कैसे करने के लिए प्रदर्शन - मेटा-विश्लेषण में stata - विदेशी मुद्रा

स्टेटा: डेटा विश्लेषण और सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर जोनाथन सी। सी। स्टर्न, ब्रिस्टल विश्वविद्यालय, रॉस जे। हैरिस, ब्रिस्टल यूनिवर्सिटी ऑफ ब्रिस्टल रोजर एम। हार्बोर्ड, यूनिवर्सिटी ऑफ ब्रिस्टल थॉमस जे। स्टीकन, आरजेआरटी स्ताता में मेटा-विश्लेषण कमांड नहीं है। हालांकि, स्टेटा प्रयोक्ताओं ने मेटा-एनालिसिस के प्रदर्शन के लिए कमांड का एक शानदार सूट विकसित किया है। 2016 में, स्टेटा ने मेटा-एनालिसिस इन स्टैटाः ए अपडेटेड कलेक्शन फ्रॉम स्टटा जर्नल, सेकंड एडिशन जो मेटा-विश्लेषण के बारे में सभी स्टटा जर्नल लेखों को एक साथ लाया था यह पुस्तक स्टेटा-प्रेसबुक्स-मेटा-इन-स्टैट-इन पर खरीदारी के लिए उपलब्ध है। निम्नलिखित मेटा-विश्लेषण के सभी आदेश मेटा-विश्लेषण में स्टैटः: स्टैटा जर्नल, सेकंड संस्करण से अपडेट किए गए एक संग्रह में वर्णित हैं। मेटन मुख्य स्टेटा मेटा-विश्लेषण कमांड है। इसका नवीनतम संस्करण उपयोगकर्ता को प्रत्येक अध्ययन (द्विआधारी परिणामों के लिए) के लिए 2 बार 2 तालिका से सेल आवृत्तियों को इनपुट करने की अनुमति देता है, प्रत्येक समूह में औसत और मानक विचलन (संख्यात्मक परिणामों के लिए) या प्रत्येक अध्ययन से प्रभाव अनुमान और मानक त्रुटि । यह मेटा-विश्लेषण के तरीकों की एक व्यापक श्रेणी प्रदान करता है, जिसमें व्युत्क्रम-भिन्नता वाले मेटा-विश्लेषण शामिल हैं, और प्रत्येक अभ्यास के लिए इलाज प्रभाव अनुमान और इसकी मानक त्रुटि वाले नए चर बनाता है। ये चर फिर अन्य स्टेटा मेटा-विश्लेषण आदेशों के इनपुट के रूप में उपयोग किए जा सकते हैं उप-समूहों द्वारा () विकल्प का उपयोग करके मेटा-विश्लेषण का आयोजन किया जा सकता है मेटन में उपलब्ध सभी मेटा-विश्लेषण गणना मानक तरीकों पर आधारित होती हैं, जो कि सिंहावलोकन, दीक, Altman, और Bradburn (2001) के अध्याय 15 में मिल सकती है। स्टेटा 7 ग्राफिक्स का इस्तेमाल किया गया मेटन कमांड का संस्करण मेटन 7 नाम दिया गया है और वर्तमान में एसएससी संग्रह पर उपलब्ध मेटन पैकेज के हिस्से के रूप में डाउनलोड किया गया है। मेटन के लिए सबसे हालिया मदद फ़ाइल कमांड का उपयोग करने के कई क्लिक करने योग्य उदाहरण प्रदान करता है लैब इवेंट डेटा (दो समूहों में सफलताओं के अनुपात) के लिए एक LrsquoAbbe साजिश को खींचता है। मेटन प्रभाव अनुमान और मानक त्रुटियों पर मेटा-विश्लेषण करता है। प्रोफ़ाइल की संभावना और क्रमचय अनुमान शामिल हैं, मेटन में दो एल्गोरिदम उपलब्ध नहीं हैं। 4. मेटाकम मेटाकॉम संचयी मेटा-विश्लेषण करता है और परिणाम को रेखांकित करता है। मेटाप फिशरर्सक्वास विधि, एडिंगिंगक्वॉवोस एडिमिटि पद्धति, या एजिंगिंग्सकोरोस सामान्य वक्र विधि का उपयोग करके पी-वेल्यू को जोड़ती है। यह 1 999 में संस्करण 6 के आदेश (कोई ग्राफिक्स) के रूप में जारी नहीं किया गया था और इसे 2000 में अंतिम रूप से अपडेट किया गया था। इसमें उपयोगकर्ता को प्रत्येक अध्ययन के लिए पी-वेल्यू इनपुट करने की आवश्यकता है। 6. metareg metareg मेटा-प्रतिगमन करता है यह पहली बार 1 99 8 में जारी किया गया था और इसे स्टाटा आकलन सुविधाओं और हालिया पद्धति संबंधी विकास में सुधार के बारे में जानकारी देने के लिए अद्यतन किया गया है। इसके लिए उपयोगकर्ता को उपचार के प्रभाव अनुमान और प्रत्येक अध्ययन के लिए इसकी मानक त्रुटि इनपुट की आवश्यकता होती है। 7. मेटाफ़ेनल मेटाफ़ेनेल प्लॉट फनल प्लॉट्स। यह 2004 में जारी किया गया था और स्टैट 8 ग्राफिक्स का उपयोग करता है इसके लिए उपयोगकर्ता को उपचार के प्रभाव अनुमान और प्रत्येक अध्ययन के लिए इसकी मानक त्रुटि इनपुट की आवश्यकता होती है। 8. कन्फौर-एन्हांस्ड फनेल प्लॉट्स के मुकाबले कन्फ्यूनल प्लांट। कमांड को लचीला बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता फनेल की साजिश में अतिरिक्त सुविधाओं को जोड़ सकते हैं। 9. मेटाबियास मेटाबियास फनेल प्लॉट असममिति के लिए सांख्यिकीय परीक्षण प्रदान करता है। यह पहली बार 1 99 7 में जारी किया गया था, लेकिन मूल आदेश में उपलब्ध की तुलना में झूठी सकारात्मक दर पर बेहतर नियंत्रण बनाए रखने वाले हाल ही में प्रस्तावित परीक्षणों को प्रदान करने के लिए इसे अद्यतन किया गया है। 10. मेटैट्रियम मेटाट्रम फ़नल प्लॉट्स में प्रकाशन पूर्वाग्रह के लिए समायोजित करने के लिए ldquotrim और fillrdo विधि लागू करता है। इसके लिए उपयोगकर्ता को उपचार के प्रभाव अनुमान और प्रत्येक अध्ययन के लिए इसकी मानक त्रुटि इनपुट की आवश्यकता होती है। 11. extfunnel extfunnel ओवरले संवर्धन की एक नई श्रेणी को फ़नल भूखंड के लिए लागू करता है ताकि मौजूदा मेटा-विश्लेषण पर एक नए अध्ययन के प्रभाव का आकलन किया जा सके। 12. मेटांडी और मेटीडियाप्लोट मेटांडी नैदानिक ​​परीक्षण सटीकता अध्ययनों के मेटा-विश्लेषण के लिए पदानुक्रमिक रोधगलन मॉडल की फिटिंग की सुविधा प्रदान करती है। मेटाडीप्लट माटंडी द्वारा आदर्श फिट का ग्राफ बनाता है। जो अंतिम आकलन-वर्ग कमांड निष्पादित होना चाहिए। 13. एमवीएमएटीए और एमवीएमटीएएमके एमवीएमटीए अधिकतम संभावना, प्रतिबंधित अधिकतम संभावना, या यादृच्छिक प्रभाव multivariate मेटा-विश्लेषण मॉडल के विधि के पल अनुमानों का प्रदर्शन करता है। Mvmetamake अधिक विस्तृत डेटा से सारांश डेटासेट की तैयारी की सुविधा देता है। 14. ipdforest ipdforest एक postestimation कमांड है जो बहुस्तरीय रैखिक या रसद प्रतिगमन के लिए एक xtmixed या xtmelogit आदेश के संग्रहीत अनुमान का उपयोग करता है, क्रमशः। 15. आईपीडीएमटीएएन आईपीडीमेन्ट व्युत्क्रम-विचरण विधि का उपयोग करके दो-स्तरीय व्यक्तिगत सहभागी डेटा मेटा-विश्लेषण करता है। 16. अप्रत्यक्ष अप्रत्यक्ष जोड़ीदार अप्रत्यक्ष उपचार तुलना करता है। 17. नेटवर्क सेटअप नेटवर्क सेटअप दो या अधिक उपचार के लिए गणना डेटा (घटनाओं, कुल संख्या) या मात्रात्मक डेटा (माध्य, मानक विचलन, कुल संख्या) की रिपोर्ट के अध्ययन से एक डेटा का आयात करता है। 18. नेटवर्क आयात नेटवर्क आयात आयात नेटवर्क मेटा-विश्लेषण के लिए एक डेटासेट पहले से ही स्वरूपित है। 19. नेटवर्क टेबल नेटवर्क तालिका नेटवर्क मेटा-विश्लेषण डेटा को टैबलेट करता है। 20. नेटवर्क पैटर्न नेटवर्क पैटर्न से पता चलता है कि कौन से उपचार में अध्ययन किया जाता है 21. नेटवर्क मैप नेटवर्क का नक्शा उस नेटवर्क के मानचित्र को खींचता है, जो यह दिखाता है कि कौन से उपचार अन्य उपचारों के मुकाबले सीधे तुलना किए जाते हैं और प्रत्येक उपचार के लिए और प्रत्येक उपचार की तुलना के लिए लगभग कितनी जानकारी उपलब्ध है। 22. नेटवर्क कन्वर्ट, नेटवर्क के लिए सहायता फ़ाइल में वर्णित तीन स्वरूपों के बीच कनवर्ट करता है। 23. नेटवर्क क्वेरी नेटवर्क क्वेरी वर्तमान नेटवर्क सेटिंग्स को प्रदर्शित करता है 24. नेटवर्क अनसेट सेट नेटवर्क अनसेट वर्तमान नेटवर्क सेटिंग्स को हटाता है 25. नेटवर्क मेटा नेटवर्क मेटा फिट करने के लिए एक मॉडल को परिभाषित करता है: या तो स्थिरता मॉडल या डिज़ाइन-दर-उपचार इंटरैक्शन असंगति मॉडल। 26. एक नेटवर्क मेटा-विश्लेषण के बाद नेटवर्क्स रैंक नेटवर्क रैंक उपचार का स्थान लेता है। 27. नेटवर्क पार्टप्लेट नेटवर्क डिस्प्लेट डायस एट अल के नोड-विभाजन मॉडल को फिट बैठता है (2010)। 28. नेटवर्क फ़ॉरेस्ट नेटवर्क फ़ॉरेस्ट नेटवर्क मेटा-विश्लेषण डेटा की एक वन भूखंड खींचती है। 29. नेटवर्क प्लॉट नेटवर्क प्लॉट नोड्स और किनारों का उपयोग करते हुए हस्तक्षेप का एक नेटवर्क बना देता है। 30. नेटवेट नेटवेट अपने डायरेक्ट जोड़ीदार सारांश प्रभाव के आकारों को उनके भिन्नरूपों की गणना करता है, डिज़ाइन मैट्रिक्स बनाता है, और नेटवर्क सारांश अनुमानों और पूरे नेटवर्क में प्रत्येक प्रत्यक्ष तुलना के प्रतिशत योगदान का अनुमान लगाता है। 31. ifplot ifplot हस्तक्षेप के नेटवर्क में सभी त्रिकोणीय और द्विघात छोरों को पहचानता है और संबंधित असंगतता कारकों और उनकी अनिश्चितताओं का अनुमान लगाता है। 32. नेटफनेल नेटफनेल हस्तक्षेप के नेटवर्क के भीतर छोटे-अध्ययन प्रभावों का आकलन करने के लिए एक तुलना-समायोजित फ़नल भूखंड बनाती है। 33. अंतरालप्लॉट इंटरवलप्लॉट प्लॉट्स को अनुमानित प्रभाव के आकार और उनकी नेटवर्क के मेटा-विश्लेषण में सभी जोड़ों के तुलना के लिए अनिश्चितताएं हैं। 34. नेटलेग नेटलेग नेटवर्क-मेटा-विश्लेषण में अनुमानित सभी संभव जोड़ी के समान तुलना के लिए रिसावपूर्ण उपचार प्रभावों से ऑफ-विकर्ण कोशिकाओं में दिखने वाली एक लीग तालिका बनाता है। साउरा संचयी रैंकिंग घटता प्रतिशत और औसत रैंक के तहत सतह देता है, और हस्तक्षेप के नेटवर्क में सभी उपचारों के लिए रैंकोग्राम (रैंकों बनाम संभाव्यता का रेखा भूखंड) और संचयी रैंकिंग प्लॉट (संचयी संभावनाओं बनाम रैंकों के लाइन प्लाट) का उत्पादन करता है। 36. एमडीआरएक एमडीआरएके ने स्क्वायर मैट्रिक्स को बनाया है जिसमें जोड़ीदार रिश्तेदार प्रभाव आकार और प्लॉट्स प्रत्येक उपचार के लिए अद्वितीय आयाम के परिणामी मान हैं। 37. क्लस्टरकेन क्लस्टरकेन सार्थक समूहों में प्रतिस्पर्धात्मक उपचार समूह को समूह के लिए पदानुक्रमित क्लस्टर विश्लेषण करता है। glst एकल या कई संक्षेपित dosendashresponse महामारी विज्ञान के अध्ययन के रुझान अनुमान के लिए सामान्यीकृत कम से कम वर्गों का उपयोग कर एक लॉग-रैखिक dosendashresponse प्रतिगमन मॉडल की गणना करता है। इस आदेश से आउटपुट, ऐसे अध्ययनों के मेटा-विश्लेषण में शामिल करने के लिए सारांश प्रभाव लेने और उनके मानक त्रुटियों में उपयोगी हो सकता है। 39. मेटामिस मेटामिस बाइनरी परिणामों के साथ मेटा-विश्लेषण करता है जब कुछ या सभी अध्ययनों में डेटा गायब होता है। 40. सेमी और जीएसएम संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग के लिए क्रमशः 12 और 13 में शुरू की गई sem और जीएसईएम आदेशों का उपयोग करके फिक्स्ड - और यादृच्छिक-प्रभाव वाले मेटा-विश्लेषण मॉडल को फिट करने का वर्णन करता है। 41. मेटाकंबॉन्ड्स मेटाकम्बॉन्ड्स ज़-वेल्यू, पी-वेल्यू और लैन-डीमेट्स की सीमाएं तय-या यादृच्छिक-प्रभाव वाले मेटा-विश्लेषण से प्राप्त होती हैं। यह एक प्रक्रिया के माध्यम से सीमाओं और z - गुणों को भूखंड बनाती है 42. मेटासिम मेटासिम एक पहले से मौजूद मेटा-विश्लेषण से प्राप्त अनुमानों के आधार पर नए अध्ययनों की एक निश्चित संख्या का अनुकरण करता है। 43. मेटापो मेटापो प्रोग्राम मेटासिम का उपयोग करके उत्पन्न एक नए नकली अध्ययन की शक्ति का आकलन करने के लिए एक दृष्टिकोण लागू करता है। 44. मेटापॉपप्लोट मेटापॉप प्लॉट का अनुमान है कि एक अद्यतन मेटा-विश्लेषण की ताकत में एक नया अध्ययन और नमूना आकार की सीमा के मुकाबले प्रत्येक मूल्य के प्लॉट्स शामिल हैं। निम्नलिखित निर्देशों का परिशिष्ट: 45 में प्रलेखित किया गया है। मेटाकुर्व मेटाकुर्व मॉडलों को एक निरंतर Covariate के एक समारोह के रूप में एक प्रतिक्रिया के रूप में, वैकल्पिक रूप से समायोजित () द्वारा निर्दिष्ट अन्य चर (एस) के लिए समायोजन। 46. ​​मेटेनट मेटनट का उद्देश्य है बायनरी डेटा के मेटा-विश्लेषणों को पूर्ण रूप में हस्तक्षेप प्रभाव आकार पेश करके, (एनएनटी) के लिए आवश्यक संख्या और प्रति 1000 (या जोड़े गए) घटनाओं की संख्या प्रति 1,000 से। उपयोगकर्ता इनपुट पैरामीटर की जानकारी देता है, और metannt आवश्यक आंकड़ों की गणना करने के लिए मेटन कमांड का उपयोग करता है। यह कमांड मेटन पैकेज के हिस्से के रूप में उपलब्ध है। 47. मेटाइनिनफ मेटनिनफ मैटेन्फ कमांड के एक बंदरगाह है जो मेटन के बजाय मेटा के विश्लेषण इंजन के रूप में उपयोग करता है। यह संस्करण 6 ग्राफिक्स का उपयोग करते हुए संस्करण 6 के आदेश के रूप में 2001 में जारी किया गया था और यह अंतिम रूप से 2004 में अपडेट हुआ था। इसके लिए उपयोगकर्ता को मेटन द्वारा आवश्यक रूप में इनपुट प्रदान करने की आवश्यकता होती है। मिडा स्टेटा में नैदानिक ​​परीक्षण प्रदर्शन के मेटा-विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय और चित्रमय दिनचर्या प्रदान करता है। 49. नैदानिक ​​परीक्षणों में मेटल मेटल ग्राफ़ सकारात्मक और नकारात्मक संभावना अनुपात यह व्यक्तिगत अनुमानों के स्तरीकृत मेटा-विश्लेषण कर सकता है। उपयोगकर्ता को प्रभाव अनुमान (सकारात्मक संभावना अनुपात लॉग करें और नकारात्मक संभावना अनुपात लॉग करें) और उनके मानक त्रुटियां प्रदान करनी चाहिए। आंतरिक मेटा और मेटेग का उपयोग आंतरिक गणना के लिए किया जाता है यह एक संस्करण 8 है जिसे 2004 में जारी किया गया था। 50. मेटैपर्म मेटापैम मेटा-एनालाइज करता है और पैरामीस्ट प्रारूप में संग्रहीत डेटा के लिए अलग-अलग उप-योगों के पैरामीटर के बीच अंतर या अनुपात के लिए आत्मविश्वास अंतराल और पी-वेल्यू की गणना करता है। 51. मेटेफ मेटेफ एक मेटा-एनालिसिस के लिए प्री-प्रोसेसिंग कमांड है और मैटान के लिए एक साथी है जो प्रभाव के आकार और उनकी मानक त्रुटियों की गणना करता है। नोट: स्टेटा में मेटा-एनालिसिस के प्रकाशन के बादः स्टाटा जर्नल, सेकंड एडिशन से अपडेट किया गया संग्रह मेटा-विश्लेषण आदेशों की पूरी सूची के लिए, Stata में खोज मेटा लिखें। डेक, जे जे डी। जी। ऑल्टन, और एम जे ब्रैबबर्न 2001. विविधता की जांच करने और मेटा-विश्लेषण में कई अध्ययनों के परिणामों के संयोजन के लिए सांख्यिकीय तरीके स्वास्थ्य देखभाल में व्यवस्थित समीक्षा में: मेटा-विश्लेषण में संदर्भ, द्वितीय संस्करण ईडी। एम। एगर, जी। डेवी स्मिथ, और डी। जी। ऑल्टन। लंदन: बीएमजे डायस, एस एन। जे। वल्टन, डी.एम. काल्डवेल, और ए। एडेस 2010. मिश्रित उपचार की तुलना मेटा-विश्लेषण में निरंतरता की जांच करना। मेडिसिन में सांख्यिकी 29: 932ndash 9 44. स्नातक छात्रों के लिए दस युक्तियाँ जो मेटा-विश्लेषण का आचरण करना चाहते हैं आप सभी को मेटा-विश्लेषण करने की ज़रूरत है एक या अधिक व्यापक साहित्य खोज इंजन (जैसे वेब विज्ञान, PsycINFO, PubMed) का उपयोग , अपने निपटान में एसपीएसएस या एसएएस जैसे मूल आंकड़े कार्यक्रम तक पहुंच, और मेटा-विश्लेषण विषय के लिए एक अच्छा विचार। साइंस स्टूडेंट काउंसिल नऊ स्नातक छात्रों का एक समूह है जो विज्ञान कर्मचारियों के साथ सालाना कुछ सप्ताहांत खर्च करते हैं, जो कार्यक्रमों और गतिविधियों पर सलाह देते हैं, जो मनोवैज्ञानिक विज्ञान में स्नातक छात्रों को लाभान्वित करेंगे। इस कॉलम में, छात्र उपयोगी जानकारी पेश करेंगे, जो कि अन्य स्नातक छात्रों को एसएससी की गतिविधियों के बारे में अधिक जानने के लिए विज्ञान छात्र परिषद में जाने की जरूरत है। ग्रेजुएट छात्रों के लिए टॉप टेन टिप्स, जो मार्सेला एच। बॉयटनटन, यूनिवर्सिटी ऑफ कनेक्टिकट द्वारा मेटा-विश्लेषण का संचालन करना चाहते हैं मनोविज्ञान के भीतर आपके अनुशासन के बावजूद, आपके क्षेत्र में साहित्य सबसे अधिक संभावना है। एक परिणाम के रूप में, ब्याज के विषय के बारे में कोई वास्तविक निष्कर्ष निकालने के लिए, बहुत सारे कागजात हैं, अक्सर विभिन्न निष्कर्षों के साथ। मेटा-विश्लेषण किसी विशेष विषय पर व्यवस्थित संग्रह और शोध अध्ययनों के विश्लेषण के माध्यम से इस समस्या को हल करने का एक तरीका है। हालांकि मेटा-विश्लेषण अब तक लोकप्रिय हो रहा है, एक अनुभवी मेटा-विश्लेषक के मार्गदर्शन के बिना यह करना मुश्किल हो सकता है हालांकि, यदि कोई प्रेरित है और एक अच्छी आँकड़े पृष्ठभूमि है, तो एक नौसिखिया एक मेटा-विश्लेषण भी कर सकता है। आपके कैरियर की शुरुआत में मेटा-विश्लेषण का संचालन करने के लिए कई फायदे शामिल हैं, जिसमें एक क्षेत्र के साथ खुद को परिचित करना शामिल है जिसमें आप प्राथमिक स्तर के शोध, उन्नत सांख्यिकीय कौशल विकसित करने, और पांडुलिपि बनाने की उम्मीद कर सकते हैं जो प्रकाशन के लिए प्रस्तुत की जा सकती है। इसके अलावा, क्योंकि मेटा-विश्लेषण उन आंकड़ों का संश्लेषण है जो पहले ही एकत्र किए जा चुके हैं, बाहरी धन प्राप्त करने या प्रतिभागियों को भर्ती करने के लिए आवश्यक नहीं है। आपको एक मेटा-विश्लेषण करने की ज़रूरत है, एक या अधिक व्यापक साहित्य खोज इंजन (जैसे वेब विज्ञान, PsycINFO, पबएमड) का उपयोग, आपके बुनियादी निपटान कार्यक्रम जैसे एसपीएसएस या एसएएस जैसे आपके निपटान के लिए और एक अच्छा विचार एक मेटा-विश्लेषण विषय उन लोगों के लिए जो मेटा-विश्लेषण करने में दिलचस्पी रखते हैं, यहां आरंभ करने के लिए दस टिप्स यहां दिए गए हैं: 1. मेटा-विश्लेषण पर एक कोर्स लें, चाहे वह आपके विभाग में हो या कहीं और। जब आप अपने मेटा-विश्लेषण पर काम करते हैं, तो सहपाठियों और एक प्रशिक्षक की सहायता प्रणाली को एक अनूठे संसाधन हो सकता है। 2. मेटा-विश्लेषण कैसे करें, इसके लिए कुछ अच्छे संदर्भों को खरीद, उधार लें या डाउनलोड करें। आंकड़ों को पूरी तरह से पुस्तकों या जर्नल लेख के माध्यम से समझना कठिन हो सकता है मेटा-विश्लेषण के मामले में, हालांकि, इस प्रक्रिया के अंदर और बहिष्कारों को समझने में आपकी सहायता करने के लिए कई उच्च पहुंच वाले ग्रंथ हैं (इस लेख के अंत में कुछ उपयोगी संसाधनों की सूची देखें)। 3. अपने क्षेत्र के अन्य शोधकर्ताओं के साथ सहयोग बनाएं। आपके व्यावसायिक विकास के भाग में सहयोगी रिश्तों को शामिल करना शामिल है यदि आपके पास एक मेटा-विश्लेषण के बारे में कोई विचार है जिसे आप आचरण करना चाहते हैं, तो अपने साथ इस प्रोजेक्ट पर काम करने के लिए किसी सहकर्मी के बारे में सोचें। अंडर ग्रेजुएट रिसर्च असिस्टेंट, जो अक्सर अनुसंधान गतिविधियों में भाग लेने के लिए पाठ्यक्रम क्रेडिट प्राप्त कर सकते हैं, साहित्य की खोज और लेखों की कोडिंग में भी मदद कर सकते हैं, जो अक्सर प्रक्रिया के सबसे अधिक समय-उपभोक्ता भाग होते हैं। 4. एक प्रबंधनीय विषय चुनें। यह महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण है कि आप एक शोध साहित्य का चयन करें जो आकार और दायरे में प्रबंधनीय है। उदाहरण के लिए, बिग फाइव व्यक्तित्व के लक्षणों पर मेटा-विश्लेषण आयोजित करना अभी तक बहुत सामान्य है, लेकिन आप एक मेटा-विश्लेषण का संचालन कर सकते हैं कि क्या एक्सट्रूजन के आयाम पर लिंग अंतर है या नहीं। 5. अपने साहित्य खोज में व्यापक और व्यवस्थित रहें एक मेटा-विश्लेषण का उद्देश्य आपके विषय के लिए उपलब्ध सभी अध्ययनों को कवर करना है। इसमें न केवल प्रकाशित अनुसंधान शामिल है, बल्कि निबंध, गैर-अंग्रेज़ी भाषा पत्रिकाओं में पढ़ाई, और अप्रकाशित अध्ययन शामिल हैं। 6. आपके द्वारा किए जाने वाली सभी चीज़ों के विस्तृत रिकॉर्ड रखें। सटीक रिकॉर्डिंग मेटा-विश्लेषण में एक पूर्ण आवश्यकता है। आपको अपने साहित्य खोज को गहन रूप से ट्रैक करने की आवश्यकता है, जिसमें खोज की तारीख, खोज इंजन का उपयोग किया गया, खोज शब्द नियोजित किया गया था, जो लेख पाए गए, और कौन सा लेख शामिल किए गए थे ये रिकॉर्ड अमूल्य होंगे जब आप अपने पेपर के विधि खंड लिखेंगे। 7. एक स्पष्ट और संक्षिप्त कोडिंग फॉर्म डिजाइन करें। एक कोडिंग प्रपत्र का इस्तेमाल ब्याज के संबंधित आँकड़ों को रिकॉर्ड करने के लिए किया जाता है, साथ ही अंतिम डेटाबेस में शामिल प्रत्येक अध्ययन के लिए संभावित मॉडरेटर चर पर किसी भी जानकारी का उपयोग किया जाता है। आपके कोडिंग फ़ॉर्म को वेरिएबल्स पर कड़ाई से केंद्रित रखें जिन पर आप परीक्षण करना चाहते हैं। 8. एक समयरेखा तैयार करें जो आपको मेटा-विश्लेषण करने के लिए बहुत समय देता है। आपके प्रोजेक्ट के आकार और दायरे के आधार पर (साथ ही साथ आपके सहयोगी हैं) आपको इसे पूरा करने के लिए संभवत: कम से कम कई महीनों की आवश्यकता होगी विशिष्ट तिथियों को निर्धारित करने से आपको ट्रैक पर रहने में सहायता मिलेगी। 9. यदि आप अटक जाते हैं तो मेटा-विश्लेषण विशेषज्ञ से संपर्क करने से डरो मत। यदि आप एक परेशानी में आते हैं, तो ई-मेल को संकोच न करें, जिन्होंने उन लोगों के समान तरीके का उपयोग करके मेटा-विश्लेषण प्रकाशित किया है, जिन्हें आप काम करना चाहते हैं। अधिकांश लोगों को खुश कर दिया जाता है कि आप अपने पेपर को पढ़ते हैं और उपयोगी सलाह देने के लिए खुश होते हैं। 10. एक अच्छी कहानी बताओ एक मेटा-विश्लेषण को आपकी रुचि की घटना के बारे में एक रोचक और उपयोगी कहानी बताई जानी चाहिए। साहित्य के भीतर बहस की समीक्षा करें और उपलब्ध आंकड़ों के स्पष्ट और सम्मोहक विश्लेषण करें। अंत में, एक कहानी लिखो जो आपके पाठक को पहले स्थान पर अपना पेपर उठाकर खुश हुआ। उपयोगी मेटा-विश्लेषण मार्गदर्शिकाएं कूपर, एच। Amp हेजेज, एल। वी। (1994)। शोध संकलन की हैंडबुक। न्यूयॉर्क: रसेल संत फाउंडेशन हंटर, जे.ई. एम्। एम्। श्मिट, एफ. एल. 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