Meta-analiz sanatında ustalaşmak basit görünebilir ancak bu alanda mükemmelliğe ulaşmak gerçekten zordur. Etki büyüklüklerini belirlemek, meta-analiz yürütmenin en zorlu yönlerinden biridir.
Bir meta-analizin ilk adımı sistematik literatür taramasını ve veri çıkarmayı içerir. Araştırmacılar ilgili çalışmaları belirlemek için veri tabanı aramalarını, referans listelerini ve uzman istişarelerini kullanır. Yalnızca araştırma sorusunu ele alan ve kalite standartlarını karşılayan çalışmaların dahil edilmesini sağlamak için dahil etme ve hariç tutma kriterleri uygulanır.
Meta-analiz, çeşitli kaynaklardan gelen verileri birleştirerek istatistiksel gücü artırabilir, etki büyüklüklerine ilişkin daha kesin tahminler sağlayabilir ve çalışmalar arasındaki modelleri veya moderatörleri belirleyebilir. Bu makale, veri toplama, etki büyüklüğü tahmini, model seçimi ve heterojenliğin değerlendirilmesi dahil olmak üzere meta-analizde kullanılan nicel yöntemleri araştırmaktadır (Haddaway ve diğerleri, 2022) .
Herhangi bir meta-analizin odak noktası, bir değişkenin veya değişken grubunun diğerini nasıl etkilediğinin gücünü ölçen etki büyüklüğüdür. Etki büyüklükleri deneysel tedavilerin etkisini veya deneysel olmayan çalışmalarda değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak için çok önemlidir. Ancak, araştırma tasarımlarının çok çeşitli olması ve birincil araştırma raporlarında istatistiksel bilgilerin yetersiz raporlanması nedeniyle etki büyüklüklerinin hesaplanması zor olabilir. d ve r ölçümleri, etki büyüklüklerinin hesaplanmasında yaygın olarak kullanılır ve pratiktir; araştırmacılara meta-analiz için değerli araçlar sağlar.
İlgili çalışmalar belirlendikten sonra, etki büyüklüklerinin çıkarılması ve standartlaştırılması bir sonraki adımdır. Etki büyüklüğü deneysel sonucun gücünü gösteren sayısal bir ölçüdür. Yaygın etki boyutu ölçümleri şunları içerir:
Etki büyüklüklerinin standartlaştırılması çok önemlidir çünkü farklı ölçekler veya sonuç ölçümleri kullanan çalışmalardan elde edilen sonuçların birleştirilmesine olanak sağlar.
