Meta analizinde aykırı değerlerin incelenmesi ve aykırı değerlerin olduğu durumda kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması

Bu tezde meta analizinde aykırı değerlerin belirlenmesi, aykırı değer olduğu durumda kullanılan yöntemlerden hangisi ya da hangilerinin etki büyüklüğü ve çalışmalar arası varyansın kestiriminde daha etkili olduğunun bulunması amaçlanmıştır. Meta analizi ile aynı araştırma konusuyla ilgili yapılmış bilimsel çalışmalardan elde edilen etki büyüklükleri niceliksel olarak birleştirilir. Çalışmalardan elde edilen etki büyüklüklerinin birbirinden farklılıkları, heterojenlik olarak ifade edilir. Meta analizi çalışmalarında heterojenliğin ortaya çıkma nedenlerinden biri de bir veya birden çok çalışmadan elde edilecek olan etki büyüklüklerinin diğerlerinden farklı olacak şekilde değer alması olabilir. Diğer etki büyüklüklerinden farklılık gösteren bu değerlerin aykırı değer olup olmadığı istatistiksel olarak belirlenmelidir. Bu tez çalışmasında standart etki büyüklüğü birleştirme yöntemleri (sabit etkiler modeli ve rasgele etkiler modeli) ve son zamanlarda geliştirilmiş diğer yöntemler benzetim çalışması ile karşılaştırılmıştır. Benzetim çalışması ile aykırı değer içeren bir meta analizi çalışmasında doğruya en yakın kestirimi veren yöntemin belirlenmesi amacıyla yöntemler yanlılık, hata kareler ortalaması ve kapsama oranı açısından incelenmiştir. Benzetim çalışması sonucunda etki büyüklüğü açısından aykırı değerden en az etkilen yöntemler karışım yöntemi ve t dağılımı yöntemi olarak elde edilmiştir. Çalışmalar arası varyans olarak adlandırılan T² değeri açısından bakıldığında, çalışma sayısı az olduğunda Hunter Schmidt ve en çok olabilirlik yöntemleri etkinliği yüksek kestirimler yapmıştır. Kapsama oranı açısından bakıldığında karışım yöntemi ve t dağılımı yöntemi en iyi sonuçlara sahiptir. Yüksek heterojenlik veya büyük etki büyüklükleri için t dağılımı yöntemini kullanmak daha uygun sonuçlar vermektedir. Çalışma sayısı arttıkça hemen hemen tüm sonuçlar birbirine yaklaşmakta ve yöntemler arasındaki fark ortadan kalkmaktadır.