Eğitim Araştırmalarında Çok Düzeyli Meta-Analiz Modelleri: Örnek Uygulamalı Bir Rehber

Meta-analiz belirli alanda yapılmış çalışmalardan sistematik şekilde elde edilen nicel verileri kullanarak o alanla ilgili genel durumu ortaya koymaya çalışan istatistiksel bir yöntemdir. Geleneksel meta-analiz yöntemleri, etki büyüklükleri arasında bağımlılık olmadığı varsayımına dayanmasına rağmen özellikle sosyal bilimlerde etki büyüklüğü bağımlılığına neden olabilecek çok sayıda durum söz konusudur. Araştırmacının elde ettiği etki büyüklüklerindeki bağımlılık veri setinde kümeli bir yapı oluşturur. Geleneksel meta-analiz uygulamalarındaki etki büyüklüğü bağımlılığı sorunu ile başa çıkmak ve kümeli veri yapısını dikkate almak için önerilen yöntemlerden biri çok düzeyli meta-analitik modellerin kullanılmasıdır. Çok düzeyli modeller diğer istatistiksel çerçevelerle birleştirilebilir ve kümeli veri yapılarının daha savunulabilir şekilde çözümlenebilmesini sağlayabilir. Bu sebeple çok düzeyli modellerin sosyal bilimlerde kullanım sıklığı her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmanın amacı örnek bir veri seti üzerinden çok düzeyli meta-analitik modellerin nasıl uygulanabileceğini göstermektir. R yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen analizlerde metafor paketinin rma.mv fonksiyonu kullanılmıştır. Bu uygulama okuyuculara veri dosyasının düzenlenmesi, R yazılımının hazırlanması, genel etkinin hesaplanması, çalışma içi ve çalışmalar arası varyans heterojenliğinin incelenmesi ile kategorik ve sürekli değişkenlere ait moderatör analizlerinin nasıl yapılacağını adım adım anlatan bir kılavuz niteliği taşımaktadır. Çalışmada kullanılan veri dosyası ve R betiği okuyucuların kullanımı için ekler kısmında sunulmuştur.

Meta-analysis is a statistical method that tries to reveal the general situation about that field by using quantitative data obtained systematically from studies conducted in a certain field. However, traditional meta-analysis methods assume effect size independence, which can be a significant and misleading limitation in social sciences research. The dependence in the effect sizes obtained by the researcher creates a clustered data structure, a problem that needs attention. One of the methods to address this problem is the use of multilevel meta-analytic models. Multilevel models can be combined with other statistical frameworks, providing a more defensible analysis of clustered data structures. For this reason, the frequency of multilevel models in social sciences is steadily increasing. This study demonstrates how multilevel meta-analytic models can be applied to a sample data set. In the R environment, the rma.mv function of the metafor package was utilized for the analyses. This application is a step-by-step guide for readers on organizing the data file, preparing the R software, calculating the overall effect, examining the heterogeneity of variance within and between studies, and conducting moderator analyses with categorical and continuous variables. The data file and R script used in the study are shared as supplementary material for the readers.