Comprehensive Meta Analysis ile Meta-Analiz Nasıl Yapılır?

Bu yazıdaki birinci amacım araştırmacılara meta-analiz nedir’i öğretmek değil (ki haddime de değil), meta-analiz yaparken yardımcı bir yazılım olan Comprehensive Meta Analysis ile meta-analizin nasıl yapılabileceği hakkında küçük bir bilgi vermektir. İkinci amacım ise Türkiye’deki bilgi saklama alışkanlığına karşı küçük bir adım atmaktır.

Meta-analiz hakkında bilgisi olmayan okuyuculara yazıdaki ifadeler anlamsız gelebileceği gibi, meta-analiz hakkında bilgisi olan okuyuculara yazıdaki bilgiler eksik ya da hatalı gelebilir.

Lütfen görüş ve düzeltmelerinizi aşağıda yorum olarak bildiriniz.

Comprehensive Meta Analysis yazılımını http://www.meta-analysis.com/pages/demo.html adresinden indirebilirsiniz.

Detaylı anlatımı yazının devamında bulabilirsiniz.

UYARI: Zaman geçtikçe yazıda oldukça eksiklikler olduğunu farkettim. Özellikle “forest plot” sonucunun nasıl okunacağı hakkında epeyce bilgi eksikliği var. Yazıyı güncelleyene kadar, o bölüm hakkında detaylı bilgiyi “how to read forest plot” şeklinde aramalar yaparak bulabilirsiniz.

GİRİŞ

Araştırmacılar çoğu zaman ekonomi, araştırma süresi, araştırmacı özellikleri gibi nedenlerle küçük örneklemler ya da araştırma grupları ile çalışmaktadırlar. Bununla birlikte yapılan benzer araştırmalar farklı sonuçlar doğurabilmektedir. Bu nedenle benzer konu üzerinde yapılan farklı çalışmaların tek çatı altında toplanması gerekmektedir. 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.

Meta-analize dahil edilecek araştırma sonuçlarının ortak bir ölçüye dönüştürülmesi işleminde çok sayıda, farklı etki büyüklüğü hesaplamaları yapılabilir. Burada önemli olan meta-analize dahil edilecek araştırma sonuçlarının niteliğine uygun olan etki büyüklüğünün hesaplanmasıdır. Günümüzde bu farklı türdeki etki büyüklüğü değerleri bilgisayar yazılımları aracılığı ile kolayca bulunabilmektedir. Çeşitli etki büyüklüklerinin elde hesaplanması içinse Borenstein, Hedges, Higgins ve Rothstein (2009), Ellis (2010) gibi kaynaklardan faydalanılabilir.

Farklı etki büyüklüklerinin meta-analizle bir araya getirilmesinde; kullanılacak meta-analiz modeli önemlidir. Bu noktada iki türlü meta-analiz modelinden bahsetmek mümkündür. Bunlardan birincisi sabit etki modeli, ikincisi ise tesadüfi etki modelidir.
Sabit etki modeli, meta analize dahil edilen çalışmalarda evren etki büyüklüklerin değişmediği varsayımına sahiptir. Bu nedenle, tüm çalışmalara ait evren etki büyüklükleri standart sapması sıfıra eşittir. Tesadüfi etki modelinde ise, evren etki büyüklüklerinin çalışmadan çalışmaya değiştiği varsayılır. Dolayısıyla tüm çalışmalara ait evren etki büyüklükleri standart sapması sıfırdan farklıdır (Ellis, 2010). Bu ifadeler Şekil 1’deki gibi özetlenebilir.

Comprehensive Meta Analysis - 1Şekil 1. Sabit ve Tesadüfi Etki Modelleri (Ellis, 2010).

 

Meta-analiz sırasında hangi modelin seçileceğine karar verilirken aşağıdaki yöntem izlenebilir (Ellis, 2010).
1. Etki büyüklüklerinin homojen dağılıp dağılmadığı test edilebilir.
2. Bu test sonucuna göre, eğer etki büyüklükleri homojen dağılım gösteriyorsa, sabit etki modelinin kullanılabileceği söylenir.
3. Etki büyüklükleri homojen dağılım göstermiyorsa tesadüfi etki modeli kullanılmalıdır.

 

BİLGİSAYAR DESTEKLİ META-ANALİZ

Meta-analizin etki-büyüklüklerini tek bir çatı altında toplama çabası, meta-analiz için çok sayıda matematiksel işlem yapılmasını gerekli kılmaktadır. Farklı araştırmalar için hesaplanması gereken farklı etki büyüklükleri, farklı etki büyüklüklerinin birleştirilmesi sırasında kullanılacak meta-analiz modelleri gibi çok sayıda ve karmaşık olan matematiksel işlemler bilgisayar yazılımları yardımıyla kolaylıkla yapılabilmektedir.

Bu çalışmada, sık kullanılan meta-analiz yazılımlarından biri olan Comprehensive Meta Analysis v2.0 yazılımı incelenmiş ve örnek uygulamalar yapılmıştır. Bu bölümde yer alan bilgiler CMA el kitabından faydalanılarak hazırlanmıştır. Örneklerde yer alan veriler ise Hartung, Knapp ve Sinha (2008)’nın çalışmasından alınmıştır.

CMA açıldığında kullanıcının karşısına Şekil 2’deki gibi bir görüntü çıkmaktadır

Comprehensive Meta Analysis - 2
Şekil 2. CMA Ana Ekranı

Bu ekran diğer istatistiksel yazılımlarla benzerlik göstermekle birlikte sütun tanımlamaları genellikle yazılım tarafından atanmakta ve etki büyüklüğü hesaplamaları veri girişi yapıldıkça otomatik olarak etki büyüklüğüne ayrılmış hücrelerde hesaplanmaktadır.

CMA menüleri Şekil 3’te verilmiştir.

Comprehensive Meta Analysis - 3Şekil 3. CMA Menüleri

Bu bölümde yer alan menüler aracılığı ile yapılabilecek temel işlemler aşağıda verilmiştir.

File: Yeni proje oluşturma, proje kaydetme vb.
Edit: Veri kopyalama, yapıştırma, silme vb.
Format: Verilerin görünüm seçenekleri (font vb.)
View: Verilerin sıralanması
Insert: Satır ekleme, çıkarma, çalışmaya uygun sütunlar oluşturma vb.
Identify: Sütunları tanımlama
Tools: Araçlar
Computational options: Bazı analiz seçenekleri
Analyses: Meta-analizin çalıştırılması
Help: Yardım menüsü

CMA yazılımı aynı zamanda bir hızlı erişim çubuğuna sahiptir. Buradan en sık kullanılan işlemlere hızlı bir şekilde erişim sağlanması mümkündür. Hızlı erişim çubuğuna ait bir görüntü Şekil 4’te verilmiştir.

Comprehensive Meta Analysis - 4Şekil 4. Hızlı Erişim Çubuğu

CMA’ya ait diğer işlevlerin örnek uygulamalar üzerinden gösterilmesi uygun görülmüştür.

 

BİR ÖRNEK: KORELASYON ÇALIŞMALARI

Öğrencilerin öğretmenleri hakkındaki yaptıkları değerlendirmelerin ne kadar geçerli olduğu üzerine yapılan araştırmalar üzerine bir meta-analiz çalışması yapılmak isteniyor. Araştırmalarda yer alan geçerlikler zamandaş geçerlik türünde elde edilmiştir. Bu nedenle araştırmaların bulgularında verilen geçerlik katsayıları birer korelasyon katsayısıdır.

İlk olarak, meta-analize dahil edilecek çalışmaların tanımlanması gerekmektedir. Bunun için çalışma isimlerinin girilebileceği bir sütun oluşturulmalıdır (Şekil 5).

Comprehensive Meta Analysis - 5Şekil 5. Çalışma İsimleri Girmek İçin Sütun Oluşturulması

Çalışmalara ait etki büyüklükleri değerlerinin girilebilmesi için CMA’daki sütunlardan bir kısmı etki büyüklüğü alanı olarak ayrılmalıdır (Şekil 6).

Comprehensive Meta Analysis - 6Şekil 6. Etki Büyüklükleri Girmek İçin Sütun Oluşturulması

Ancak burada CMA’nın sağladığı bir kolaylık olarak etki büyüklükleri önceden tanımlanmıştır. Meta-analize dahil edilecek araştırmalarda hangi değerlerin verildiği seçilerek etki büyüklüğü değerleri girilebilmesi için ön tanımlı sütunlar oluşturulabilir (Ör: Korelasyon katsayısı ve standart hata gibi). Buna göre, veriler girildikçe etki büyüklükleri CMA tarafından otomatik olarak hesaplanmaktadır (Şekil 7).

Comprehensive Meta Analysis - 7Şekil 7. Etki Büyüğünün Belirlenmesi

Çıkan ekranda, araştırmalarda sık kullanılan formatlar seçilebilir ya da 100 araştırma formatı da görülebilir. Bir sonraki ekranda ise araştırmaların ne türden bir araştırma olduğu belirtilmelidir. Bu uygulamada korelasyon çalışmaları için bir meta-analiz yapılacağı için ilk seçenek işaretlenir (Şekil 8).

Comprehensive Meta Analysis - 8Şekil 8. Araştırma Türünün Seçilmesi

Meta-analiz yapılacak çalışmalar korelasyon ve standart hata değerlerini içeriyorsa, çıkan ekrandan: Correlation à Computed Effect Size à Correlation and standard error yolu izlenir (Şekil 9). Örneğin başka bir meta-analizde, çalışmalarda Fisher’ın Z’si ve örneklem büyüklüğü verilmişse bu ekrandan uygun olan seçenek seçilmelidir.

Comprehensive Meta Analysis - 9Şekil 9. Veri Giriş Biçiminin Belirlenmesi

Veri giriş biçimi belirlendikten sonra Finish butonuna basılarak etki büyüklüğü giriş sihirbazı sonlandırılır. CMA ana ekrana dönüldüğünde ise etki büyüklüğünün hesaplanması için gerekli bilgilerin girilebileceği sütunların oluştuğu görülebilir (Şekil 10).

Comprehensive Meta Analysis - 10Şekil 10. Etki Büyüklüğü Sütunu Ekli Biçimde Veri Giriş Sayfası

Bu bölümde korelasyon, standart hata ve etki yönü bilgileri girildiğinde, sarı renkteki sütunlarda yer alan korelasyon, standart hata, Fisher’ın Z’si ve standart hata değerleri otomatik olarak hesaplanmaktadır. Bu sütunlar, seçilen veri giriş formatına göre farklılık göstermektedir.

Bazı durumlarda, meta-analize dahil edilecek çalışmalarda farklı analiz sonuçlarına yer verilmiş olabilir. Bu gibi durumlarda, etki büyüklüğü için yeni bir sütun daha eklenir ve ekleme yapılırken, farklı olan analizlere uygun seçenek seçilir. Bu durumda, veri girişi penceresinin alt kısmında yeni bir sekme oluşacaktır. Bu sekmeye tıklayarak, farklı türdeki verilerin girişi sağlanabilir.

Veri girişi yapılmasının ardından Şekil 11’dekine benzer bir görüntü oluşmaktadır.

Comprehensive Meta Analysis - 11Şekil 11. Veri Girişi Sonrası Ana Ekran

Bazı çalışmalar farklı gruplar üzerinde yürütülmüş olabilir. Bu örnekte, korelasyon değerlerinin farklı sınıf düzeylerinden elde edildiği düşünülürse; hem tüm sonuçları dikkate alarak hem de sınıf düzeyine göre ayrı ayrı meta-analiz sonucu elde etmek mümkündür (Şekil 12).

Comprehensive Meta Analysis - 12Şekil 12. Karşılaştırma Grubu Eklenmesi

Burada önemli olan sütun özelliğinin (column function) belirlenmesidir. Örnekte sınıf değişkeni karşılaştırma amaçlı kullanılacağı için bu bölümde Comparison seçilir. Daha sonra sınıf değişkenine ilişkin verilerin girilmesinin ardından Run Analysis komutu verilir. Analiz sonuçları Şekil 13’deki gibi görünmektedir.

Comprehensive Meta Analysis - 13Şekil 13. Meta-analiz Sonucu

Analiz sonucunda tek bir korelasyon ve p değeri elde edilmiştir. Sağ tarafta ise her çalışmaya ait güven aralıkları grafik halinde verilmiştir. Bu pencerenin en alt kısmı incelendiğinde Şekil 14’teki sekmelerin olduğu görülebilir.

Comprehensive Meta Analysis - 14Şekil 14. Çıktı Sayfasının Altında Yer Alan Sekmeler

Bu sekmeler aracılığıyla meta-analiz sonuçları hem sabit etki (fixed); hem tesadüfi etki (random) hem de her iki etki (both) modeline göre elde edilebilir. Aynı zamanda meta-analizden bir çalışma çıkarıldığında değerlerin nasıl değiştiği (one study removed), meta-analizin birikimli olarak nasıl değiştiği (cumulative analysis) ve meta-analiz için yapılan hesaplamaları (calculations) gibi bilgilerin elde edilebileceği sekmeler de vardır.

Meta-analizde hangi modelin kullanılacağını belirlemek için yapılan heterojenlik testi CMA tarafından yapılmaktadır. Bu test sonucuna ulaşmak için Şekil 15’teki Next Table butonuna tıklanabilir.

Comprehensive Meta Analysis - 15Şekil 15. Heterojenlik Testi

Heterojenlik testine ait p değerinin .05’ten büyük olması dağılımın homojen olduğunu ve dolayısıyla sabit etki modelinin kullanılabileceğini gösterir. Bu değerin .05’in altında olduğu durumlarda ise tesadüfi etki modeli kullanılmalıdır.

Bazen farklı gruplardan elde edilmiş analiz sonuçları karşılaştırılmak istenebilir. Örneğin, meta-analiz sonuçları farklı sınıf düzeylerine göre nasıl değişmektedir? sorusuna yanıt bulmak için karşılaştırma yapılması gerekmektedir. Bunun için Computational options à Group by yolu izlenir (Şekil 16).

Comprehensive Meta Analysis - 16Şekil 16. Sonuçların Gruplandığı Pencere

Burada ilk seçenek işaretlenirse, sınıf değişkeninin farklı düzeyleri için analiz karşılaştırılır. İkinci seçenek işaretlendiğinde ise sınıf değişkeninin farklı düzeyleri için etki büyükleri karşılaştırılır (Şekil 17).

Comprehensive Meta Analysis - 17Şekil 17. Sınıf Değişkeninin Farklı Düzeylerine Göre Meta-Analiz Sonuçları

Peki, elde edilen korelasyon değerleri sınıf değişkeninin farklı düzeylerinde anlamlı farklılık göstermekte midir? Bunu belirlemek için yine Next Table butonu tıklanır (Şekil 18).

Comprehensive Meta Analysis - 18Şekil 18. Korelasyon Değerlerinin Sınıf Değişkenine Göre Karşılaştırılması

Karşılaştırma sonuçları aşağıdaki gibi yorumlanabilir (Hartung, Knapp, Sinha, 2008).

Total-within sınıf değişkeninin toplam varyansın ne kadarını açıklamakta yetersiz olduğu; total-between: Sınıf değişkeninin toplam varyansın ne kadarını açıklamakta yeterli olduğu anlamına gelmektedir. Total-between sütunundaki p değeri .05’ten büyük olduğu için, sonuçların sınıfa göre farklılık göstermediği söylenebilir.

Yapılan analizin ne kadar güçlü olduğunu test etmek için Analyses à Publication Bias yolu izlenir (Şekil 19).

Comprehensive Meta Analysis - 19Şekil 19. Meta-analizin Gücü

Yapılan meta-analiz sonucunu geçersiz kılmak için, manidar olmayan 336 çalışmaya daha ihtiyaç duyulmaktadır. CMA, aynı zamanda meta-analize dahil edilen araştırma örnekleminin yanlı olup olmadığı hakkında da bilgi vermektedir. Publication Bias bölümünde yer alan Funnel Grafiği ile örneklemde yanlılık olup olmadığı belirlenebilir (Şekil 20).

Comprehensive Meta Analysis - 20

Şekil 20. Funnel Grafiği

Funnel grafiğinin asimetrik olması, çalışma örnekleminin yanlı olduğu anlamına gelmektedir. Bu örnekte, asimetrinin çok fazla olmadığı görülebilir. Çalışma yanlılığını belirlemenin diğer bir yolu ise Begg ve Mazumdar sıra korelasyonları testidir. Buna göre, Kendall’ın tau b katsayısı hesaplanır ve bu katsayının manidar olması durumunda, çalışmada yanlılık olduğu anlamına gelmektedir. Bu testin sonuçlarına ulaşmak için Funnel Grafiği sayfasında Table à Next Table yolu izlenir (Şekil 21). CMA, birçok tablo ve grafik verdiği için, Next Table butonuna istenilen analiz sonuçları görünene dek basılmalıdır.

Comprehensive Meta Analysis - 21Şekil 21. Begg ve Mazumdar Sıra Korelasyonları

Bu örnekte; meta-analize dahil edilen çalışma örnekleminin yanlı olmadığı anlaşılmaktadır (tau b = .04; p > .05).

Temel olarak bir meta-analiz bu yolların izlenmesi ile gerçekleştirilmektedir. Farklı türden çalışmalara ait çeşitli etki büyüklüğü değerleri önceden CMA ile tanımlanmış olduğundan, örnekte yer alan korelasyon çalışması dışındaki çalışmalarla da CMA menüleri takip edilerek meta-analiz yapılabilir. Ayrıca CMA ile birlikte gelen el kitabının incelenmesi, yardım dosyalarının okunması faydalı olacaktır.

KAYNAKLAR

Altman, D., Duval, S., Lipsey, M. (2013). Comprehensive Meta Analysis v 2.0.

Camnalbur, M. (2008). Bilgisayar Destekli Öğretimin Etkililiği Üzerine Bir Meta Analiz Çalışması. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, İstanbul

Card, N. (2011). Applied Meta-analysis for Social Science Research. The Guildford Press: New York.

Cohen, J. (1990). Things I have learned (so far). American Psychologist. 45(12): 1304–1312.

Ellis, P. (2010). The Essentials of Effect Sizes. Cambridge University Press: New York.

Glass, G. V. (1976). Primary, secondary, and meta-analysis of research. Educational Researcher, 5, 3-8.

Hartung, J., Knapp, G., Sinha, B. (2008). Statistical Meta Analysis with Applications. John Wiley & Sons: New Jersey.

23 Yorum

  1. Pingback: Eren Can AYBEK » Comprehensive Meta Analysis ile Meta-Analiz Nasıl Yapılır?

  2. mustafa

    Merhaba Eren Can Bey,
    Yaklaşık iki aydır meta analiz öğrenmeye çalışan bir medikal onkoloğum.
    Bir meta-analiz çalışması projem var ve bu çalışmayı tamamlamaya çalışıyorum. doğrusu keşke şu
    yazdıklarınızı iki ay önce okumuş olsaydım. bu kadar çok yorulmamış olurdum. Meta analiz en azından medikal alanda ülkemizde çok bilinen bir konu değil. ben çalışmam için bir çok bioistatistikçi ile
    görüştüm ama sizin bu yazıda basitçe anlattığınız etki büyüklüğü kavramını ya bilmiyorlar yada bilgi gizliyorlar. bugün yazınızdaki bilgileri kullanarak çalışmamı bitirdim. katkınızdan dolayı teşekkür ederim.
    bir metaanaliz projem daha var. biliyorum alanınız farklı ama ben bilimin parçalara ayrılmasına ve bu parçaların birbirinden izole edlmesine karşıyım. Bu projede veya metaanaliz konusunda birlikte çalışabiliriz (örneğin türkçede idiğer istatistik konuları ile ilgili bir çok kitap var ama metaanaliz konusunda bir şey yok).
    Dr.Mustafa Yıldırım
    mustafayildirim7@yahoo.com

    Reply
  3. Eren Can Aybek (Post author)

    Merhaba Mustafa Bey,

    Sözleriniz beni gerçekten çok mutlu etti. Aslında bu yazı bir ödev olarak hazırlanmıştı, ders bittikten sonra bu siteye koyarak başkalarıyla da paylaşmak istedim. Çalışmanıza katkıda bulunduğuna sevindim.

    Ayrıca belirttiğiniz e-posta adresi ile sizinle iletişim kuracağım.

    Çok teşekkür ederim.

    Reply
  4. Statist

    Bu konuda çalışmayı düşünüyorum faydalı olacak

    Reply
  5. Eren Can Aybek (Post author)

    Yazının işinize yaramasına sevindim. İyi çalışmalar dilerim.

    Reply
  6. Okursan

    Ücretsiz bir meta-analiz programı olan OpenMetaAnalyst hakkında bilginiz var mı?

    Reply
  7. Eren Can Aybek (Post author)

    Bilgim yoktu, şimdi indirip inceleyeceğim. Sanırım R altyapısını kullanıyor.

    Programdan haberdar ettiğiniz için çok teşekkürler.

    Reply
  8. Okursan

    Benzer bir mesajınızı OpenMetaAnalyst hakkında yazarsanız programın bilinirliği artacaktır. Aramalarımda program hakkında Türkçe kaynağa erişemedim. İngilizce olanlar da sağlık alanı üzerinden örnekler veriyordu.

    Reply
  9. Eren Can Aybek (Post author)

    Ticari yazılımların özgür / açık kaynak kodlu alternatifleri ile her zaman daha çok ilgileniyorum. Şu sıralar fırsat buldukça SPSS’in özgür alternatifi olan GNU PSPP hakkında içerik hazırlamaya çalışıyorum ( http://www.olcme.net/gnu-pspp ).

    Bu dönem doktora yeterlik sınavına hazırlandığım için Open Meta Analyst programı için benzer bir yazıyı hazırlamam zaman alacaktır.

    Reply
  10. Okursan

    Yeterlik sınavında başarılar dilerim 🙂

    Reply
  11. Psikolog Hande Çelikay

    Merhabalar Eren Bey,
    Çalışmanızı paylaştığınız için çok teşekkürler. Yarın meta-analizini sunmam gerekiyor ve çok zamanım yok. Sayenizde basit bir data hazırlayıp programı kullanır hale geldim. Ellerinize ve zihninize sağlık. Keşke psikometri ve diğer alanlarda kullanılan programları da bu kadar sade ve işlevsel hazırlayanlar olsa… Yeterlilik sınavında başarılar dilerim…

    Reply
  12. Eren Can Aybek (Post author)

    Merhaba Hande Hanım,

    Yazının faydalı olmasına çok sevindim. Yazılımların kullanışlılığı konusundaki eleştirinizde haklısınız, çoğu yazılımın kullanımı için temel düzeyde de olsa syntax yazım becerisi gerekiyor. SPSS’in sosyal bilimler alanında bu kadar adından söz ettirmesinin nedenlerinden birisi de bu kullanım kolaylığı ve sadeliği sanırım. Nitel veri analizinde aynı sadeliği Atlas.ti sunuyor. Özellikle küçük çalışmalar için sadeliği ile nVivo’nun önüne geçmeyi başarıyor.

    Başarı dileğiniz için çok teşekkür ederim.

    Ayrıca @Okursan, geç cevap verebildim fakat size de teşekkürlerimi sunuyorum.

    Reply
  13. Ayla

    Merhaba, yazınız için çok teşekkür ederim. Gerçekten programı anlamamda yardımcı oldu. Programın demosunu indirdim. İlk çıkan ekranda 80 veri girişi görünüyor. Daha fazla çalışmanın bulgularını girmek istersek ne yapmamız gerekiyor? Bağımsız değişkenlere göre etki büyüklükleri arasındaki ilişkiyi hesaplamayı amaçlıyorum, ancak tüm çalışmaların verilerini aynı sayfaya ekleyemezsem bu nasıl mümkün olacak anlayamadım. Bu konuda bilginiz varsa programın demo süresi bitmeden bana yardımcı olabilirseniz sevinirim..:) Teşekkür ederim. İyi çalışmalar.

    Reply
  14. Eren Can Aybek (Post author)

    Merhaba Ayla Hanım,

    Yazının çalışmalarınıza yardımcı olabilmesine sevindim. Bahsettiğiniz sorunu üst menüden “Insert –> Blank Row” yoluyla çözebilirsiniz. Bu komut alta bir satır ekleyecektir. Birden fazla satır eklemek için “Insert –> Blank Rows” yolunu izleyebilirsiniz. Umarım bir çözüm olur.

    İyi çalışmalar dilerim.

    Reply
    1. Ayla

      Çok teşekkür ederim yardımınız için. Saygılarımla,

      Reply
  15. sıtar

    Merhaba Hocam
    emeğinize ve elinize sağlık. meta analizinin ne olduğuna dair bir ödev hazırlamam istendi.kavramsal boyutta az çok ne olduğunu bilmekle birlikte, uygulamaya dair hiç bir fikirim yok. özellikle etki büyüklüğü türünün neye göre belirlendiği ve etki büyüklüğünün nasıl hesaplandığını bilmiyorum. konuyu anlata bilmem için öncelikle benim bilmem gerektiği aşikar. ve bu konuda yararlana bileceğim çevremde kimse yok kitabi bilgi de sınırlı ve mantıksal olarak zihnimde oturmuyor. örneğin etki büyüklüğü türlerinin saptanmasında neye dikkat edilmelidir. incelediğim araştırma makalelerinde direk tablo aracılığıyla etki büyüklüğü şudur şeklinde sonuçlara yer verilmiş. fakat bunun neye göre ve nasıl hesaplandığına yer verilmemiş. yardımınıza ihtiyacım var.

    Reply
  16. Eren Can Aybek (Post author)

    Merhabalar,

    Yorumunuz için teşekkür ederim. Etki büyüklüğünün ne yazık ki tek bir formülü yok. Her analiz için farklı etki büyüklükleri farklı formülasyonlarla hesaplanıyor. İşin uygulama kısmında bu hesaplamaları Comprehensive Meta Anaylsis yazılımı yapıyor. Fakat arka plandaki hesaplamalara dair okumalar yapmak isterseniz:

    Ellis, P. (2010). The Essentials of Effect Sizes. Cambridge University Press: New York.

    Kaynağına bir göz atmanızı tavsiye ederim. Özellikle bu kitabın 13 ve 14. sayfasındaki tablo ve tablonun açıklamalarından yararlanabileceğinizi düşünüyorum. Tablolardan pek bir çıkarımda bulunamadığınızı belirtmişsiniz, fakat bu kitaptaki tablodan hangi durumda hangi etki büyüklüklerinin kullanılabileceğine ilişkin bilgi almanız mümkün.

    Ödevinizde kolaylıklar dilerim.

    Reply
  17. star

    Merhabalar Hocam
    ilginiz için teşekkür ederim. tavsiyeleriniz doğrultusunda çalışmalarımı sürdürmeye gayret edeceğim.
    umarım tezinizi biran önce bitirirsiniz.
    saygılarımla

    Reply
  18. Enver Yolcu

    Merhaba Eren Bey;
    Öncelikle, bu açıklayıcı bilgileriniz için size teşekkür ederim. Ne var ki, bilgi girişleri ve analiz çıktıları ile ilgili olarak size danışmak istediğim hususlar var. Bu mail adresimden bana ulaşırsanız çok memnun olurum.
    Sağlıcakla kalın.

    Reply
  19. melis

    merhaba hocam öncelikle elinize sağlık ben de meta analizle ilişki çalışmaya çalışıyorum yaptığınız örneğin aynısını kendi verilerime uygulamam yeterli mi

    Reply
  20. Eren Can Aybek (Post author)

    Merhabalar,

    Meta analiz için incelediğiniz çalışmalar örneğe uyumluysa aynı adımları izleyebilirsiniz. Çalışmalarda korelasyon ve standart hata değerleri mi verilmiş? Yoksa korelasyon ve örneklem büyüklüğü mü verilmiş? Buna uygun olan seçeneği seçerek analizinize devam edebilirsiniz.

    Reply
  21. Ahmet Yılmaz

    Merhaba Eren Bey,
    Emeğiniz için teşekkür ederim. Fakat bugün itibariyle ekran görüntülerini içeren resimler açılmıyor. Acaba resimleri tekrardan yüklemeniz mümkün müdür?

    Reply
  22. Eren Can Aybek (Post author)

    Merhaba Ahmet Bey,

    Haber verdiğiniz için teşekkürler. Ekran görüntülerini yeniden yükledim.

    İyi çalışmalar dilerim.

    Reply

Yorum yaz

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.