3 Intro
Meta analiz, farklı araştırmaların sonuçlarını bir araya getirerek, genel bir sonuç çıkarma amacı güden istatistiksel bir tekniktir. Bu yöntem, özellikle bir konuda yapılmış çok sayıda bağımsız çalışmanın birleştirilmesinin gerektiği durumlarda kullanılır. Yayımlanmış araştırma bulguların katlanarak artması meta analiz ihtiyacını arttırmıştır.
Meta analizlerin gerçekleştirilme şekli, istatistiksel hesaplamanın tamamı gibi, son yıllarda büyük değişimlere uğramıştır. Bu durumun, R İstatistiksel Programlama Dili ve Ortamı biçiminde açık kaynaklı, işbirlikçi istatistiksel yazılımların yükselişiyle çok ilgisi olduğu görülmektedir. R programı, her yerdeki araştırmacıların ve istatistikçilerin kendi paketlerini oluşturmalarına ve bunları herkesin kullanımına ücretsiz olarak sunmalarına olanak tanımaktadır.
Meta analiz, farklı araştırmaların sonuçlarını bir araya getirerek, genel bir sonuç çıkarma amacı güden istatistiksel bir tekniktir. Bu yöntem, özellikle bir konuda yapılmış çok sayıda bağımsız çalışmanın birleştirilmesinin gerektiği durumlarda kullanılır. Yayımlanmış araştırma bulguların katlanarak artması meta-analizi ihtiyacını arttırmıştır.
Meta-analizlerin gerçekleştirilme şekli, istatistiksel hesaplamanın tamamı gibi, son on yıllarda büyük değişimlere uğramıştır. Bu durumun, R İstatistiksel Programlama Dili ve Ortamı biçiminde açık kaynaklı, işbirlikçi istatistiksel yazılımların yükselişiyle çok ilgisi olduğu görülmektedir. R programı, her yerdeki araştırmacıların ve istatistikçilerin kendi paketlerini oluşturmalarına ve bunları herkesin kullanımına ücretsiz olarak sunmalarına olanak tanımaktadır.
3.1 Meta Analiz
Bilimsel anlamda yapılan her araştırma öncekinin üzerine yeni bulgular ekleyerek yeni bilgilere kapı açmaktadır (Şen, 2020). Günümüzde hızlı bir şekilde artan, sıklıkla farklı bulgulara sahip araştırmalar meta-analizi ihtiyacını arttırmıştır. Meta-analiz, belirli bir konuda yapılmış birbirinden bağımsız birden çok çalışmanın sonuçlarını birleştirme ve elde edilen araştırma bulgularının istatistiksel analizini yapma yöntemidir (Akgöz, Ercan ve Kan, 2004). Meta-analize katılan çalışmaların ampirik çalışma olmaları, nicel veri üretmeleri, karşılaştırılabilir istatistikler içermeleri, aynı değişkenleri içermeleri ve bu değişkenler arası ilişkileri incelemeleri gibi özelliklere sahip olması gerekir (Lipsey ve Wilson, 2000).
3.1.1 Güçlü ve Zayıf Yönleri
Çalışmaların meta-analiz yöntemi kullanılarak yapılması, literatürde bulunan bilgilerin doğruluğunu ve kesinliğini artıran ve klinik uygulamalarda kanıta dayalı karar vermeyi mümkün kılan bir yöntem olduğu için önemli bir katkı sağlamaktadır (Aksoy Kürü, 2020). Uluslararası alanda birçok meta-analiz çalışması bulunmasına rağmen, ulusal literatürde az sayıda çalışma vardır. Meta-analizin güçlü yönlerini şu şekilde özetleyebiliriz (Açıkel, 2009; Blettner vd., 1999; Ergin, 2017):
- Bir faktörün risk faktörü olarak dikkate alınması gerekip gerekmediğini niteliksel olarak değerlendirmek,
- Bir etkinin varlığını ve büyüklüğünü ortaya çıkartmak,
- Farklı çalışmalar arasındaki heterojenliği araştırmak,
- Tekil çalışmaların sonuçlarını genelleştirmek,
- Benzer örneklem ya da etki büyüklüğüne sahip çalışmaların istatistiksel olarak anlamlılığının artırılması ve çalışmaların geçerliğinin kuvvetlenmesi,
- Bilimsel literatürde karşılaşılan tutarsızlıkların değerlendirilmesi ve nedenlerinin incelenmesi,
- Küçük örnekli çalışmaları birleştirerek, büyük örneklem gücünde yorumlara ulaşmak, kestirimlerin kesinliğini ve gücünü artırmak,
- Aynı etkinin farklı alt gruplardaki sonuçlarının değerlendirilmesi,,
- Kısa sürede ve düşük maliyetle araştırmanın mevcut durumu hakkında oldukça kapsamlı bir genel bakış sunması,
- Başka araştırmalarda değerlendirilebilecek yeni yaklaşımlar sunması. Meta-analizin avantajları kadar dezavantajlı olduğu noktalar da bulunmaktadır. Bu dezavantajları şu şekilde özetleyebiliriz (Şen ve Yıldırım, 2020):
- Verilen cevaplardan çok ortalamalarla yapıldığından dolayı daha az bilgi verir.
- Sadece yayınlanmış çalışmaların yansıtılması yanlılığa yol açar.
- Uygulaması büyük uğraş gerektirir.
- Çalışma seçiminde yanlılık olabilmektedir.
- Çalışmaların kalitesiyle sınırlıdır.
- Özgün çalışmalarda yapılan hatalar kontrol edilememektedir.
3.1.2 Kullanılan İstatistiki Modeller
İstatistiksel modeller açısından meta analiz sürecinde kullanılabilecek farklı varsayımlara sahip iki ana yaklaşım bulunmaktadır. Bunlar sabit etki ve rastgele etkiler modelleridir ve her ikisi de bir dizi çalışmadan ortalama etki büyüklüğü hakkında çıkarım yapmak için geliştirilmiştir (Borenstein vd., 2009; Hedges ve Vevea, 1998; Hunter ve Schmidt, 2000, 2004; Tweedie vd., 2004).
Meta analiz yapılırken Şekil 3’teki adımlar takip edilmelidir.
3.1.3 Heterojenlik
Meta analiz uygulamalarında bireysel etki büyüklüklerinin farklılaşması heterojenliği, normal dağılması ise homojenliği göstermektedir (Dinçer, 2020). Meta analizde heterojenlik, meta-analize dahil edilen çalışmalardaki örnekleme hatasından veya çalışmalar arasındaki önemli farklılıklardan kaynaklanabilmektedir (Huedo-Medina vd., 2006). Etki büyüklüklerine göre çalışmaların heterojen olup olmadığını değerlendirmek için en yaygın kullanılan testler: Cochran Q istatistiği ve Higgins’in 𝐼-kare istatistiğidir. [1.2 ve 1.3’ün analizleri son bölümde yapılmıştır. ]
3.1.4 Yayım Yanlılığı
Meta analiz çalışmasına dair önemli olan diğer bir konu da yayım yanlılığıdır. Yayım yanlılığı, çalışmaların sonuçların yönüne ve istatistiksel önemine bağlı olarak yayınlanması anlamına gelmektedir (Rothstein vd., 2005). Yayım yanlılığı genellikle etki büyüklüklerinin daha yüksek tahmin edilmesi ve yanlış pozitif sonuçların yayılması durumuna sebebiyet vermektedir (Lane ve Dunlap, 1978). Yayım yanlılığıyla tespit etmek ve objektif sonuçlar elde etmek için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Yayım yanlılığını değerlendirmeye yönelik yöntemler: Güvenli N (Rosenthal, 1979), huni grafiği (Light ve Pillemer, 1984), Begg ve Mazumdar’ın(1994) sıra korelasyon testi, Egger testi (Egger vd., 1997), kırp ve doldur yöntemidir (Duval ve Tweedie, 2000b).
3.1.5 Moderatör Analizi
İstatistiksel testler sonuçlarda heterojenlik olduğunu gösteriyorsa, meta-analize dâhil edilen çalışmaların etki büyüklükleri arasında oluşan farklılıkların sebebini tespit edebilmek için moderatör analizi yapılmaktadır. Etki büyüklükleri arasında önemli farklılıkların olduğu durumlarda, heterojenliği azaltan kaynakları değerlendirmek için moderatör değişkenler kullanılmaktadır (Hedges ve Olkin, 1985). Meta analizlerde moderatör analizi yapmak için istatistiksel bir test olan Q-testine dayanan “analog ANOVA” ve metaregresyon kullanılmaktadır (Üstün ve Eryılmaz, 2014).
3.1.6 Korelasyonel Meta Analiz
Korelasyonel meta-analiz, değişkenler arasındaki ilişkileri daha güçlü örneklemler üzerinden genel bir perspektifle değerlendirmek amacıyla kullanılır. Temel amaç, çeşitli bağımsız çalışmalarda raporlanan Pearson korelasyon katsayılarının birleşik bir tahminini elde etmektir (Hunter ve Schmidt, 2004). Bu süreçte korelasyon katsayıları, varyans stabilitesi sağlamak amacıyla Fisher z-dönüşümüne tabi tutulur. Korelasyonel meta-analiz, psikoloji, eğitim ve sosyal bilimlerde sıklıkla kullanılmakta olup, değişkenler arasındaki ilişki düzeyinin genel geçerliliğini sınamaya olanak tanır. Aynı zamanda örneklem büyüklüğü, ölçüm araçları ve çalışma tasarımları gibi moderatör değişkenler incelenerek, ilişkilerin hangi koşullarda daha güçlü ya da zayıf olduğuna dair çıkarımlar yapılabilir (Rosenthal ve DiMatteo, 2001).
3.1.7 Etki Büyüklüğü
Meta analizin standart birimi, meta analizin özünü meydana getiren “etki büyüklüğü” terimidir (Deliktaş vd., 2016; Üstün ve Eryılmaz, 2014). Etki büyüklüğü meta analiz araştırmalarının temel birimi olup, aynı zamanda iki değişken arasındaki ilişkinin veya uygulama etkisinin büyüklüğünü ölçen standart birimdir. Etki büyüklüğü, temel olarak ortalama farkına dayalı etki büyüklüğü, korelasyonlara dayalı etki büyüklüğü ve ikili (binary) verilere dayalı etki büyüklüğü olmak üzere üç türde incelenmektedir.
3.1.7.1 Ortalama Farkına Dayalı Etki Büyüklükleri
Ortalama farkına dayalı etki büyüklüğü, ham (standartlaştırılmamış) ortalamaların farkı ve standartlaştırılmış ortalamaların farkı olarak hesaplanmaktadır. Standartlaştırılmamış ortalamaların farkı, bireysel çalışmaların sonuçlarının anlamlı bir ölçekle raporlaştırılması halinde ve meta analizdeki tüm bireysel çalışmaların aynı ölçeği kullandığında tercih edilen etki büyüklüğüdür. Standartlaştırılmış ortalamaların farkı ise farklı bireysel çalışmalarda farklı ölçüm araçları kullanılmışsa ham ortalamaların birleştirilmesi mümkün olmamaktadır. Bu durumda bireysel çalışmaların sonuçlarının karşılaştırılması esastır (Borenstein, Hedges, Higgins ve Rothstein, 2009, 2013).