İkili veriler seçeneğini kontrol ediniz, varsayılan seçenek logaritmik olasılık oranıdır (log odds ratio)

Eğer datayı, modeli yada seçenekleri değiştirdiyseniz sonuçları yenileyiniz
Uygulamadan çıkış

Not: Sütünlar birbirinden tab ile ayrılmalıdır.Daha kolay kullanım için lütfen verileri excel dosyası olarak hazırlayın kopyalayın ve yapıştırın.

Excel veri dosyasının ilk satırı (başlıkları) örnek verilerin başlıkları ile birebir aynı olmalıdır.

Örnek veri girişi için lütfen Örnek Veriler sekmesine gidiniz


        
        

Etki Büyüklüğü ve Örneklem Varyansı (iç varyans)


        

Sabit Etki Modeli (FE Model)


        

Rastgele Etkiler Modeli


        

[Heterojenliği Tanımlama Çabaları]

I^2 (Etki büyüklüğü çalışmalar arasında ne kadar değişiyor?)
25-50: Az Değisken
50-75: Değisken
75-100: Çok Değişken

Heterojenlik testi: p-val < .05 (homojen degil)

H > 1: Açıklanmamış heterojenlik var.



Diyagram (Sabit Etki Modeli)

Diyagrami pdf olarak indir

Diyagram (Rastgele Etkiler Modeli)

Diyagrami pdf olarak indir

Huni grafiği (Sabit Etki Modeli)

Grafiği pdf olarak indir

Eğer içi beyaz olan daireler varsa bunlar grafiğe kırpma ve doldurma metodu ile eklenmiştir.


Huni grafigi (Rastgele Etkiler Modeli)

Grafiği pdf olarak indir

Eğer içi beyaz olan daireler varsa bunlar grafiğe kırpma ve doldurma metodu ile eklenmiştir.



Yayın Yanlılığı


        

Korumalı N: Bir meta-analiz çalışması yapılsın ve bulunan p değeri istatistiksel olarak anlamlı olsun. Korumalı N , çıkan anlamlı sonucun (p<.05), istatistiksel olarak anlamsızlaşması için (p>.05) kaç adet etkisiz çalışmanın eklenmesini gerektiğini verir. Eğer bu sayı büyük ise , bulunan anlamlı farkın yayın yanlılığına karşı dirençli olduğu söylenebilir. Daha detali yorumlar için bknz: (Oswald & Plonsky, 2010, p. 92) .



Alt grup analizleri


        

Moderator grafiği (Sabit Etki Modeli)


Moderator Grafiği(Rasal Etki Modeli)



Oturum Bilginiz

      

Not: Sutunlar birbirinden tab ile ayrılmalıdır . Daha kolay kullanım için lütfen verileri excel dosyası olarak hazırlayın kopyalayın ve yapıştırın

Excel veri dosyasının ilk satırı (başlıkları) ornek verilerin başlıkları ile birebir aynı olmalıdır.


Ham Ortalamalar (n, M, SD)


        
        

Standardlaştırılmış Ortalamalar (n, Effect size d)


        
        

Korelasyonlar (n, r)


        
        

İkili veriler (olay görülme, olay görülmeme, n)


        
        

Aksi belirtilmedikçe, sisteme sunulan korelasyon verisi Fisher Z dönüşümlü korelasyon olarak işlem görür.


      

Aksi belirtilmediğinde, analizlerin yapıldığı R paketi log olasılık oranı kullanır


      

Aksi belirtilmediğinde, analizlerin yapıldığı R paketi REML kullanır

Aksi belirtilmedikçe Knapp & Hartung düzeltmesi yapılmaz

The Knapp and Hartung (2003) metodunun standard hataları düzeltmesi beklenir.

References

Knapp, G., & Hartung, J. (2003). Improved tests for a random effects meta-regression with a single covariate. Statistics in Medicine, 22, 2693–2710.

Bu üç farklı tahminleyici için bak. Duval ve Tweedie (2000a, 2000b). Aksi belirtilmediyse, L0.


        

References

Duval, S. J., & Tweedie, R. L. (2000a). Trim and fill: A simple funnel-plot-based method of testing and adjusting for publication bias in meta-analysis. Biometrics, 56, 455–463.

Duval, S. J., & Tweedie, R. L. (2000b). A nonparametric trim and fill method of accounting for publication bias in meta-analysis. Journal of the American Statistical Association, 95, 89–98.

Duval, S. J. (2005). The trim and fill method. In H. R. Rothstein, A. J. Sutton, & M. Borenstein (Eds.) Publication bias in meta-analysis: Prevention, assessment, and adjustments (pp. 127–144). Chichester, England: Wiley.

Regresyon testi seçenekleri


Huni grafiği seçenekleri
Eğer huni grafiğini dış çizgisi geliştirilmiş (Peters et al., 2008) olarak rapor etmek istiyorsanız işaretleyiniz.
Eğer regresyon modelinin bütün sonuçlarını görmek istiyorsanız işaretleyiniz.

Yayın yanlılığını tespit etmek amaçlı diğer metodlar için bknz: (Jin, Zhou, & He, 2015)

Referaslar

Egger, M., Davey Smith, G., Schneider, M., & Minder, C. (1997). Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical test. British Medical Journal, 315, 629--634.

Jin, Zhi-Chao, Zhou, Xiao-Hua & He, Jia (2015). Statistical methods for dealing with publication bias in meta-analysis. Statistics in Medicine, 34, 343-360.

Peters, J. L., Sutton, A. J., Jones, D. R., Abrams, K. R., & Rushton, L. (2008). Contour-enhanced meta-analysis funnel plots help distinguish publication bias from other causes of asymmetry. Journal of Clinical Epidemiology, 61(10), 991–-996.

Sterne, J. A. C., & Egger, M. (2001). Funnel plots for detecting bias in meta-analysis: Guidelines on choice of axis. Journal of Clinical Epidemiology, 54(10), 1046--1055.


Eksik çalışma analizleri için metod seçimi. Aksi belirtilmedikçe Rosental yöntemi kullanılır.

Rosenthal metodu için hesaplamalar Stouffer yönetimini kullanır (Rosenthal, 1979)

Orwin (1983).

Rosenberg (2005)


        

Referans

Rosenthal, R. (1979). The file drawer problem and tolerance for null results. Psychological Bulletin, 86, 638--641.

Orwin, R. G. (1983). A fail-safe N for effect size in meta-analysis. Journal of Educational Statistics, 8, 157--159.

Rosenberg, M. S. (2005). The file-drawer problem revisited: A general weighted method for calculating fail-safe numbers in meta-analysis. Evolution, 59, 464--468.

Grup 1:


Grup 2:


Option:
Yenilemek için tıklayınız.

Verileri kontrol etme


Ortalamaların farkı ve %95 güven aralığı


          

t-test


          


          

Etki büyüklüğü


          

ANCOVA F istatistiğinden etki büyüklüğü


Yenilemek için tıklayınız.


Etki Büyüklüğü


          


ANCOVA düzeltilmiş ortalamalardan Etki büyüklüğü


Yenilemek için tıklayınız


Etki Büyüklüğü


          


Chi-Squared istatistiğinden etki büyüklüğü


Yenilemek için tıklayınız


Etki Büyüklüğü


          


Grup 1:


Grup 2:


Etki Büyüklüğü and Örneklem Varyansı


          

p değerinden etki büyüklüğü hesaplama


Yenilemek için tıklayınız


Etki Büyüklüğü


          



Tek denekli dizayn

Yenilemek için tıklayınız


Tek denekli desen veri girişi

Sol sütun koşulu, sağ sütun puanları içermelidir.


                
                

Hesaplanmış etki büyüklüğünüz


                


Referans

Bulte, I., & Onghena, P. (2008). An R package for single-case randomization tests. Behavior Research Methods, 40, 467--478.

Bulte, I., & Onghena, P. (2009). Randomization tests for multiple baseline designs: An extension of the SCRT-R package. Behavior Research Methods, 41, 477--485.



aRma Hakkında

aRma, Meta Analyses via Shiny (MAVIS) yazılımının Türkçeleştirilmiş halidir. MAVIS'in, dolayısıyla aRma'nın geliştirilme amacı, meta-analizlerin mümkün olduğunca kolay yapılabilmesidir. Bu amaçla R programlama dilini Shiny arayüzü ile birleştirmeye çalışmıştır. aRma şu an test aşamasındadır. Herhangi bir finansal destek almamaktadır ve almayacaktır, işe yaraması umuduyla küçük bir aRmağandır.


MAVIS Version 1.1

MAVIS'in aylık indirilme sayısı


Yazarlar

Burak Aydın, PhD

İngilizce yazılımın geliştirilmesine yardım etmiş ve uygulamayı Türkçeye çevirmiştir.


William Kyle Hamilton - University of California, Merced

William Kyle Hamilton bu uygulamanın Ingilizce versiyonunun sahibi ve sorumlusudur. Kyle'ın websitesinden MAVIS'e ve kodlara ulaşabilirsiniz.


Atsushi Mizumoto, PhD - Kansai University

Atsushi Mizumoto bu uygulamanın temelini atmıştır; uygulamanın ham hali için : bkn


Katkıda bulunanlar

Kathleen Coburn - University of California, Merced

Kathleen teknik destek vermiştir.


aRma için geri dönüt

Görüş, öneri ve geliştirme istekleri için burakaydin@ufl.edu


License

MAVIS: Meta Analysis via Shiny

Copyright 2015 William Kyle Hamilton and Atsushi Mizumoto

This program is free software you can redistribute it and or modify it under the terms of the GNU General Public License as published by the Free Software Foundation either version 3 of the License or at your option any later version.

This program is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU General Public License for more details.

You should have received a copy of the GNU General Public License along with this program. If not, see http://www.gnu.org/licenses/gpl.html


Futher Infomation

If you would like to learn more about the GNU General Public License and what it means tl'dr legal has a simple explaination which can be found here https://www.tldrlegal.com/l/gpl-3.0


Support

If you're having problems with MAVIS feel free to refer to our GitHub wiki or the documentation available on CRAN.

CRAN page for MAVIS
GitHub Wiki page for MAVIS

As always you are more than welcome to contact the project maintainer at kyle.hamilton@gmail.com