Kesintili Zaman Serisi Tasarımları – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Eşdeğer Olmayan Karşılaştırma Grubu Tasarımları

Eşdeğer olmayan karşılaştırma grubu tasarımları en sık kullanılan yarı deneysel tasarımlar arasındadır. Yapısal olarak, bu tasarımlar deneysel tasarımlara oldukça benzer, ancak önemli bir ayrım, rastgele atama kullanmamalarıdır. Bu tasarımları kullanırken, araştırmacı mümkün olduğunca benzer grupları seçmeye çalışır.

Ne yazık ki, tasarımın adından da anlaşılacağı gibi, ortaya çıkan grupların eşdeğer olmaması muhtemeldir. Ancak dikkatli analiz ve ihtiyatlı yorumla, eşdeğer olmayan karşılaştırma grubu tasarımları yine de bazı geçerli sonuçlara yol açabilir.

Eşdeğer Olmayan Gruplar Yalnızca Sontest 

Eşdeğer olmayan gruplar sadece sontest tasarımında, bir grup (deney grubu) müdahaleyi alırken, diğer grup (kontrol grubu) burada gösterildiği gibi (NR = rastgele değil) müdahaleyi alır.

Ne yazık ki, bağımlı değişken üzerinde ortaya çıkan gruplar arası farklılıkların müdahaleye atfedilebilme olasılığı düşük olduğundan, bu tasarımı kullanan bir çalışmanın sonuçları büyük ölçüde yorumlanamaz olarak kabul edilebilir.

Bu tasarımın olası bir uygulaması, grupların her birinin farklı bir öğretim yöntemini temsil edebileceği bir durumdur. Öğrencilerin elde edilen test puanlarında farklılıklar bulunursa, belirli öğretim yönteminin farklılıklara neden olduğu düşünülebilir. Ancak, daha yüksek notlar alma olasılığı yüksek olan öğrencilerin belirli bir öğretim yöntemi için seçilmiş olmaları da aynı derecede mümkündür. Sonuç olarak, bu varyasyon bile bu tasarımı rahatsız eden iç geçerliliğe yönelik ciddi tehditleri dışlayamaz.

Eşdeğer Olmayan Gruplar Öntest-Sontest 

Eşdeğer olmayan gruplar öntest-sontest tasarımında, bağımlı değişken burada gösterildiği gibi tedavi veya müdahaleden önce ve sonra ölçülür.

Bu, yalnızca son test muadili üzerinde iki avantaj sağlar. İlk olarak, hem ön test hem de son test kullanılarak, bağımsız değişkenin bağımlı değişkene göre zamansal önceliği belirlenebilir. Bu, bağımlı değişkendeki değişikliklerden bağımsız değişkenin sorumlu olduğu sonucuna varırken araştırmacıya daha fazla güven verebilir.

İkincisi, bir ön testin kullanılması, araştırmacının müdahaleye maruz kalmadan önce gruplar arasındaki farklılıkları ölçmesine olanak tanır. Bu, grupların müdahaleden önce bağımlı değişkende farklılık gösterip göstermediğini ortaya koyarak seçim yanlılığı tehdidini önemli ölçüde azaltabilir.

Zaman serisi analizi Örnekleri
Zaman serisi Analizi
R ile zaman serisi Analizi
Zaman serileri Analizi örnek sorular
Zaman serisi trend analizi
Zaman serileri Analizi PDF
Zaman serisi veri seti
Yazılım pazarı zaman serisi

Kesintili Zaman Serisi Tasarımları

Zaman serisi tasarımı belki de en iyi şekilde tek gruplu ön test-son test tasarımının bir uzantısı olarak tanımlanır ve tasarım çok sayıda ön test ve son test kullanılarak genişletilir. Bu tür yarı deneysel tasarımda, istikrarlı bir temel oluşturmak için müdahalenin sunumundan (kesintisinden) önce bir grup üzerinde periyodik ölçümler yapılır.

Bağımlı değişkenin zaman içindeki normal dalgalanmasını gözlemlemek ve belirlemek, araştırmacının bağımsız değişkenin etkisini daha doğru yorumlamasını sağlar. Müdahalenin ardından birkaç periyodik ölçüm daha yapılır. Bu tasarımın dört temel varyasyonu vardır: basit kesintili zaman serisi tasarımı, ters zaman serisi tasarımı, çoklu zaman serisi tasarımı ve uzunlamasına tasarım vb.

Basit Kesintili Zaman Serisi Tasarımı

Basit kesintili zaman serisi tasarımı, burada gösterildiği gibi bir temel oluşturmak amacıyla tek bir grup üzerinde periyodik ölçümlerin yapıldığı denek içi bir tasarımdır.

Zamanın bir noktasında, bağımsız değişken tanıtılır ve bunu bağımlı değişkende bir değişiklik olup olmadığını belirlemek için ek periyodik ölçümler takip eder.

Buna göre, bağımsız değişken tanıtıldıktan sonra gözlem dizisini etkileyebileceği iki temel yol vardır: (1) seviyede bir değişiklik ve (2) eğimde bir değişiklik. Kesinti noktasında (bağımsız değişkenin girişi) bağımlı değişken değerlerinde keskin bir süreksizlik, düzeyde bir değişikliğe işaret eder.

Bunu daha iyi anlamak için, bir işverenin, çalışanlarına hisse senedi seçenekleri sunmadan önce ve sonra, çalışanların aylık üretkenliğini değerlendirmek için belirli bir derecelendirme sistemi kullandığı bir çalışmayı düşünün. Potansiyel bir sonuç, çalışan verimliliğinde çarpıcı bir değişiklik olabilir.

Gösterildiği gibi, hisse senedi opsiyonlarının mevcudiyeti öncesinde 2 ile 3 arasında seyreden çalışan verimlilik derecelendirmeleri, şirket teklifini takiben aniden 5-6 aralığına yükselebilir. Alternatif olarak, gösterildiği gibi, işveren şirket ikramiyesini takiben üretkenlikte istikrarlı bir artış bulabilir.

Düzey ve eğime ek olarak, araştırmacı etkilerin süresini ve zamanla kalıcı olup olmadığını veya zamanla azalıp azalmadığını inceleyebilir. Son olarak, araştırmacı etkilerin nihai gecikmesini ve etkinin ani mi yoksa gecikmeli mi olduğunu inceleyebilir.

Bağımlı değişkendeki değişiklik ne kadar ani olursa, değişikliğin bağımsız değişkenin etkisinden kaynaklanması o kadar olasıdır. Müdahaleden önce ve sonra yapılan bir dizi gözlemdeki değişiklikleri ve eğilimleri inceleme yeteneği, araştırmacının alternatif açıklamalar olarak olgunlaşma, test etme ve tarih olasılığını daha yakından tanımlamasına izin verir.

Düzeydeki veya eğimdeki değişiklikler genellikle bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında nedensel bir ilişki çıkarımı yapmak için temel olarak kullanılsa da, bu tür çıkarımlar çok dikkatli yapılmalıdır çünkü bu tasarım, ölçülen değişiklik için alternatif açıklamaları kontrol etmek için çok az şey yapar. 

Örneğin, önceki örnekte, çalışan verimliliğinin artmasına yol açan ikramiyeden ziyade işverenin ilgisi olabilir. Sonuç olarak, bu tasarım, bir araştırmacının herhangi bir önemli derecede kesinlik ile nedensel çıkarımlar yapmasına izin vermez.

Ters Zaman Serisi Tasarımı

ABA tasarımı olarak da bilinir, tersine çevirme zaman serisi tasarımı, temel olarak, bu bölümde daha sonra tartışılacak olan, tek denekli tersine çevirme tasarımının çok denekli bir varyasyonudur.

Bu tasarımın temel amacı, bir müdahaleyi veya bağımsız değişkeni bir ila birkaç kez sunarak ve geri çekerek, aynı anda bağımlı değişkendeki değişimi ölçerken (aşağıda gösterildiği gibi) nedensellik kurmaktır.

Basit zaman serisi tasarımında olduğu gibi, bu tasarım başlangıçtaki normal dalgalanmaları gözlemlemek için bir dizi ön testle başlar. “Tersine çevirme” adı, bir müdahalenin sunulmasını takiben meydana gelen değişiklikler azalırsa veya bağımsız değişken geri çekildiğinde “tersine” dönerse nedenselliğin çıkarılabileceği fikrini ifade eder.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör