metaHUN a web tool for Meta Analysis

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Bilimsel bilgi Diğer bilgi türlerinden farklı
Advertisements

SYSTEMATIC REVIEW AND META- SYNTHESIS WORKSHOP SİSTEMATİK İNCELEME VE METASENTEZ ÇALIŞTAYI HAZİRAN JUNE 2016 İSTANBUL Düzenleyen Kurum.
Bu yaklaşımda, kullanıcıların bilişsel ve fiziksel davranışları modellenmeye çalışılır. Ayrıca, kullanıcı davranışlarının bu modele uyup uymadığı ya da.
Veri Toplama ve Değerlendirme Sistemi Tanıtım Toplantısı.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ 1. Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
Raporlama Yapmanın Amaçları 2 -Yapılan çalışmaların sonuçlarını daha net görebilmek -Yapılan çalışmaları geçmiş zaman verileriyle kıyaslayabilmek -Rapor.
BULUŞ YOLUYLA ÖĞRETİM JEROME BRUNER.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri Mann-Whitney U testi Wilcoxon İşaretli Sıra testi BBY252 Araştırma.
Yazılım Mühendisliği1[ 3.hft ]. Yazılım Mühendisliği2 Yazılım İ sterlerinin Çözümlemesi Yazılım Yaşam Çevrimi “ Yazılım Yaşam çevrimin herhangi bir yazılım.
ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
2014 ORTA ÖĞRETİME YERLEŞTİRME SİSTEMİ – 2015 E ğ itim- ö ğ retim yılında altı temel ders için 8. sınıfta ö ğ retmen tarafından dönemsel olarak.
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Çoklu Doğrusal Bağlantı X3X3 X2X2 r X 2 X 3 = 1 Tam Çoklu Doğrusal Bağlantı.
Regresyon Analizi Hanefi Özbek.
GELİŞİMLE İLGİLİ ARAŞTIRMA YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Mann-Whitney U Testi.
UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMALARI(GÖRME ENGELLİLER İÇİN)
Adem Civan** Ramazan Arı*** Alpaslan Görücü** Mehmet Özdemir**

EMRE ŞİMŞEK E-Anket.
Sıklık Dağılımları Yrd. Doç. Dr. Emine Cabı.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ ÜNİTE 3
T- Testİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ
Basit ve Kısmi Korelasyon Dr. Emine Cabı
DENEYSEL TERTİPLER VE PAZAR DENEMESİ
DERMATOLOJİ DİSİPLİNİNİN DÜNYA ÖLÇEĞİNDE YENİDEN GÖRSELLEŞTİRİLMESİ
ÖRNEKLEME.
Bu bölümün sonunda aşağıdaki kavramları açıklamanız gerekmektedir :
MODEL YETERSİZLİKLERİNİ DÜZELTMEK İÇİN DÖNÜŞÜMLER VE AĞIRLIKLANDIRMA
İstatistiksel Analizler
Ünite 9: Korelasyon Öğr. Elemanı: Dr. M. Cumhur AKBULUT.
Temel Genetik Laboratuvarı Lab 1: Karyotip Analizi
Farklı Varyans Var(ui|Xi) = Var(ui) = E(ui2) = s2  Eşit Varyans Y X.
Mutlu Umaroğlu Meta Analizinde Aykırı Değerlerin Tespiti ve
Metod/Yöntem Bölümü Eleştirisi– Eleştirel Okuma
KORELASYON VE DOGRUSAL REGRESYON
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
İSTATİSTİK.
İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Cumhur TÜRK
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Bağımlı (Eşleştirilmiş) Örneklerde t-Testi (Paried Sample t test) Menüsü Bağımlı örnekler için deney tasarımı iki farklı biçimde karşımıza çıkmaktadır.
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Dr. İLKER YAKIN & Dr. HASAN TINMAZ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 13. Ders Çıktı Analizi
ÖĞRETİM ARAÇ-GEREÇLERİNİN SEÇİMİ ve HAZIRLANMASI
CİHANGİR MAHALLESİ YAPISAL RİSK ANALİZİ
SUNUM PLANI Neden Dinamik Bölüm Web Sitesi ? Sistemin Özellikleri Akademisyen Modülü Ders Modülü Öğrenci Modülü İçerik Modülü Takvim Modülü Duyuru Modülü.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
YÜZEY DRENAJ YÖNTEMLERİ
B- Yaygınlık Ölçüleri Standart Sapma ve Varyans Değişim Katsayısı
KARMA YÖNTEM.
Yrd. Doç. Dr. Ömer Kutlu BAŞARI TESTLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
8.Hafta ANCOVA Kovaryans Analizi
Dünya Üzerine Yayılmış Çok-Kullanıcılı Çevrim-İçi Eğitsel
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Evren-Örneklem, Örnekleme Yöntemleri 1
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Kesikli Olay benzetimi Bileşenleri
ARAŞTIMALARDA YÖNTEM.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
Sunum transkripti:

metaHUN a web tool for Meta Analysis http://softmed.hacettepe.edu.tr/metaHUN/ Mutlu Umaroğlu mutlu.umaroglu@hacettepe.edu.tr Pınar Özdemir

Meta Analizi Meta analizi belirli bir konu ile ilgili birincil çalışmalarda elde edilen sonuçların istatistiksel yöntemlerle birleştirilmesidir. Bu birleştirme işlemi genellikle hesaplanan etki büyüklüğü ve varyansı yardımıyla yapılmaktadır. Meta analizi için önerilen sabit etki ve rasgele etki modeli olmak üzere iki temel model vardır. Sabit etki modeli çalışmalar arasındaki farklılığın deneklerden kaynaklandığını; rasgele etki modeli ise bu farklılığın hem deneklerden hem de seçilen çalışmalardan kaynaklandığını varsayar.

Etki büyüklüğü Değişkenler arasındaki ilişkinin büyüklüğünü sayısal olarak belirten bir ölçüdür. Sayısal ve kategorik veriler için kullanılabilecek çeşitli etki büyüklüğü ölçüleri vardır. Kategorik veriler için odds oranı, atfedilen risk, phi katsayısı; sayısal veriler için ortalamalar arası fark, korelasyon katsayısı etki büyüklüklerine örnektir. Birleştirilecek olan etki büyüklükleri, varyansları ile ters orantılı olacak şekilde ağırlıklandırılarak meta analizine dahil edilirler.

Sonuçların Sunumu Meta analizi sonuçları içermelidir. Ortak etki büyüklüğü ve güven aralığını Ortak etkinin anlamlılığına ilişkin sonuçları Çalışmaların homojen/heterojenliğine ilişkin sonuçları içermelidir. Meta analizi yapılırken Yanlılık Uzak ve aykırı gözlemler değerlendirilmeli ve meta regresyon yapılmalıdır.

YAZILIMLAR Meta Analizi

Yazılımlar MedCalc Jasp Jamovi Stata SAS R Revman CMA Kullanıcı arayüzü R tabanlı Kapsamlı istatistiksel yazılım Kod yazarak Meta analizi için geliştirilmiş yazılım Kullanıcı arayüzü  : Ticari yazılım  : Ücretsiz yazılım

Ross Harris 2006¹ Meta Regresyon Odds Oranı Standartlaştırılmış ortalamalar arası fark ¹ http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/m/metan_example_data.dta

MedCalc

MedCalc

JASP

JASP

Stata

CMA

CMA

CMA

metaHUN a web tool for Meta Analysis

metaHUN metaHUN yazılımı ile Internet erişimine sahip PC, tablet, telefon ile meta analizi gerçekleştirmek mümkündür. http://softmed.hacettepe.edu.tr/metaHUN/

Data Upload Örnek veri setleri veya araştırıcının verileri ile meta analizi gerçekleştirilebilir. Uyumlu dosya formatları: txt, csv, xls, xlsx ve sav

Effect Size Model seçimi Modele ilişkin değişken seçimi Çalışma etiketi

Etki Büyüklüğü

Etki Büyüklüğü

Etki Büyüklüğü Sonraki tüm analiz ve grafikler bu etki büyüklüğü ve varyansa göre yapılacaktır.

Analysis

Influences

Etkili ve Uzak Gözlemler

Bias

Regression

Cumulative

TEŞEKKÜRLER http://softmed.hacettepe.edu.tr/metaHUN/ Viechtbauer, W. (2010). Conducting meta-analyses in R with the metafor package. Journal of Statistical Software, 36(3), 1-48. Winston Chang, Joe Cheng, JJ Allaire, Yihui Xie and Jonathan McPherson (2018). shiny: Web Application Framework for R. R package version 1.1.0. http://softmed.hacettepe.edu.tr/metaHUN/ Mutlu Umaroğlu mutlu.umaroglu@hacettepe.edu.tr Pınar Özdemir