyüklüğü seçerek analiz yapmak. Bu seçim, en önemli veya en güvenilir ölçüme dayalı olabilir. 2. Etki Büyüklüklerini Birleştirme: Aynı çalışmadan elde edilen birden fazla etki büyüklüğünü birleştirerek tek bir etki büyüklüğü oluşturmak. Bu, ortalama alma veya daha karmaşık istatistiksel yöntemlerle yapılabilir. 3. Çok Düzeyli (Multilevel) Meta-Analiz: Bağımlı verileri hesaba katan istatistiksel modeller kullanmak. Bu modeller, aynı çalışmadan gelen birden fazla etki büyüklüğünü uygun şekilde analiz edebilir. Özellikle, çok düzeyli meta-analiz yöntemleri, bağımlı verileri dikkate alarak daha doğru sonuçlar elde etmeyi sağlar. Bu yöntemler, aynı çalışmadan gelen birden fazla ölçümü modelleyerek, veriler arasındaki bağımlılığı hesaba katar. Sonuç olarak, aynı çalışmada aynı gruba birden fazla başarı testi uygulanmışsa, bu çalışmayı meta-analize dahil ederken bağımlı verileri dikkate alan uygun yöntemleri kullanmanız önerilir. Bu, analizinizin geçerliliğini artıracak ve yanlılığı azaltacaktır.