Ders Detayı

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

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.

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.

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

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.

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.

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

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

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.

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.

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/.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Hangi çalışmaları katıp hangi çalışmaları katmayacağınız araştırma sorunuza bağlıdır. Araştırma sorunuzu cevaplayacak etki büyüklüğü değeri için gerekli bilgiler (örneğin her iki grubun ortalama, standart sapma ve N değerleri) hem deneysel çalışmadan hem de tarama araştırmasından elde edilebiliyorsa ikisini de meta-analize katabilirsiniz. Bu çok sık olmasa da mümkün. Araştırma konunuz "deney grubu ile kontrol grubunu karşılaştırmak ve müdahalenin etkililiğine meta-analizle cevap aramak" ise tarama araştırmasında kontrol ve deney grubu bulabilir misiniz bir düşünün.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

CMA'nın 10 günlük kullanımı eposta adresinizle giriş yaparak bilgisayarınıza indirebilirsiniz. Tam sürümü ile bu sürüm arasında analizler ve diğer açılardan hiçbir fark yoktur. Sadece orman grafiğini elde ederken demo versiyon kullanırsanız grafik üzerinde demo olduğu yazar. Bunun dışında her şey aynıdır.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

bu konu çok karşımıza çıkan bir durum ve net bir cevabı yok. bence bazı makalelerde alt boyutları bazılarında da tüm ölçeğe ait değeri kullanabilirsiniz. Bu durumda ekstradan bir değişken oluşturup kullanmış olduğunuz ölçek ve alt boyut türlerini yandaki sütuna kodlamanızı ve metod kısmında bunu belirtmenizi tavsiye ederim. hakem ya da editörden olumsuz yorum alırsanız tamamen tüm ölçekleri kullandığınız çalışmalar üzerinden gidebilirsiniz yoksa o şekliyle devam edebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

şu (https://www.psychometrica.de/effect_size.html) web syafasındaki hesap makinesine gerekli bilgileri girerek Cohen d değerini mann whitney U için hesaplayabilirsiniz. Hesaplanan değeri de CMA programına computed effect size olarak girebilirsiniz:

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

-Literatürde genelde Kontrol ve Deney gruplarının sadece son test ortalamaları (N, M, SD) kullanılarak Cohen's d üzerinden karşılaştırma yapılıyor. -CMA içerisinde her 2 grup için de hem ön test (N, M, SD) hem de son test (N, M, SD) betimsel değerleri ile bu iki uygulamalar arası korelasyon değerini girerek bu sefer ön test son test arası her şeyi hesaba katarak karşılaştırma da yapabilirsiniz. Bu en az uygulananı. Genelde araştırmacılar makalelerinde korelasyonu raporlamıyorlar. -Son olarak sadece deney yapan çalışmalar oluyor. Yani kontrol grubu içermeyen zayıf deneysel çalışmalar oluyor. Bu çalışmalarda da yine Cohen's d hesaplayabilirsiniz. Ön test (N, M, SD) ile son test (N, M, SD) karşılaştırması yaparak etki büyüklüğü hesaplayıp meta-analizinizi o etki büyüklükleri üzerinden uygulayabilirsiniz. -Anahtar kelimeleri birlikte " " iki tırnak içerisinde vererek aratabilirsiniz. Bir de konunuzu burada yazmanızı tavsiye etmem. Genelde meta-analizde bulduğunuz fikri başkalarıyla paylaşmazsanız sizden önce başkaları o konunun meta-analizini yapmamış olur.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Sadece deney ve kontrol grubu olanları alınız. Burada hem ön test hem son test yapılmışsa bunlarla birlikte sadece son test yapılanları da aynı anda CMAda analiz edebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Çok farklı çeviriler olabiliyor. Duval ve Tweedie'nin Trim and Fill metodundan bahsediyorsunuz sanırım. Bildiriğim kadarıyla Kırp ve doldur olarak Türkçede kullanılıyor. Bu da hem sunumlarımızda hem de uygulamalarımızda yer alıyor. CMA'da bunu yapmak mümkün. Videoları baştan sona izleyiniz. Run analysis yaptıktan sonra menülerden Analysis menüsü altında Publication Bias var o sekmeye tıklayınca karşınıza Funnel Plot çıkar. Sol üst tarafta ikinci seçenek Table yazar. Ona tıklarsanız hem Duval ve Tweedie hem de diğer yayım yanlılığı istatistiklerine ait tabloları görebilirsiniz. Sürekli Next Table seöeneğine tıklarsanız hepsini görebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Duval ve Tweedie sunumlarda anlattığım gibi önce kırpma (trim) sonra da dolruma (fill) yapar. Bunun sayısını Duval ve Tweddie'ye ait sonuç tablosunda imputed yani atanan/eklenen değerleri funnel plotta siyah noktalar halinde görebilirsiniz. Bunun da nasıl elde edileceği sunumlarda gösterilmektedir. CMA'da Run analysis yaptıktan sonra menülerden Analysis menüsü altında Publication Bias var o sekmeye tıklayınca karşınıza Funnel Plot çıkar. Sol üst tarafta ikinci seçenek Table yazar. Ona tıklarsanız hem Duval ve Tweedie hem de diğer yayım yanlılığı istatistiklerine ait tabloları görebilirsiniz. Sürekli Next Table seöeneğine tıklarsanız hepsini görebilirsiniz. Funnel plot açıkken üst tarafta soldan dördüncü seçenekte Plot observed studies only yazar. Ona tıklayıp diğer seçeneği (Plot observed and imputed) seçtiğinizde gözlenen ve eklenen değerleri görebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba Pınar Hanım, t-testi iki grup arasında ortalamaları karşılaştırırken Mann Whitney grupların ortancalarını karşılşatırır. t-testi kullanılan durumda iki gruba ait ortalama, standart sapma ve N değerleri varsa bunları direkt CMA programına girerek Cohen d hesaplayabilirsiniz. Bu 3 değer yoksa şu üç istatistik üzerinden CMAya giriş yapabilirsiniz: 1)ortalamalar, standart sapmalar ve t-değeri, 2) ortalamaların farkı, N ve t-değeri, 3) N ve t-değeri. CMAya Mann Whitney analizindeki bilgileri girerek etki değeri elde edemezsiniz. Bunu dediğiniz gibi http://psychometrica.de/effect_size sitesi üzerinden Cohen d elde ettikten sonra CMAya computed effect size olarak girebilirsiniz. Mann Whitney analizinden U-testi değeri, n1 ve n2 değerini aldıktan sonra http://psychometrica.de/effect_size sitesindeki ilgili kısımdan Cohen d hesaplayabilirsiniz. Bunu da CMAya girmeniz çok basit. Siz Cohen dyi 3 farklı şekilkde hesaplattığınız için her hesaplama türü için farklı sütun açarak CMAya giriş yaparsanız CMA otomatikmen hepsini bir araya getirir. Mann Whitney hakkında daha fazla bilgi almak için şu siteye göz atabilirsiniz: http://www.ekonomianaliz.com/spss-mann-whitney-u-testi/ Kısaca t-testi ve Mann whitney ikisi de ortalama bazlı çalışmaz. T-testi ortalama bazlı, MannWhitney ortanca bazlı çalışır. Ama Mann Whitney için sizin ihtiyacınız olan ortanca değil de çalışmalardan alacağınız U-testi değeri, n1 ve n2 değeridir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

EVET. CMAya birden farklı formatta etki büyüklüğü hesaplama bilgisi girilebilmektedir. Study name ekledikten sonra insert>column for>effect sise data dediniz ve ortalama, SS, N olanı seçtiniz diyelim. daha sonra o siteden hesapladığınız Cohen d ve varyansını girecekseniz tekrardan menülere gidip insert>column for>effect sise data deyip computed effect size kısmından Cohen d ve varyans olanı seçerseniz CMA başka sütunlar ekler. oraya da cohen d ve varyans değerini girebilirsiniz. Videolarda nasıl yapılacağı gösterilmiş olması lazım. CMA'nın avantajı birden fazla etki büyüklüğü hesaplama yolunu aynı dosyaya girebilmenizdir. n1,n2 iki gruba ait örneklem büyüklüklerini temsil eder.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

kontrol vs deney grubu yerine kadın vs erkek ya da genç vs yaşlı şeklinde 2 grup belirleyerek bu 2 grup arasında standartlaştırılmış ortalama farkı (Cohen d, Hedges g) hesaplayabilirsiniz. Alt grup analizlerini ayrı ayrı yaptığınız için eğitim düzeyinde 11 varsa onu ayrı bir analiz olarak, yaş gruplarında 9 veri varsa yani kayıp veri varsa onu da yrı şekilde eldeki veri sayısıyla anazliz edebilirsiniz. Burada 2 farklı CMA Veri seti kaydederek analizleri ayrı veri setleri üzerinden yürütebilirsiniz. Verdiğim örnekte birnci veri setinde 11 etki büyüklüğü değeri olurken ikincisinde 9 tane etki büyüklüğü değeri olacaktır.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

hem anlamlı hem de anlamlı olmayan korelasyonlar meta-analiz çalışmasına eklenebilir

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Etki büyüklüklerini hesaplayıp ortalama etki büyüklüğü değerini hesaplarsanız temel meta-analizi yapmış olursunuz. Eğer ek analizler yapacaksanız bunlar ya alt grup analizi (örn. Analog ANOVA) ya da meta-regresyon olabilir. Bu ek analizleri yapabilmeniz için CMA veriniz içerisinde ek bir sütun oluşturup moderatör olarak tanımlamanız gerekir. Bunu yapmak için herhangi bir boş sütun seçili iken menülerden INSERT>COLUMN FOR>MODERATOR derseniz açılan ekranda VARIABLE NAME kısmına değişken adını girip DATA TYPE kısmını da CATEGORICAŞL seçerseniz oluşturduğunuz sütuna her çalışma için grup bilgisi (LİSE, ÖNLİSANS, LİSAN, LİSANS ÜSTÜ) girebilirsiniz. Bu işlemi yaptıktan sonra RUN ANALYSIS butonuna tıkladıktan sonra açılan ekranda menülerden COMPUTATIONAL OPTIONS > GROUP BY alt sekmesine tıklayarak moderator olarak oluşturduğunuz değişkeni seçerseniz her bir grup için ortalama ES değerlerini elde edebilirsiniz. Videolardaki uygulamalarımızı da inceleyiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Sorularınız çok anlaşılır değil. Anladığım kadarıyla cevaplayayım: Öncelikle 3 etki büyüklüğünden biri belirlenerek ortalama etki büyüklüğü hesaplanır. Yayın yanlılığı ve heterojenlik incelenir. Eğer çalışmalar arası bazı kategorik değişkenler varsa bunlar da moderator olarak yeni bir sütuna eklenir ve bu alt gruplar için ortalama etki büyüklükleri hesaplanır ve aralaarında anlamlı farklılık var mı ona bakılır.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

o iki çalışmada hem kadın hem erkek grubuna ait bilgiler yoksa meta-analize katamazsınız. standartlaştırılmış oratalama farkı (cohen d) hesaplayabilmeniz için kontrol ve deney grubu ortalama, st sapma ve N değerleri lazımdır. Sizin durumunuzda da eğer bir çalışmada hem kadın hem de erkek grubu için bu değerler yoksa doğal olarak meta-analize ekleyemezsiniz. Eğer etki büyüklüğünüz Cohen d ise bunun için Fisher z hesaplamanıza gerek yok. Direkt alt grup analizleriniz oluşturduğunuz moderatör değişken üzerinden yürütebilirsiniz. Eğer etki büyüklüğü olarak korelasyon seçmişseniz o zaman analizlerin hepsi Fisher z üzerinden yürütülmeli

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

hem teorik anlatımlarda hem de uygulamalarda alt grup analizi ile metaregresyon analizlerinin nasıl yapılacağı anlatılıyor. ölçek ile ne kastettiğiniz anlaşılmıyor. ölçek türü bir değişken olarak nasıl eklenecek diyorsanız sürekli değişkenlerle metaregresyon kategorik değişkenlerle analog ANOVA yapılır. Her ikisini de aynı anda eklemek istiyorsanız metaregresyon yapılır. Tekrar belirtmek istiyorum. Bağımlı değişkeniniz her çalışma için hesapladığınız Etki Büyüklüğü değerleridir. Bunlarla ortalama etki büyüklüğü değeri hesaplarsınız. Daha sonra da ek bir sütunda değişkenler oluşturduysanız metaregresyon ya da analog ANOVA yaparsınız. Kategorik değişkeniniz isterseniz 2 kategoriye sahip olsun isterseniz 6 alt kategoriye sahip olsun. Bunu ek bir değişken olarak tanımladıktan sonra alt grup analizleri yapabilirsiniz. Sizin karıştırdığınız nokta Cohen d hesaplarken kontrol-deney, evli-bekar, erkek-kadın kullanarak standartlaştırılmış ortalama farkı hesabını 3 kategorili bir değişkene genellemeye çalışmak. Unutmayın meta-analizdeki etki büyüklüğü ya 2 grup arası farka (d) dayanır ya da iki değişken arası ilişkiye (r). Burada yaptığınız ortalama etki büyüklüğü değeri elde etmektir. Bu ortalama etki büyüklüğü diğer grup değişkenlerine göre farklılık gösteriyor mu sorusuna cevap ararken alt grup analizi yapılır. Lütfen videoları dikkatlice dinleyiniz. Ek okumalar yapınız.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

bildiğim kadarıyla anlamlı olmayanları da meta-analize ekleyebiliyorsunuz. zaten meta-analizin başlıca eleştirisi sadece significant (anlamlı) olan çalışmaların yayımlanması ve meta-analize eklenmesinin publication biasa (yayım yanlılığına) yol açmasıdır

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

ilk sorunuz için topladığınız çalışmalarda pre/post arası korelasyonu raporlamışlarsa onu girmenizi tavisye ederim. korelasyonu raporlamamış çalışmalar için M.Borenstein standardize kısmına post score SD seçip farklı korelasyon değerlerini (0.3, 0.6, 0.9) girmenizi ve etki büyüklüğü değerini kontrol etmenizi tabsiye ediyor. Eğer değer değişmiyorsa oraya herhangi bir korelasyon değerini girmenizi tavsiye ediyor. Eğer değer çok farklılık gösteriyorsa o zaman sadece post test ortalamalarını kullanarak etki büyüklüğü değeri hesaplamak daha uygun olacaktır. İkinci sorunuz için cevabım: Eğer bağımlı değişken her çalışmada aynı ise ve bu çalışmalara ait moderatörler varsa alt grup analizleri yaparak moderatörün alt grupları için ayrı ayrı etki büyüklüğü hesaplayıp bu değerlerin farklılık gösterip göstermediğini test edebilirsiniz. Modeatör değişken kategorik ise subgroup analysis moderatör sürekli ise metaregresyon yapabilirsiniz. İkisini de CMAda yapmak mümkün. Videoları izleyerek uygulayabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Sunumlarımızda ya da videolarda herhangi bir şekilde normallikten bahsettiğimizi hatırlamıyorum. Meta-analizin normallik gibi bir varsayımı olduğunu da bilmiyorum! O halde neden normalliğe bakacaksınız onu da bilmiyorum. İlle de bakacaksanız SPSS, SAS, R, Stata gibi genel kullanım programlarını kullanmalısınız. Verdiğimiz eğitimler CMA'ya yönelik olduğu için MetaWin gibi diğer programlar hakkında destek veremiyoruz. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

demo versiyonda o ifade yer almaktadır. o ifadeyi tem sürümünü alarak yok edebilirsiniz. o haliyle dergiye göndermeniz doğru olmaz. R ya da başka programlarda da orman grafiği elde edebiliyorsunuz. CMA programından elde ettiğiniz etki büyüklüğü değerleri weight değerlerini girerek https://www.evidencepartners.com/resources/forest-plot-generator/ online olarak da bu grafiği elde edebileceğiniz siteler mevcuttur.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

daha önce cevaplamıştım. ya tam sürümünü edineceksiniz ya da başka programlar (R gibi) kullanacaksınız. online aletler sınırlı olsa da odds ratio için verdiğim siteyi diğerleri için de şunu kullanabilirsiniz: http://statstodo.com/ForestPlot_Pgm.php ihtiyacınız olan bilgiler CMA analizlerinizde yer almaktadır

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

metaregresyon yapacaksanız tek bir değişken eklerseniz en az 10 tane bireysel çalışmaya ihtiyacınız olacaktır (Borenstein, 2009). Eğer iki değişkeni aynı anda moderatör olarak ekleyecekseniz en az 20 çalışma gerekir. hedges g kullanmak için bireysel çalışmalarınızdaki örneklem büyüklüğünün 20'nin altında olması gerekir. Kategorik moderatörlerinizdeki alt gruplarda 4 çalışma olması ya da az çalışma olmasında hedges g kullanılır diye bir şey yok. Bir kategorik değişkenin bir alt kategorisi için 10 çalışma var diğeri için de 4 çalışma varsa bu durumda analog anova yapabilirsiniz. cohen d ya da hedges g kararı bireysel çalışmaalrın küçük örnekleme sahip olma durumuna göre belirlenir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Risk oranı, olasılık oranı ya da risk farkı istatistiklerini iki değişkeniniz olması durumunda kullanabilirsiniz. Bu iki değişkeniniz de ikilem (dichotomous) yani 2 kategorili olmalı. A değişkeni ilaç verip vermeme iken B değişkeni iyileşip iyileşmeme olabiliyor. Eğer bahsettiğiniz değişkenler ikili kodlama yapılıyorsa o zaman iki tanesini kullanarak risk oranı hesaplayabilirsiniz. Daha sonra 3.değişkeni analog ANOVA ya da metaregresyon analizlerinde kullanabilirsiniz. Her zaman ya iki değişken ya da iki grup üzerinden Etki Büyüklüğü hesaplayınız daha sonra varsa 3.değişkeni ek analizlerde ekleyiniz. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

her 2 deney grubunu da kontrol grup ile karşılaştırarak cohen d hesaplayabilirsiniz. müdahaleler aynı ise tek bir meta-analiz faklı ise 2 meta-analiz yaparak sunabilirsiniz. 3 grup üzerinden etki büyüklüğü hesaplamak mümkün olmadığı için evet öyle bir meta-analiz yapılamıyor.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Ayrı ayrı meta-analiz yapacaksanız evet hepsi için ayrı ayrı orman grafiği elde etmeniz gerekiyor. Bunu yapabilmek için 5 ayrı veri dosyası da oluşturabilirsiniz ya da aynı dosya içerisine hepsini kaydettiyseniz her seferinde Select by seçeneğini kullanmalısınız. CMA'da Run analyses dedikten sonra ekran açıken Computational options menüsünde yer alan Select by sekmesini tıklayıp açılan ekranda hangi çalışmalar orman grafiğinde yer alacaksa onları seçip OK deyiniz. Sonrasında High resolution plot tıklnadığında sadece bu çalışmalara ait orman grafiği elde edildiğini göreceksiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Sorunuz çok açık değil. Analog ANOVA analizinin CMA'da nasıl gerçekleştirildiği uygulama videolarında yer almaktadır. Önce moderatör değişken oluşturunuz. Sonra Run analyses diyerek ortalama etki büyüklüğü elde ediniz. Sonra computational options menüsü içerisinde yer alan Group by sekmesine tıklayarak ilk adımda oluşturduğunuz kategorik moderatorü seçiniz. Sonra OK derseniz ortalama etki büyüklüğünün her alt grup için hesaplandığını göreceksiniz. Hem teorik hem de uygulama sunumlarında anlattık. CMA'da t-testi ya da ANOVA yoktur. 2 alt kategori de olsa 3 alt kategori de olsa yapılan analizin adı alt grup analizidir ve analog ANOVA yaklaşımı diye adlandırılır.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Türkiye'deki deneysel çalışmalarında benim de karşılaştığım bir durum bu. Maalesef bu konuda bildiğim herhangi bir düzeltme yok. Bireysel çalışmalar tarafından nasıl raporlanmışsa o şekilde meta-analize katmak zorundasınız. Bu durumda olan çalışma sayısı az ise outlier (uç değer) olarak kabul edip çalışmaya eklemeyebilirsiniz. Çalışmaların her birini içeren meta-analiz yaparak ortalama etki büyüklüğünü hesaplayın. Sonra her bir çalışmayı elde ettiğiniz ortalama etki büyüklüğünün güven aralığı ile karşılaştırın. Çok büyük olarak tanımladığınız çalışmaların güven aralığının alt sınırı ortalama etki büyüklüğü güven aralığının üst sınırından büyükse o çalışmayı çıkarabilirsiniz. Benzer mantık çok küçük çalışmalar için de yapılabilir. Örneğin 16 çalışmadan elde edilen ortalama etki büyüklüğü ve güven aralığı şu şekilde olsun: 0.4708 [0.3406; 0.6010]. Herhangi bir çalışmanın etki büyüklüğü ve güven aralığı da şu şekilde olsun: 1.7912 [ 1.1139; 2.4685]. Bunu CMA'dan elde edebilirsiniz. Bu çalışmanın güven aralığının alt sınırı (1.7912) ortalama etki büyüklüğünün güven aralığının üst sınırından (0.6010) büyük olduğu için bu çalışmayı outlier olarak alıp çalışmadan dışlayabilirsiniz. Ayrıntılar için: https://bookdown.org/MathiasHarrer/Doing_Meta_Analysis_in_R/detecting-outliers-influential-cases.html sayfasına bakabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Bu çok karşılaşılan bir durumdur. Örneğin zeka, yaratıcılı vb. yapılar tek bir ölçekle ölçülmüyor. Her çalışmada farklı bir ölçek kullanılabiliyor. A ölçeği tarafından ölçülen değer üzerinden elde edilen korelasyonu da B ölçeği tarafından ölçülen değer üzerinden elde edilen korelasyonu da aynı meta-analiz içerisinde analiz edebilirsiniz. Zaten korelasyon standartlaştırılmış bir değer olduğu için bunu yapmanıza izin verir. Diğer standartlaştırılmış etki büyüklüklerinde de durum bu şekildedir. Eğer farklı ölçeklerde ilişki ya da deneysel etki nasıl bir farklılık gösteriyor diyorsanız her ölçek için ayrı ayrı meta-analiz yapmak yerine hepsini bir dosyada kaydedip yanına bir moderatör değişken eklemeniz daha mantıklıdır. Bu moderatçr değişken ölçek türünü (A, B, C, D...) belirten bir kategorik değişken olabilir. Önce tüm çalışmaları içeren genel bir meta-analiz yaparsınız daha sonra da CMA'da Run analyses dedikten sonra ekran açıkken computational options > group by kısmından alt grup analizi (ANALOG ANOVA) yaparsınız. Böylelikle hem genel hem A öleği hem de B ölçeği için ortalama etki büyüklüğü değeri elde etmiş olursunuz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

merhaba Böyle bir problemle daha önce hiç karşılaşmadım. Demo versiyonunu kullanıyor olduğunuz için grafiğin üzerinde yazan Evaluation Copy ifadesinden dolayı olabilir. Ya CMA'nın tam sürümünü almalısınız ya da JAMOVİ gibi programlarda bu grafiği elde etmelisiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

şu videoyu izleyebilirsiniz: https://www.youtube.com/watch?v=wilIbKJwzdE

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

merhaba Raporlama konusunda kendi alanınızda yayınlanmış olan meta-analizleri incelemeniz faydalı olacaktır. Şekil 1'De gördüğünüz tüm değerleri birkaç cümle içerisinde sunan örnek bir yazı aşağıda sunuyorum: Genel (ortalama) etki büyüklüğünün analizi ve heterojenlik testi sonuçları Tablo 1'de sunulmuştur. 11 etki büyüklüğünün tümü birleştirildiğinde, genel etki büyüklüğü tahmini -0.059 standart hatası ise 0.073'tür. Bu ortalama etki büyüklüğü istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır (z-değeri = -0.807, p>0.05). Ortalama etki büyüklüğünün% 95 güven aralığı -2.203, -0.085 şeklindedir. Heterojenlik testi, beklenen 18.307 değerine kıyasla 16.25 Q istatistiğini vermiştir. Sıfır hipotezinin testi, 0.05'ten büyük bir p değeri ile istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. I2 istatistiği 38.3 olarak hesaplanmıştır, yani çalışmalar arasında gözlemlenen toplam varyansın %38.3'ü etki büyüklüğündeki gerçek farklılıklardan kaynaklanmaktadır. Bu sonuçların sunumu farklılık gösterebilir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Hocam sizin p değeriniz anlamlı çıkmadığı için 2 grup arasında anlamlı bir fark yok gözükmüyor.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Hocam zaten etki büyüklüğü 2 grup arasındaki ortalama farkına dayalı olarak hesaplanır. Deney vs Kontrol, kadın vs erkek ya da sizin yaptığınız gibi konservatif vs cerrahi olacak şekilde. 11 çalışmaya ait 11 etki büyüklüğü sonucunda elde edilen ortalama etki büyüklüğü pozitif ise ve anlamlı ise en başa yazdığınız grup ondan sonra gelen gruptan daha etkilidir şeklinde yorumlanır. Eğer negatif ise ilk grup ikinci gruptan etkisizdir şeklinde yorumlanır. Burada ortalama etki büyüklüğünün işareti ve anlamlılık düzeyine bakılır. Elde ettiğiniz ortalama etki büyüklüğü oluşturduğunuz bir değişkene göre farklılık gösteriyor mu sorusunu merak ediyorsanız o değişkeni moderatör olarak tanımlayıp alt grup analizi yapabilirsiniz. Eğer sizin sorunuzda (çok açık değil) ilk 11 çalışmada konservatif, son 11 çalışmada da cerrahi yöntem uygulanmışsa o zaman en sağ tarafta bir moderatör değişken oluşturup veri setine ekliyorsunuz. Daha sonra computational options içersinden bu moderatör değişkene göre alt grup analizi yaparak hem genel ortalamayı, hem konservatif gruba ait ortalamayı hem de cerrahi gruba ait ortalamayı elde edbiliyorsunuz. Ayrıca bu iki alt grup arasında anlamlı farklılık var mı test edebiliyorsunuz. Lütfen videoları baştan sona izleyiniz. Sorduğunuz soruların cevapları orada yer almaktadır. iyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Birden fazla veri tabanında araştırma yaptığınızda ilk veri tabanında bulduğunuz 30 çalışmanın aynısını ikinci veri tabanında bulduğunuzu düşünün. Bu durumda ikinci veri tabanında duplicate yani bire bir aynısı olan çalışmalar çıkıyor. Diyagramda bu bilgiye yer verilerek bu sayının da çıkarıldığı bahsedilir. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

veri sayınızı vb detayları bilmeden bu tür bir soruya net cevap vermek doğru olmaz. Egger ile Begg-Mazumdar yöntemleri birer testtir ve örneklem büyüklüğünden etkilenir. Huni grafiği subjektiftir. Fail safe N değerleri de tek başına yeterli değildir. Eğer trimm and fill yönteminde hem sağ hem sol hem fixed hem random model kısımlarına teker teker baktınız hala trimmed kısmında sıfır yazıyorsa yayım yanlılığı olmadığını söyleyebilirsiniz. Bazen kullanıcılar CMA'da sağ sol kısmına ayrı ayrı bakmayı unutabiliyorlar. Kısacası cevabınızın tek bir yanıtı yok. Bu konuda detaylı bilgi için şu kaynağa göz atmanızı tavsiye ederim: Publication Bias in Meta-Analysis: Prevention, Assessment and Adjustments Author(s): Hannah R. Rothstein, Alexander J. Sutton, Michael Borenstein

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

şekli görmeden pek bir yorum yapamam ama zaten üst tarafta yığılma olması çok kötü bir şey değil. Yani standart hataları çok küçük çıkmış demektir. Önemli olan huninin dışında çok çalışma olmaması. veri giriş sürecinde hata yapmadığınızdan emin olduysanız ve eksik çalışma olmadığından eminseniz o şekilde raporlayınız. Yayım yanlılığının tek göstergesi huni grafiği değildir. Diğer yöntemlere dayalı bilgileri de beraberinde sununuz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

CMA demosu tam (profesyonel) sürümle aynı özelliklere sahiptir. Sadece orman grafiği üzerinde evaluation copy yazar. CMA 2 ve CMA 3 var. Eğer siz CMA 2'nin demosunu indirmişseniz metaregression2 onda yer almaz. CMA3 demosunu indirmişseniz ve metaregression2 yer almıyorsa bunla ilgili benim de bir bilgim yok maalesef. moderatör değişkenlerle analiz yaptığınızda moderatörlerin alt kategorilerine göre ayrı ayrı grafik elde edemezsiniz. Bunu yapabilmeniz için Select by menüsünde o kategoriyi seçip diğerlerinin seçimini kaldırabilir sonrasında orman grafiği alabilirsiniz. Yani bir anlamda veriyi alt kategorilere göre bölüp temel analizleri yapmak gibi düşünebilirsiniz. Alt grup analizlerini yaparken otomatik olarak bu garfikleri alt kategorilere göre vermediğini biliyorum.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba, Açıkçası anlamlı bulgu heterojenliği açıklamak için kanıt olsa da anlamlı olmayan bulgu o değişkenlerin heterojenliği kesinlikle açıklamadığını söylemez. Bunun sebebi kullanılan testlerin istatistiksel gücünün düşük olmasıdır. Ayrıca alt gruplardaki çalışma sayıları arasında eşit olmayan dağım da (örneğin makale sayısı=30, tez sayısı=2 olması gibi) anlamlı olmayan bulguya sebep olabilir. Benim önerim bu açıklamalara ek olarak başka değişkenler bulmaya çalışmanızdır. Heterojenliği açıklayacak başka değişkenler ya da var olan değişkenleri farklı şekilde kodlamalar yapılabilir. Heterojenliğin sadece örnekleme hatasıyla açıklanmasına çok denk gelmedim ama bu da meta-analizdeki etki büyüklüğü farklılıkları için zaten kullanılan bir ifadedir. Birden çok sebebi olabilir bu durumun. Bu konu hakkında detaylı bilgi için şu çalışmaya göz atmanızı tavsiye ederim: https://www.researchgate.net/publication/325351003_Interpretation_of_subgroup_analyses_in_systematic_reviews_A_tutorial

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Münevver Hanım bu bilgiyi kimden duymuşsanız yanlış bilgilendirilmişsiniz. Aslında korelasyon daha çok psikolojide ve eğitim bilimlerinde kullanılır. Eğer sürekli bir moderatör değişkene sahipseniz (yaş gibi, yıl gibi, başarı puanı gibi) bu durumda mecburen metaregresyon yapacaksınız. Googlescholarda "students" "correlation" "metaregression" şeklinde arama yaparsanız yüzlerce çalışma bulabilirsiniz.Size kaliteli bir dergide yayımlanmış bir de örnek çalışma veriyorum: A Meta-Analytic Review of the Relations Between Motivation and Reading Achievement for K–12 Students Review of Educational Research June 2020, Vol. 90, No. 3, pp. 420–456 DOI:https://doi.org/10.3102/0034654320919352 Ayrıca CMA ile Meta-Analiz Uygulamaları adlı yeni çıkan kitabımızda bu konuyu detaylı bir şekilde anlattık. oraya da bakabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

cevap:EVET Korelasyon, Cohen d, olasılık oranı vb bunlar etki büyüklüğü değerleridir. Bu üçünden herhangi biri ile meta-analizinizi bitirdikten sonra sürekli bir değişkenin etki büyüklüğüne etkisini merak ediyorsanız metaregresyon yapabilirsiniz. Etki büyüklüğünün cinsi fark etmez.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Önceki cevabımda "sadece" demedim. "Eğer sürekli bir moderatör değişkene sahipseniz..." demiştim. Sunumlarda da kitabımızda da aynı şekilde geçer. Moderatör kategorikse hem anova hem regresyon yapılabilir. Moderatör sürekli ise metaregresyon yapılabilir. Hem sürekli hem de kategorik değişkeni aynı anda analiz edecekseniz yine metaregresyon kullanabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Sunumlarda da anlattığımız üzere illaki deney-kontrol olmak zorunda değil. kadın-erkek, evli-bekar vb herhangi iki grup ortalaması ve standart sapması kullanarak etki büyüklüğü değeri hesaplayıp meta-analiz yapabilirsiniz. Başka bir seçenek de örgütsel bağlılık ile başka bir yapı (örneğin örgütsel adalet) arasındaki korelasyonlar üzerinden meta-analiz yapabilirsiniz. Sunumlarda detaylı bilgileri bulabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

etki büyüklüğü formülü iki gruba göre olduğu için teorik olarak gerekçelendirebildiğinizde iki grup arası sürekli bir değişkeni karşılaştıran etki büyüklüğü değeri hesaplayıp meta-analiz yapabilirsiniz. Ama iki grubun ortalamalarını ortalamasını almak ve standart sapmalarının ortalamasını almak doğru bir yaklaşım gibi durmuyor. Özellikle standart sapmaların ortalamasının alınması konusu istatistiksel olarak doğru değil. Olsa olsa birleştirilmiş (pooled) standart sapma kullanılır. Sizin yapmaya çalıştığınızın bir örneğine rastlamış değilim. Aynı çalışmada 4 kategori de varsa ikiden fazla grubu karşılaştırabildiğiniz network meta-analysis yöntemini araştırmanızı tavsiye ederim. Network meta-analyis birden fazla deney grubu olan çalışmalarda etki büyüklüğü hesaplayıp meta-analiz yapma şansı sunuyor.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

standart yükü ifadesi ile faktör yükü, yol katsayısı ya da çoklu regresyondaki katsayıyı ima ediyorsa korelasyon değeri olarak alamazsınız hocam. ya korelasyon olacak ya da basit regresyondaki standartlaştırılmış katsayı olacak. ilişkilerde de bildiğim kadarıyla sadece Pearson r değeri kullanabilirsiniz. bu tür durumlarda yazara mail atıp korelasyon değeri istenebilir. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba. Meta-analizde normal dağılım gibi bir zorunluluk bulunmamaktadır. Yine de normal dağılım grafiği elde etmek istiyorsanız bunu CMA'da yapacağınız bir yer yok diye biliyorum. CMA'da hesaplanan etki büyüklüğü değerlerini alıp SPSS vb programlara yapıştırarak histogram vb grafikler elde edebilirsiniz. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Evet. CMA'da Önce Pearson r değerlerini Fisher z değerine dönüştürüyor sonra da N-3 ile ağırlıklandırıyorsunuz. Fisher z CMA'da seçildiğinde CMA bunu otomatik olarak yapıyor.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Bu durumda ortalamalarını almak yerine birleşik korelasyon (composite korelasyon) hesaplayarak elde ettiğiniz değeri girebilirsiniz. Kitabımızın (Şen ve Yıldırım, 2020) 67 ve 68. sayfasında bunu nasıl yapacağınız anlatılıyor. Formülü buradan veremiyorum. 3 Korelasyonun aritmetik ortalamasını almak ya da içlerinden bir tanesini kullanmak da başka yöntemlerdir ama çok önerilmemektedir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Genellikle korelasyon kullanılarak yapılan meta-analizlerde hakemlerin bu tür bir beklentisi oluyor. Borenstein vd (2009) kitabının 38. bölümünde bu konuyu detaylıca açıklanıyor. Oraya bakmanızı tavsiye ederim. Kısacası sizin korelasyon elde ettiğiniz çalışmalarda güvenirlik ya da geçerlikle ilgili problemler olabilir. Bu problemi ortadan kaldırmak adına güvenirlik değerlerini de hesaba katarak bir düzeltme yapmanız beklenir. Yani çalışmalardan r değerlerini toplarken güvenirlik değerlerini de toplamanız yoksa ortalama bir değer sunarak correction (düzeltme) yapmanız gerekiyor. Hunter-Schmidt meta-analysis olarak da bilinir. Bunu CMA'da yapmak mümkün değil ama R gibi prgramlarda yapabilirsiniz diye biliyorum.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Bir çalışmadan 2 etki büyüklüğü çıkması durumunda; İkisi de farklı örneklemlerden elde edilmişse birbirlerinden bağımsızdırlar ve ayrı ayrı kullanılabilir İkisi de aynı örneklemlerden elde edilmişse bunlar birbirlerine bağımlıdırlar ve ayrı ayrı kullanılamazlar. Ya birini alırsınız ya da ortalamasını alabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Yayınlanmış korelasyona dayalı meta-analiz çalışmalarının çoğu sizin yaptığınız gibi sadece CMA üzerinden analiz edilmiştir. Az sayıda çalışmada Hunter-Schmidt correction uygulandığını görürsünüz. Ben de önceki çalışmalarımda bu düzeltmeyi uygulamamıştım fakat şu anda değerlendirmede olan bir çalışmamda hakemlerden sizin aldığınız yorumun benzerini aldım. Sadece tartışma bölümünde bu konudan bahsedip https://www.metafor-project.org/doku.php/tips:hunter_schmidt_method adresindeki kodu kullanarak ortalama bir güvenirlik değeri ile düzeltme uyguladım. Buna dayalı oratalama korelasyon değerini sundum. Diğer analiz ve bulgularımı değiştirmedim. Siz de bu şekilde yapabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

bana göre kadın-erkek karşılaştırması da yapabilirsiniz çocuk-genç karşılşatırması da. ikisi de istatistiksel olarak mümkün. sormuş olduğunuz sorunun cevabını siz vereceksiniz. hangisini yapmak alanınız açısından daha kıymetli ise yani alandaki genel soruyu cevaplayacaksa ona odaklanmanızı tavsiye ederim. aynı çalışmada ikisini de ayrı ayrı analiz ederek verebilirseniz bu da kıymetli olacaktır.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

CMA üzerinden nonparametrik istatistik sonuçlarını dönüştürebileceğiniz data entry (veri girişi) yok sanırım. genelde nonparametrikler hesaba katılmaz. ama ille de bazı değerler var ve ben önce Cohen d'ye çevirip sonra çalışmama ekleyecem derseniz istatistiksel olarak mümkün. şu sayfadaki hesap makinesini kullanabilirsiniz: https://www.psychometrica.de/effect_size.html Ayrıca ki-kare olan durumlarda da etki büyüklüğü hesaplayabileceğiniz şu siteye göz atabilirsiniz: https://www.campbellcollaboration.org/research-resources/effect-size-calculator.html eğer bir makalede SS değeri verilmemişse t, p vb. diğer değerlere bakmak gerekiyor onlar da yoksa yazarlardan istemek onlar da dönüş yapmazsa çalışmayı kapsam dışı tutmak gerekir (bu da makalede belirtilmeli). iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Bu eğitim CMA programı ile ilgili. R, Revman ya da diğer programlara yönelik sorularda programın geliştiricileri ile iletişime geçmelisiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhabalar, CMA'da veri girişini doğru yerden yaptığınıza emin olunuz. İster iyileşmeyi event olarak alın isterseniz iyileşmeme sayısını event olarak alın her iki durumda da etki büyüklüğü hesaplanabiliyor: Event-A Total-A Event-B Totatl-B Odds Ratio SE Variance 124 124 154 159 8.86407766990291 2.18200689236533 1.48199959589793 2.19632280224162 0 124 5 159 0.112814895947426 -2.18200689236533 1.48199959589793 2.19632280224162 CMA'da Insert Effect size data dedikten sonra Dichotomous altında yer alan ilk satırı (Events and sample size in each group) seçmelisiniz videoları dikkatlica izlemenizi tavsiye ederim iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

hem deney hem de kontrol grubu üzerinden olasılık oranını bu şekilde hesaplayamazsınız. yapmaya çalıştığınız şey Cohen d hesaplamak gibi geldi bana. Olasılık oranını hesaplayabilmek için önceki mesajımdaki gibi bir yol izlemelisiniz. Lütfen sunumlara ve temel meta-analiz kaynaklarına göz atınız.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

merhabalar. eğer uçdeğerleri çıkarmaya karar vermişseniz tüm analizleri o şekilde yapmanız tutarlılık açısından daha doğru olur. bir veride uç değer(ler)in olması alt gruplar arası anlamlı farklılığa yol açması şaşırtıcı olmasa gerek. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Birkaç örnek makale incelerseniz alan uzmanlarının nasıl yorumladığını görebilirsiniz

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Çok sık yapılan bir analiz olmadığı için eğitimlerde yer vermemiş olabiliriz. Study name ekledikten sonra effect size data ekleme kısmından "Types of studies included" ekranında "Estimate of means, proportions or rates in one group at one time-point" kısmından bu analizleri yapabilirsiniz. Bu kısım haricinde geri kalan kısımlar meta-analizin diğer analizleri ile aynıdır. iyi çalışmalar dilerim

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

p-değeri hipotez türüne bağlı olarak çift kuyruk ya da tek kuyruk üzerinden hesaplanır. p-değerini aldığınız makalede bu belirtilmişse onu giriniz belirtilmemişse 2 yazınız (genelde istatistik programları çift kuyruklu hesaplar p-değerini)

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

meta-analizle cevaplamak istediğiniz genel araştırma sorusunu cevaplayan analize ait t-değeri varsa onun üzerinden CMAya giriş yapabilirsiniz. Aynı soruyu cevaplayan birden fazla t-değeri varsa örneklemler farklı ise farklı etki büyüklüğü olarak alabilirsiniz. Eğer meta-analizle cevaplamak istediğinizaraştırma sorusundan başka bir soruyu cevaplayan t-testi varsa onu meta-analize eklemeniz doğru değildir. Kız ve erkek öğrencilerin matematik başarıları arasında fark var mı sorusunu cevaplıyorsanız bir çalışmada da cinsiyete göre matematik başarısı, fen başarısı ve sosyal bilgiler başarısı karşılaştırılmış olsun. Bu durumda sadece matematik başarısı üzerine yapılan analizin t-testini kullanabilirsiniz. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhabalar, Bir meta-analizde etki büyüklüklerinin ne ölçüde değiştiğine heterojenlik denir. Heterojenlik, gerçekte verilerde mevcut olan ve farklı bir gerçek etkiye sahip olan iki veya daha fazla alt grup çalışma olmasından kaynaklanabilir . Bu tür bilgiler araştırma için çok değerli olabilir çünkü bu, etkilerinin daha düşük veya daha yüksek olduğu belirli müdahaleleri veya popülasyonları bulmamızı sağlayabilir. İstatistiksel bir bakış açısından, yüksek heterojenlik aslında sorunlu bir durumdur. Çok yüksek heterojenlik, çalışmaların hiçbir ortak noktasının olmadığı ve verilerimizin arkasında “gerçek” bir etki olmadığı anlamına gelebilir, yani birleştirilmiş etkiyi rapor etmenin hiçbir anlamı yoktur. Etki büyüklüğü dağılımlarının heterojen olduğu tespit edildiğinde, araştırmacılar alt grup analizleri ya da metaregresyon analizi yaparak heterojenliğin olası kaynağını tespit etmeye çalışır. Heterojenlik düşük çıkarsa sadece ortalama etki büyüklüğünü raporlamak yeterli olacaktır. Genellikle %50 ve üzeri heterojenlik etki büyüklükleri arasında farklılığın olduğu anlamına gelir. %50 orta, %75 üzeri yüksektir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

CMA'nın kendi web sayfasında bu analizin nasıl yapılacağına dair bazı videolar var onları izleyebilirsiniz: https://www.meta-analysis.com/pages/videotutorials.php?cart=BGNV5967024 https://www.youtube.com/watch?v=-i4G2wWz1Tg Bizim verdiğimiz eğitimde çalışmalar arası alt grup analizlerine odaklanılmıştır.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

CMA'nın kendi web sayfasında bu analizin nasıl yapılacağına dair bazı videolar var onları izleyebilirsiniz: https://www.meta-analysis.com/pages/videotutorials.php?cart=BGNV5967024 https://www.youtube.com/watch?v=-i4G2wWz1Tg Bizim verdiğimiz eğitimde çalışmalar arası alt grup analizlerine odaklanılmıştır.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Eğer ortalama farkına dayalı bir etki büyüklüğü hesaplaıyorsanız (soruda belirtilmemiş) tek bir ölçüm yapılmışsa post test kısmından veri girişi yapılır eğer öntest/sontest olmak üzere 2 ölçüm yapılmışsa ikisini de hesaba katan formüller de var sadece son testi kullanabilme durumunuz da var ikiden fazla ölçüm yapılan durumlarda deneysel müdahalenin etkiliğini merak ediyorsanız deney sonrası yapılan ölçümleri dikkate almanızı tavsiye ederim. alterantif olarak boylamsal çalışmaları hariç tutmak gibi bir kriter koyabilirsiniz. ANOVA sonucundan ziyade ortalama, SS, ve N değerlerini almanızı tavsiye ederim. Bahsettiğiniz çalışmayı görmeden sağlıklı bir cevap vermek mümkün değil. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Lütfen biraz yayımlanmış meta-analiz çalışmalarını inceleyiniz. Meta-analizde asıl amaç ortalama etki büyüklüğünün hesaplanmasıdır. Alt grup analizleri devam niteliğinde analizlerdir. Temel meta-analiz yapmadan heterojenlik kontrol edilmeden alt grup analizleri yapacağım diye bir şey yok.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

başlıkta meta-analiz olduğu belirtilmek zorundadır. eğer alt boyutlar arasındaki ilişkinin (korelasyonun) ortalamasını merak ediyorsanız ve bireysel çalışmalar o alt boyutlar arasında korelasyon değeri raporlamışsa bu işlemi kolaylıkla yapabilirsiniz. burada genel yapı ve alt yapıları ayrı ayrı meta-analiz yapmalısınız. önemli olan yapmak istediğinize yönelik yeterli veri olmasıdır. metaregresyon yaparak moderatör değişkenlerin yordayıcılığına ya da bazılarının dediği gibi etkisine bakabilirsiniz. CMA'da mümkün değil ama R ya da Mplus kullanarak meta-SEM yaparak da bu amacı gerçekleştirebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Bir çalışmada 1 deney grubu 2 kontrol grubu varsa 2 tane etki büyüklüğü hesaplayıp ortalamasını alabilirsiniz Diğer sorularınızda verilen veriler için CMA programında effect size data yazan kısımdaki menülere göz atınız. Oradaki değerlere sahip olmanız durumunda etki büyüklüğü hesaplayabilirsiniz. Eğer oradaki verilere sahip değilseniz (örneğin Mann Whitney U testi sonucu) etki büyüklüğü hesaplayamazsınız. Hangi veriler üzerinden hangi etki büyüklüklerinin hesaplandığı konusunda bir meta-analiz kitabındaki (ör Borenstein vd.) hesaplama/dönüşüm tablolarına göz atarak elle de hesaplayabiliirsiniz iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

PROBLEM ÇÖZME YÖNTEMİNİN ÖĞRENCİLERİN AKADEMİK BAŞARILARINA , DERSE YÖNELİK TUTUMLARINA VE ÖĞRENİLENLERİN KALICILIĞINA ETKİSİne bakıyorsanız burada 3 tane bağımlı değişken var. üçü için ayrı ayrı meta-analiz yapacaksınız. Etkiden bahsediyorsanız korelasyon kullanamazsınız. Değişkenleriniz sürekli olmadığı için olasılık oranı da kullanamazsınız. Eğer kontrol deney grubu durumu varsa standartlaştırılmış ortalama farkı kullanmalısınız. Bunun için de her 2 gruba ait ortalama, SD, N değerleri varsa hem ön test hem son test için yoksa sadece son test için toplamalısınız. Bunun dışında CMA effect size data type kısmındaki satırlarda belirtilen bilgilere (t, F, p, N vb.) sahip olursanız da etki büyüklüğü hesaplanabilirç Bunların hepsi sunumlarda tane tane anlatıldı. Temel istatistik bilgilerinizi tazelemenizi, sunumu baştan sona tekrar dinlemenizi ve mümkünse bir meta-analiz kitabı okumanızı tavsiye ederim. Örnek çalışmalar da yardımcı olacaktır. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Muhtemelen çok düzeyli model kullanmıştır. Çok düzeyli modellerde de çoklu regresyon katsayısı gibi beta katsayısını alıp direkt etki büyüklüğü olarak kullanamıyorsunuz. O çalışmanın yazarına ulaşıp (muhtemelen korelasyon topluyorsunuzdur) etki büyüklüğü hesaplaaycak özet verileri talep edebilirsiniz. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Korelasyonu Cohen d'ye dönüştürebilirsiniz. bunun için gerekli olan formülü sunumlarda paylaşmıştık. bir meta-analiz kitabında da bulabilirsiniz. benzer şekilde OR değeri d değerine dönüştürülebilir. şu sitede otomatik yapabilirsiniz: https://www.escal.site/ Bu siteyi kullandığınızda varyansları kendiniz hesaplamanız gerekebilir. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

hepsini d'ye çevirirseniz hepsinde d ve varyans değeri varsa tabiki de hepsini computed effect size kısmında girererk aynı anda analiz edebilirsiniz. bir soru ilişki diğer soru fark üzerine olursa o zaman 2 ayrı meta-analiz yapılır. sizin durumunuzda her etki büyüklüğü aynı souyu cevaplayacak şekilde yapılan çalışmalardan elde edildiyse hepsini tek bir etki büyüklüğü indeksine çevirip analiz edebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Aynı yapıyı ölçen 3 ölçek olduğunu varsayarsak, her çalışma için etki büyüklüğü değeri hesaplayıp ölçek türünü bir moderator değişken olarak (A,B,C) ekleyip alt grup analizi yapılabilir. Böylelikle hem genel ortalama etki büyüklüğü hem de her bir ölçekten elde edilen çalışan çalışmaların ortalama etki büyüklüğü hesaplanabilir. Ayırca istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık var mı test edilebilir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Maalesef bildiğim kadarıyla toplam örneklem büyüklüğü değil de her gruba ait örneklem büyüklüğü değerlerine sahip olmanız gerekiyor. Yazarlara mail atarak bu değerleri isteyebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhabalar, Bireysel çalışmanın parametrik ya da nonparametrik olmasından ziyade o çalışmada sunulan özet verilerden ilgilenilen etki büyüklüğü hesaplanabiliyor mu ona bakılmalı. Etki büyüklüğü hesaplayabilmek için birçok farklı özet istatistik kullanılabiliyor. Eğer çalışmada raporlanan değerler işe yararsa o zaman çalışmayı hariç tutmak doğru olmaz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhabalar. Alt grup analizi yapmanın mantığı heterojenliğin olası kaynaklarını açıklamaktır. Eğer yok denecek kadar az heterojenlik varsa ya da çalışmalar arası homojen bir durum söz konusu ise alt grup analizinde alt kategoriler arasında istatistiksel olarak anlamlı fark çıkma olasılığı düşük olacaktır. Sabit etki ya da rastgele etkiler modellerinden birinin seçiminin de heterojenlik/homojenlik durumuna göre yapılması tavsiye edilmez. Alt grup analizi her iki model türünde de (heterojenliğin olası kaynaklarını açıklamak adına) yapılabilir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhabalar. Seçtiğiniz etki büyüklüğü (korelasyon, standartlaştırılmış ortalama farkı ya da olasılık oranı) her üç çalışma türünden de elde edilebiliyorsa çalışma türü adlı bir kategorik değişken oluşturarak üçünü de tek bir meta-analizde birleştirmeniz mümkünse birleştirebilirsiniz. Burada her çalışma türünden aynı etki büyüklüğünü elde edebilmeniz esastır. Genel olarak FMRI çalışmaları üzerinden Activation likelihood estimation (ALE) meta-analysis adlı özel bir meta-analiz türü uygulanmaktadır. Bu da eğitimlerimiz kapsamında olmayan bir konudur. Bu konuda araştırma yapmanızı tavsiye ederim. iyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Eğer korelasyona dayalı meta-analiz yapacaksanız deney-kontrol grubu içerip içermemesi önemli değil. Baktığınız şey 2 değişken arası ilişkidir. Bu yüzden çalışmalardan korelasyon değeri ve örneklem büyüklüğünü toplamanız yeterlidir. Dersleri tamamlarsanız korelasyon uygulamasında sorunuzun cevabını bulacaksınız. Korelasyon uygulama videomuzda ve CMA kitabımızda detaylı bir şekilde CMA'ya nasıl giriş yapacağınız anlatılıyor.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Korelasyona dayalı meta-analizde çalışmalarda deney ya da kontrol grubu olması bizi ilgilendirmez. Yeter ki çalışılan 2 değişken arası korelasyon değeri olsun. Varsa toplam örnekleme dayalı korelasyon ve N değeri kullanılır. Hem deney hem de kontrol grubu için farklı korelasyon değerleri hesaplanmışsa her ikisi de kullanılır. Şen, 2020_1 ve Şen, 2020_2 şeklinde veri girişi yapılarak analiz edilir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

sedatsen06@gmail.com adresine email atarsanız gönderirseniz oradan yollayabilirim. Ayrıca ResearchGate hesabınız varsa oradan da talep edebilirsiniz benim profilime girip.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

merhabalar eğer topladığınız çalışmalarda sadece sontest verileri varsa onlar için sadece son test verilerine (örn kontrol ve deney grupları için mean, SD, N) göre etki büyüklüğü (Cohen d ya da Hedges g) hesaplayınız. eğer topladığınız çalışmalarda hem öntest hem sontest verileri varsa onlar için hem öntest hem de son test verilerini (örn hem ö test hem de sontest durumunda kontrol ve deney mean, SD, N) göre etki büyüklüğü (Cohen d ya da Hedges g) hesaplayınız. Bunu hem https://www.campbellcollaboration.org/research-resources/effect-size-calculator.html adresinde (MEAN GAIN SCORES ile başlayan satırlarda) hem de CMA programında Insert effect size data kısmında continuous (means) bölümünde Unmatched groups, pre and post data kısmından gerçekleştirebilirsiniz. Önemli olan farklı 2 durumdaki deneysel desenden elde edilen etki büyüklüklerini ortak metrikte birleştirebilmek için standardize by post SD seçeneğinin seçilmesidir. CMA ile Meta-Analiz uygulamaları adlı kitabımızda detaylı bir şekilde açıkladığımı bölümleri de inceleyebilirsiniz. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhabalar, Öncelikle meta-analiz konunuzu açıktan her yerde paylaşmanızı önermem. Kontrol grubu olmayan çalışmaları (öntest sontest bile olsa) meta-analize dahil etmenizi önermem. Eklediğiniz tüm çalışmalarda bağımlı değişken aynı olmalı. Hem tutum hem de başarı aynı anda meta-analiz yapılırsa doğru bir şey yapılmış olmaz. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Bu çok temel bir soru olmuş. Soru sormadan önce biraz meta-analiz kaynaklarını ve makalelerini okumanızı tavsiye ederim. Makalenizin başlığı ne hakkında ise yani bağımlı değişkeniniz ne ise ona ait mean, SD, N değerleri kullanılır. Makalenizde "X yönteminin öğrenci başarısına etkisi" diyorsanız hem deney hem de kontrol grubu için "başarı" puanlarının mean, SD, ve N değerleri alınır. Makale başlığı "X yönteminin öğrenci başarısına etkisi" iken gidip de "tutum" puanlarına ait değerler alınırsa acaba doğru bir şey yapılmış olunur mu? Bu kısmı siz düşünün. Aynı çalışmada hem tutum hem de başarıya bakılmasını tavsiye etmem. Alt grup analizleri bağımlı değişkeni "ortak" yani "aynı" kategorik değişkenlerin farklı alt grupları (kadın vs erkek, ilkokul vs ortaokul) için uygulanır. İyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Aslında alt grup analizi her iki souya da cevap verir ama genel olarak "Meta-analize katılan çalışmalara ait etki büyüklüğü yayın yılına göre istatistiksel olarak anlamlı farklılıkları göstermekte midir?" şeklinde ifade edilirse daha manidar olur. Raporlama için bir tablo oluşturup, alt grup kategorileri, alt grup ES değerleri, s.h değerleri ile Qbetween değeri, serbestlik derecesi ve p-değeri raporlanmalıdır. Ayrıca metin içerisinde APAya uygun bir şekilde ifade edilmelidir. İyi dergilerdeki analog anova bulgularının nasıl raporlandığını incelemenizi tavsiye ederim. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Eğer aynı çalışmada iki farklı örneklemden iki farklı korelasyon değeri varsa Aftab vd. 2020_1 ve Aftab vd. 2020_2 şekilde kodlayabilirseniz sorunu çözersiniz. Eğer aynı örneklem kullanılmışsa ortalamasını alıp tek bir çalışma olarakCMAya girebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Bu durumda hakemli dergide yayınlanmış makaleyi almanız gerekiyor. İkisini birlikte almanız aynı çalışmayı 2 kere kodlamak anlamına gelir ve yanlış bir uygulama olur. Bilimsel açıdan kör hakemli incelemeye tabi olan yayımlanmış çalışmalar yani dergi makaleleri yayımlanmamış tezlerden daha güvenilirdir.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Merhaba İlk defa böyle bir durumla karşılaşıyorum. Sadece ortalama etki büyüklüğünün 0,333 olarak verilmesi ile (varsa) problemin ne olduğunu anlamamız mümkün değil. Her şeyi doğru yaptığınızdan eminseniz I-kare değerinin sıfır çıkması mümkün (0 ile 1 arası değer alabilir). Q-testi sonucuna da bakmak lazım. Bu durumda heterojenlik olmadığı düşünülebilir. Heterojenlik yoksa moderatör analizine de pek gerek yoktur. Yakınınızda bir meta-analiz uzmanı varsa ona verilerinizi ve analizleriniz göstermenizi ya da farklı bir programda analizlerinizi tekrarlamanızı tavsiye ederim. iyi çalışmalar

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Alt grup analizlerinde önemli olan istatistiksel olarak anlamlı çıkan moderatörlerdir. Bunların alt gruplarına ait ortalama etki büyüklükleri de en küçük şudur en büyük şudur şu kadar fark vardır ve bu fark anlamlıdır şeklinde yorumlanabilir ve literatür ışığında tartışılabilir. İstatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmayan moderatörler için alt gruplar detaylıca bahsedilmez ama bu bulgu da genel tartışmada literatüre dayalı olarak tartışılır. Örnek meta-analiz makalelerini incelemenizi tavsiye ederim.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

1) Sadece deney ve kontrol grubunun ikisini de içeren çalışmaları almalısınız. Kontrol yoksa etki büyüklüğü hesaplayamazsınız. 2) Bu soru teorik olarak cevaplanacak bir soru. X ve X’in alt boyutları bana hiçbir şey ifade etmiyor. Teorik olarak birleştirmek makulse birleştirin yoksa ayırın derim. 3) Eğer ölçekler aynı yapıyı ölçüyorsa X ölçeği olmuş Y ölçeği olmuş fark etmez. En nihayetinde tüm çalışmalarda standartlaştırılmış etki büyüklüğü elde edilir meta-analizde. Tavsiyem iyi dergilerde yayınlanmış örnek meta-analiz çalışmaları okumanız ve temel meta-analiz kaynaklarına göz atmanız.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Etki büyüklüğü çok büyük olan çalışmayı uygun atıf kullanarak belirlediğiniz bir kritere göre uçdeğer olarak belirleyebilirsiniz. Çalışmalarla ilgili betimsel tabloyu sunarken bu çalışmaya da yer verebilirsin. Analizleri yaparken bu çalışmayı çıkardığınızı belirtirsiniz. Ortalama etki büyüklüğünü bu çalışma olmadan elde ederek o şekilde raporlama yapabilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Veri setinizi ve bulgularınızı görmeden bir şey diyemem. Çok nadir de olsa fixed effect ile random effect modellerden elde edilen ortalama etki büyüklüğü değeri aynı olabiliyor. Bunun sebebi Q-testinin istatistiksel olarak anlamlı olmaması, verinizde heterojenliğin çok düşük olması ?2 değerinin sıfır olması olabilir. Forest plot'ı neden elde edemediğinize ya da nasıl bir görüntü elde ettiğinize dair de veri setini ve forest plot ı görmeden bir şey diyemem.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Aslında çok tavsiye edilen bir uygulama olmasa da bazı durumlarda Cohen d'yi elde etmek mümkün. https://psychometrica.de/effect_size sayfasında 11 nolu kısımda test istatistiği ve örneklem değerleri girerek Cohen d elde edebilirsiniz. Cohen d varyansını da meta-analiz kitaplarındaki formülleri kullanarak elle hesaplarsanız ilgili çalışmalara ait gerekli bilgileri elde etmiş olursunuz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Deney ve kontrol grubu yerine herhangi iki kategorili bir grup değişkenine göre karşılaştırma yapabilirsiniz. Örnek kadın-erkek. Başka değişkenler için meta-analiz çalışmalarını incelemenizi öneririm.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

"CMA'da Insert">"Effect size" kısmında "Unmatched groups" altında "Sample size and t-value" yazan satırı seçtikten sonra örneklem büyüklüğü ve t-değerini girerek Cohen d değerini elde edebilirsiniz.

Eğitmenin Cevabı (DR. ŞEN VE YILMAZ)

Maalesef danışmanlık vermiyoruz.