1 Araştırma Makalesi. Meta Analizi ve Tarımsal Uygulamalar*

Benzer belgeler
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ

YAŞAM VERİLERİNİN META ANALİZİ META ANALYSIS OF SURVIVAL DATA

Düşük Hacimli Üretimde İstatistiksel Proses Kontrolü: Kontrol Grafikleri

META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR

ANOVA. CRD (Completely Randomized Design)

META ANALİZİNDE HETEROJENLİĞİN SAPTANMASINDA KULLANILAN YÖNTEMLERİN SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

ÜÇ BOYUTLU ÇAPRAZ TABLOLARDA LOGARİTMİK DOĞRUSAL ANALİZ: ÇOCUK İŞGÜCÜ DEĞİŞKENLERİ ARASINDAKİ ETKİLEŞİMLER

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

SABİT-KUTUP YAKLAŞIMI KULLANILARAK TELEKONFERANSTA ODA AKUSTİK EKO YOK ETME

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

Güvenlik Stokları. Tedarik Zincirlerinde Belirsizlik Yönetimi: Güvenlik Stokları. Güvenlik Stokları Belirlenirken Sorulması gereken sorular

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE EEG İŞARETLERİNDEN ÇIKARILAN ÖZNİTELİK VEKTÖRLERİ ÜZERİNDE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLERİN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

Yaklaşık İdeal Talep Analizi Yöntemi. ve Fiyat Esnekliklerinin Tahmini

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ BAŞARIYA İLİŞKİN RİSK ANALİZİNİN KARIŞIMLI LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İLE İNCELENMESİ *

AJANDA LİTERATÜR TARAMASI

MAKROİKTİSAT (İKT209)

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

META ANALİZ İLE TARIMSAL VERİLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ*

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

16. Dörtgen plak eleman

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

NİTEL TERCİH MODELLERİ

MOD SÜPERPOZİSYONU İLE ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

FARKLI SES KAYNAKLARINDAN ÜRETİLEN TEMEL TANIM DİZİLERİ İLE KONUŞMA İŞARETLERİNİN MODELLENMESİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

ÇEV 314 Yağmursuyu ve Kanalizasyon. Nüfus Projeksiyonları

HİDROJEN-METAN KARIŞIM YANMASINDA YANMA MODEL SABİTİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

İki Durumlu Karışımlı Lojistik Regresyona İlişkin Bir Uygulama. An Application for Binary Mixture Logistic Regression

Tek yönlü VA için seçenek bir test yöntemi ve geliştirilen bilgisayar yazılımı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

Calculating the Index of Refraction of Air

Tek Yönlü Varyans Analizi

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

UÇAK ÇİZELGELEME PROBLEMİNİN KARINCA KOLONİLERİ OPTİMİZASYONU İLE ÇÖZÜMÜ

The Congeneric Test Theory and The Congeneric Item Analysis: An Application for Unidimensional Multiple Choice Tests

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Rayleigh ve Weibull Dağılımları Kullanılarak Osmaniye Bölgesinde Rüzgar Enerjisinin Değerlendirilmesi

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

ISL223 İSTATİSTİK I DERS NOTLARI

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1,

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

TE 06 TOZ DETERJAN ÜRETİM TESİSİNDEKİ PÜSKÜRTMELİ KURUTMA ÜNİTESİNDE EKSERJİ ANALİZİ

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Üç Yönlü Kontenjans Tablolarında Log-Lineer Model ile İş Kazası Verilerinin İncelenmesi

DEĞİŞKENLİK (YAYIKLIK) ÖLÇÜLERİ

Ticari Bankalarının Yerli ve Yabancı Bankalar Açısından Performansları ve Performans Sürekliliklerinin Analizi: Türkiye Ölçeği ( ÖZET

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Epilepside EEG Tabanlı Entropi Değişimleri

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

ENDÜSTRİYEL TAŞIYICI SİSTEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Ege Bölgesi orman işletmelerindeki orman mühendisi dağılımının Atkinson endeksi ile değerlendirilmesi

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

Korelasyon ve Regresyon

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

ROBİNSON PROJEKSİYONU

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 1 s Ocak 2005

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data

Lojistik Regresyonlarda Değişken Seçimi

Transkript:

KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 Araştırma Maales Research Artcle Meta Analz ve Tarımsal Uygulamalar* Hande KÜÇÜKÖNDER **, Ercan EFE 2 Bartın Ünverstes, İ.İ.B.F, İşletme Bölümü, BARTIN 2 KSÜ, Zraat Faültes Zooten Bölümü, KAHRAMANMARAŞ Gelş (Receved): 2.2.203 Kabul (Accepted): 7.02.204 Özet: Bu çalışmada belrl br onu üzernde farlı araştırıcılar tarafından yapılmış olan yayınlanmış ya da yayınlanmamış brço çalışmayı br araya getrme amacıyla ullanılan meta analzn tarımsal alanda ullanılablrlğ anlatılmıştır. Tarımsal alandan seçlen 8 farlı uygulama örnelerne at verler MSQL ver tabanına atarılara Comprehensve Meta Analyss statst paet programında analz edlmştr. Çalışmalarda et ölçütü olara odds oranı seçlmş ve çalışmaların brleştrlmes Mantel-Haenszel ve Peto yöntemlerne göre farlı şelde gerçeleştrlmştr. Meta analz uygulama örneler çn özet odds oranları her model varsayımına göre ncelenmş ve tüm örnelerde brbrn desteler ntelte bulunmuştur (p<0.05). Anahtar Kelmeler: Meta Analz, Odds oranı, Mantel-Haenszel, Peto Meta Analyss and Agrcultural Applcatons Abstract: In ths study, meta-analyss, whch s used n order to gather publshed or unpublshed studes on a specfc topc conducted by the researchers, s ntroduced and s ntended to gude to nvestgators who wll study on ths ssue. In the research, 8 dfferent applcaton samples are chosen, and the data of these samples analyzed n statstcal software pacage Comprehensve Meta-Analyss by transferrng to MSQL database. Durng the studes, odds rato s selected as measure of mpact and unfcaton of studes s performed n two ways accordng to Mantel- Haenszel and Peto methods.. Meta-analyss summary odds ratos for practces based on the assumpton that both models support each other n all samples examned and was found (p <0.05). Key words: Meta-analyss, Odss rato, Mantel-Haenszel, Peto. GİRİŞ Meta analz, aynı amaca yönel olara yapılan çalışmaların uygun statstsel yöntemn ullanılması le brleştrlmes çn ullanılan br statstsel yöntemdr. Bu analz le araştırıcılar araştırdıları onuya lşn mnumum varyanslı, güvenlr ve geçerl olan parametreler tahmn etmetedr (Mosteller ve Coldtz, 996). Meta analz brço blm dalında htyaç duyulan ve yapılması uygun görülen br statstsel analzdr. Bu analz, başta tıp olma üzere eonom, psoloj, sosyoloj gb brço blm dalında yaygın olara ullanılmatadır. Özellle byoloj çalışmalarda te br çalışmanın analz le bulunan sonuçların sunulmasının onu le lgl olan sorunu çözmeye yetmeyeceğ düşünülmüş ve daha güvenlr sonuç elde etme amacıyla meta analze htyaç duyulmuştur. Araştırıcıların bu analz terch etmelernn en öneml sebeplernden brde bu analzn uygulamasının hem olay hem de ortaya çıan sonuçların statstsel baımdan önemllğnn belrlenmesnde başa br analze htyaç hssetmemelerdr. Günümüzde artı brço blgnn nternet ortamına rahatlıla atarılmasından ötürü belrl br onuda yapılmış olan çalışmalara ulaşma ve onları nceleme daha hızlı, olay ve düşü malyetldr (Wlson, 999; Hunter ve Schmdt, 990). Meta analzn yapılmasının gerellğ Sacs ve ar. (983) tarafından da savunulmuş olup onların savunduğu gereçeler se şu şelde özetlenmştr: Örnelem büyülünün arttırılması le bulunan statstsel sonuçların güvenlrlğnn arttırılması, farlı araştırıcılar tarafından gerçeleştrlmş olan şsel çalışmalarda oluşan/oluşablece olan belrszlğn çözülmesnde parametrelern tahmn edlmes ve başlangıçta araştırmacıların araştırmaya dahl etmedğ analz sorularının analz sonunda cevaplanmaya hazır hale gelmes şelndedr (Anem, 2005). Meta analzn bu avantajlarının yanında brtaım dezavantajları da bulunmatadır. Bu dezavantajları se,. Meta analzn araştırılan onu çn büyü br ttzl geretrmes 2. Araştırma sonucunda elde edlen her bulgunun aybolmamasının gerellğ 3. Analzde büyü önem taşıyan lteratür taramasının zaman alıcı br çalışma sstem geretrmes, 4. Meta analzde arşılaştırılablece etlern söz onusu olması şelnde sıralanablr. Bu yönüyle meta analz doğru çalışmaya ulaşma açısından olduça zaman alıcı ve bazen de uygulaması güç olan br statstsel analz yöntemdr (Agöz ve ar., 2004). *Bu araştırma maales yüse lsans teznden türetlmştr. **Sorumlu yazar: Küçüönder, H., hucuonder@gmal.com

KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 Meta Analzn Amaçları. Araştırılan onu haında anlamlılığını arttırma ve uç notalara ayrılan alt örnelerde de aynı gücü sağlama, 2. Sonuçlar arasında herhang br tutarsızlı olması halnde nedenleryle brlte belrleme 3. Et büyülüğünün ölçütünü ve parametre tahmnlern güven sınırlarıyla beraber belrlemetr (Çağatay ve ar., 996; Kınay, 202). Bu çalışmanın amacı, meta analz yöntemnn tarımsal alanda yürütülen brço çalışmayı bleştrmede ullanılablrlğn gösterme ve yöntemn etnlğ onusunda bu alanda çalışanlara genel br baış azandırmatır. MATERYAL ve METOT Materyal Bu çalışmada meta analz yöntemnn tarımsal alanda ullanılablrlğ bu alandan seçlen 8 falı örne ver set üzernde aşamalı olara anlatılmıştır. İl ver setnde 980-2003 yılları arasında m 2 başına düşen yağışın, buğday (Uygulama ) ve arpa ver m (Uygulama 2) üzerne ets ncelenmştr. Uygulama 3 ve 4 de, Capoeta Capoeta cns balılarda cnsyetn canlı ağırlığına ets, Uygulama 5 ve 6 da se Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden ve Starng Elma çeştler arasında farlılığın önem le raımın elma verm üzernde etsn nceleyen meta analz çalışmalarına yer verlmştr. Uygulama 7 ve 8 de se, Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn mevsmlern ets ve br taım hastalıların görülme sılıları meta analz le değerlendrlmştr. Verler MSQL ver tabanına atarılmış ve Comprehensve Meta-Analyss statst paet programında analz edlmştr (Bostat, 200). Metot Metot olara sabt et modellernden Mantel- Haenszel ve Peto yöntem ullanılmış olup rastgele etler modelne göre de ortaya çıan sonuçların değerlendrmes yapılmıştır. Çalışmaların homojenlğ se Q test le analz edlmştr. Yapılan bu çalışmada 2 Araştırma Maales Research Artcle model varsayımlarının yerne getrlmesnden önce ver setlern meta analze uygun hale getrme çn br taım şlem basamaları gerçeleştrlmştr. Bu şlem basamaları sırasıyla,. Araştırma sorusunun belrlenmes 2. Lteratür taramasının yapılması ve araştırmaya dahl edlece olan çalışmalar çn uygun olan rterlern belrlenmes 3. Analze dahl edlece olan uygun çalışmaların seçm 4. Verlern analz çn et büyülüğünün belrlenmes 5. İstatstsel analz 6. Analz sonuçlarının değerlendrlmes ve yorumlanması şelndedr (Baron, 2005). Meta Analzde Verlern Değerlendrlmes.Ntelsel Meta Analz Ntelsel meta analznde, analz çn gerel şlem adımları tamamlandıtan sonra çalışmalar uygun model ve ullanılaca statstsel yöntemlere göre gruplara ayrıştırılır. Bu analzde çalışmalardan rterlere uygun olmayanlar, çalışma sonucunu olumsuz etleyebleceğ çn bazı çalışmalar analz dışı bıraılır. Çalışmaların her brnn ntelsel olara değerlendrlmesnde bazı öneml özelller araştırıcı tarafından belrlenr. Bulunması stenen bu özelller,. Temel olara araştırılan onu le lgl verlern araştırma rterler dahlnde bulunması, 2. Analze dahl edlen çalışmalarda ortaya çıan sonuçlar arasında her hang br tutarsızlı olmaması, uyum çersnde olması, 3. Çalışmalar arası uyumsuzlu var se bu nedenler le beraber ortaya onulmalı ve bunu gderme çn çözüm yolları da berabernde verlere meta analz le bu sorun gderleblmel, şelnde sıralama mümündür (Pettt, 994). 2. Ncelsel Meta Analz Ncelsel meta analzde se çalışmaların rterlerne göre özelller belrlenr ve uygun statstsel yöntemler Çzelge de gb özetleneblr (Wlson,999; Pettt, 994).

KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 3 Araştırma Maales Research Artcle Çzelge. Meta analzde çalışmalarda değerlere göre gelştrlen brleştrme yöntemler Çalışmalarda brleştrlmes öngörülen rt değerler Olasılı (p) değerlernn brleştrlmes Sürel olmayan l (bnary) değşenlern sonuçlarının brleştrlmes Sürel olmayan değşenlern brleştrlmes (Et genşlğnn brleştrlmes) Korelasyon atsayılarının brleştrlmes Kullanılan statstsel yöntemler Tppett Yöntem Fsher Yöntem Ağırlılı ortalamalar Metodu Stouffer Yöntem Logt Yöntem Mantel-Haenzsel Yöntem Snedecor Yöntem Cochran Yöntem Peto Yöntem Woolf Test Genel varyansa dayalı yöntem Der-Smonan Lard Yöntem Hedges ve Oln n Ağırlılı İntegrasyon Yöntem Hunter ve Schmd n Bare Bones Yöntem Fsher Yöntem Hunter ve Schmd n Yöntem Meta Analz Modeller Meta analzde statstsel modeller sabt et model (fxed effect model) ve rastgele et model (random effects model) olma üzere ye ayrılır.. Sabt Et Model (fxed effect model) Sabt et model toplanan çalışmaların hepsnn tamamen aynı ety tahmn etmes varsayımına dayanır. Bu varsayımın doğruluğu altında; şsel olara yapılmış çalışmaların sonuçlarının varyansının ters le en üçü varyanslı ağırlılı ortalamanın bulunması gerer. Sabt et modeller; çalışma sonuçları arasında varyansın brbrleryle lşl verlerden aynalandığını düşünür (Sutton ve ar., 2000). 2 Rastgele Et Model (Random Effects Model) Sabt et model varsayımları yerne gelmedğnde yaygın br şelde ullanılan statstsel modeldr. Rastgele et model, çalışmaların end çlernde varyansını ve çalışmalar arası varyansı date alara br değerlendrme yapmanın daha doğru olableceğn öngörmüştür (Sutton ve ar. ; 2000). İstatstsel Yöntemler Meta analzde lteratür taraması tamamlanıp uygun çalışmalar seçldten sonra çalışmaların sonuçlarının brleştrlmes çn çalışmalarda değşm aynaları tespt edlere bu değşm aynalarına göre uygun modeller belrlenp bu modellere uygun olan statstsel yöntemler belrlenere meta analzde sonuçları brleştrlr. Meta analzde değşm aynaları ve uygun model tahmn, tahmn edlen modeller çn ullanılması gereen uygun statstsel yöntemler Çzelge 2 de gb özetleme mümündür Çzelge 2. Tahmn edlen modeller, ullanılan yöntemler ve et ölçütler (Şell ve Doğan, 20). Model Tahmn Metotlar Et Ölçümler Sabt Etler Mantel-Haenszel Metodu Peto metodu Genel Varyansa Dayalı Metod Oran (odds rato; hız oranı ve rs oranı uygulanablr) Oran (odds rato) Oran (her çeşt) ve far Rastgele Etler DerSmonan- Lard Metodu Oran (her çeşt) ve far Sürel Olmayan İl (Bnary) Değşenlern Sonuçların Brleştrlmes Meta analzde her türlü çalışma sonuçlarının brleştrlmesnde ullanılan herhang br sayı ve br ölçme brmden bağımsız br metot bulunmamatadır.

KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 Verlern brleştrlmes onusunda da te br yöntem bulunmamata olup farlı yöntemler bulunmatadır (Shachar, 2008). Bu amaçla bu çalışmada bu yöntemlerden sadece Mantel Haenzel ve Peto yöntemler ncelenmştr.. Mantel-Haenzel Yöntem 4 Araştırma Maales Research Artcle Mantel-Haenzel yöntem, sürel olmayan, l (bnary) değşenlern brleştrlmes çn ullanılan br yöntem olup, et ölçütünün oran ve sabt et modelne dayalı olduğu durumlarda ullanılan br yöntemdr. İl (bnary) ver ümesnn şel 2x2 l olara Çzelge 3 de belrtlmştr (Pettt, 994; Jence, 989). Çzelge 3. 2x2 l verlern gösterm Çalışmaların l (bnary) sonuçları Deney grubu Kontrol grubu Toplam a b g Ölü Burada a, b, c, ve d belrtlen satır ve sütun özellğn sağlayan sonuç sayılarını; e, f, g ve h sütun ve satır toplamlarını; n se genel toplamı göstermetedr. Örneğn Çzelge 3 te a değer -nc çalışmada deney grubunda ölen canlı sayısını göstermetedr. Örneğn e se yne -nc çalışmada deney grubundalern toplam sayısını göstermetedr. Mantel-Haenzel yöntemne göre hesaplanan aşamalar Açl ve Karaağaoğlu (200) na göre aşağıda gbdr. Her br çalışmaya at odds oranı (OR ), OR (a d ) (b c ) () şelndedr. Tüm çalışmaların brleştrlmes durumunda özet odds oranı (OOR), OOR ( OR W ) W (2) şelnde hesaplanablr. : çalışma sayısı, V : - nc varyans, W : - nc varyansın ters olan ağırlı değer olma üzere W = (3) V olara fade edlr. Burada - nc varyans (V ), n V (4) b c ) ( Hayatta Toplam Şelnde hesaplanır. Tüm çalışmalar brleştrldten sonra özet odds oranının varyansı (V(OOR)), ( ) OOR a b c d V (5) le hesaplanır. Buna göre özet odds oranının %95 l güven aralığına (GA) at güven sınırları, ln OOR.96 V ( OOR) % 95 l GA alt sınırı e (6) ln OOR.96 V ( OOR) % 95 l GA üst sınırı e (7) 2. Peto Yöntem Peto yöntem de Mantel-Haenzel yöntem gb et ölçütü oran olduğunda ullanılan br yöntemdr. Bu yöntem genellle meta analze alınan çalışmalarda denelern at olduları gruplara rastgele dağıtıldığı denemelerde ullanılmatadır (Pettt, 994; Jence, 989). Peto yöntemne göre her br çalışmanın deney grubunda olayların belenen değerler, farı, varyansı, toplam varyans ve far değerler, odds oranı ve odds oranının %95 l güvenl güven sınırı Açl ve Karaağaoğlu (200) na göre aşağıda gbdr. E ve O sırasıyla -nc çalışmanın belenen değer ve gözlenen değer olup, belenen değer (e g ) E (8) n şelnde bulunur. Her br çalışmanın varyansı se (V ), V c d h e f n (E f h ) n (n -) (9) şelndedr. Buna göre tüm çalışmalara at far değerlernn toplamı, tüm çalışmalara at varyans toplamına bölünmesyle oluşan odds oranının doğal logartması (ln OR),

KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 ln OR O - E (0) V ve buradan ln OR nn üstel değer alınara özet odds oranı (OOR), OR OOR e () şelnde elde edlr. Özet odds oranının % 95 l güven sınırları % 95 GA alt sınırı % 95 GA üst sınırı şelndedr. ln OOR.96 V e ln OOR.96 V e (2) (3) Et Ölçümler Et ölçümlern, odds oranı (odds rato), rs oranı (rs rato), hız oranı, prevelans, görel rs (relatve rs) şelnde sıralama mümündür. Bu et ölçütlerne dayanara gerel modeller ve ullanılaca olan uygun statstsel yöntemler belrlenr.. Odds oranı (odds rato): Odds oranı, tarafından ölüm ve ölüm oranı gb fatörler le sonuç olayı arasında lşnn derecesn ölçme çn ullanılan br orandır. Br başa fadeyle de odds oranı, br olayın gerçeleşme htmalnn gerçeleşmeme htmalne oranı olup ety gösteren değerdr (Şell ve Doğan, 20). 2. Rs oranı (rs rato): Rs oranı, belrl br etenle arşılaşma dercesne göre farlı gruplar arasında br etene yaalanma rs arasında far olup olmadığını ölçen br ölçüttür (Şell ve Doğan, 20). 3. Hız oranı: Rs altında, belrl br hastalığa yaalanmamış şlern belrl br zaman dlm çersnde hastalığa yaalanma olasılığıdır (Şell ve Doğan, 20). 4. Prevelans: Br hastalığın belrl br zaman çersnde ne adar aralılarla terar nüsettğn belrleyen br ölçüttür (Şell ve Doğan, 20). 5 Araştırma Maales Research Artcle 5. Görel (Relatve) Rs : Çalışma-sevye araterstler çalışmalar arasında farlılıları belrten br ölçüttür. Br başa tanımı da, br rs eten le arşılaşan şlern arşılaşmayan şlere olan oranıdır (Şell ve Doğan, 20). BULGULAR Meta analz yöntemnn tarımsal alanda ullanılablrlğn gösterme amacıyla bu alandan 8 farlı uygulama örneğ seçlmştr. Amaç, Tarımsal alanın farlı blm dallarında çalışan/çalışaca olan araştırıcılara bu yöntemn tanıtılmasıdır. Meta analz uygulaması gerçeleştrlren yaygın olara ullanılan model türlernden olan Sabt ve Rastgele et modeller ullanılmış olup bulunan sonuçlar Çzelge 4 de gb özetlenmştr. Bu çalışmada uygulama örneler çn özet odds oranları hem sabt et hem de rastgele et model varsayımına göre hesaplanmış olup her model varsayımının sonuçları da tüm örnelerde brbrn desteler ntelte bulunmuştur. Çalışmada statstsel yöntem olara Mantel Haenszel ve Peto yöntemler ullanılmıştır. Her yönteme göre yapılan meta analz sonucunda uygulamaların statstsel olara öneml olduğuna arar verlren güven sınırlarının çerp çermemesne baılara arar verlmştr. Çzelge 4 ncelendğnde Uygulama 3 ve 4 harç, özet odds oranı hem sabt et model varsayımına göre hem de rastgele et model varsayımına göre öneml bulunmuştur (p<0.05). Tüm uygulamalarda özet odds oranı ve bu değere at güven sınırlarının ncelenmesnn yanı sıra uygulamalarda ullanılan çalışmaların homojenl test de Q test le ncelenmş olup tüm çalışmaların homojen olduğu sonucuna varılmıştır. Meta analzn tarımsal anlamda ullanılablrlğn gösterme amaçlı hazırlanan bu uygulama örnelernn her br end çnde aynı amaca yönel yapılan brer çalışma olara abul edlmş olup bu varsayımının doğruluğu altında herhang br tutarsızlığa rastlanılmamıştır. Dolayısıyla heterojenlğe sebep olan fatörlern analt olara ncelenmesne gere olmadığı bulunan sonuçlar doğrultusunda açıça görülmüştür.

KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 6 Araştırma Maales Research Artcle Çzelge 4. Uygulama örnelernn meta analz sonuçlarına lşn bulgular Mantel-Haenszel Metodu Et ölçütü %95 güven sınırı Homojenl Önem düzey Uygulamalar Modeller Odds oranı Alt sınır Üst sınır Q P 2 3 4 5 6 7 8 Uygulamalar 2 3 4 5 6 7 8 Sabt et 0,649 0,477 0,882 Rastgele et 0,635 0,407 0,992 4,725 0,970* Sabt et 3,825 2,780 5,254 Rastgele et 4,320 2,498 7,469 3,697 0,520* Sabt et 0,863 0,48,536 Rastgele et 0,98 0,347 2,270 3,370 0,375 Sabt et,4 0,566 3,5 Rastgele et,42 0,522 3,60,772 0,42 Sabt et 0,4 0,407 0,43 Rastgele et 0,406 0,298 0,533,360 0,850* Sabt et 0,387 0,092 0,623 Rastgele et 0,387 0,092 0,623,470 0,930* Sabt et 5,97 5,87 6,09 Rastgele et 4,836 2,728 8,57 3,0 0,560* Sabt et,42,07,27 Rastgele et,286 0,752 2,99,934 0,90* Peto metodu Sabt et 0,638 0,468 0,87 Rastgele et 0,635 0,407 0,992 4,80 0,860* Sabt et 3,965 2,773 5,669 Rastgele et 4,328 2,487 7,525 3,658 0,522* Sabt et 0,908 0,475,735 Rastgele et 0,99 0,336 2,909 3,347 0,378 Sabt et,42 0,552 3,6 Rastgele et,42 0,552 3,6,772 0,42 Sabt et 0,42 0,409 0,44 Rastgele et 0,406 0,287 0,575,400 0,80* Sabt et 0,389 0,094 0,624 Rastgele et 0,383 0,05 0,524,300 0,950* Sabt et 5,78 5,62 5,89 Rastgele et 4,835 2,552 9,58 3,20 0,420* Sabt et,47,075,223 Rastgele et,286 0,728 2,270,290 0,940*

KSÜ Doğa Bl. Derg., 7(), 204 KSU J. Nat. Sc., 7(), 204 SONUÇ Yapılan bu meta analz çalışması sonucunda Uygulama ve 2 den ortaya çıan sonuç, Türye nn toplam 7 bölgesnde tarım şletmelernden 980-2003 yılları arasında yıllı ortalama m 2 başına düşen yağış mtarına göre denze ıyısı olan bölgelerde alınan buğday ve arpa vermnn ıyısı olmayan bölgelere göre daha yüse olduğunu söyleme mümündür. Uygulama 3 ve 4 den Kahramanmaraş ta Capoeta Capoeta cns balılarda cnsyetn canlı ağırlığına ets statstsel olara önemsz olara bulunmuştur (p>0.05). Uygulama 5 ve 6 dan se sırasıyla Golden elma çeşdnn yetştrlmesnde raım durumunun elma yetştrlmesnde etl olduğu, Golden ve Starng elma çeştlernn yetştrlmesnde de Kahramanmaraş ve lçelernde farlılı gösterdğn (p<0.05) söyleme mümündür. Uygulama 7 ve 8 sonucunda se aşılama durumu çn İlbahar ayında yapılan aşılamanın % oranının sonbaharda yapılan aşılamadan daha başarılı olduğu, aynı şelde Enoo ve Dstomatoss hastalılarının görülme sılığının büyübaş ve üçübaş hayvanlarda farlılı gösterdğ (p<0.05) ortaya çıan br dğer sonuç olmuştur. Meta Analzn tarım setöründe ullanımı le lgl yapılan apsamlı taramalarda yerl ve yabancı hç örneğne rastlanmamıştır. Bu durum en azından Meta Analzn henüz tarımda ullanımının yo denece adar az olduğunun br gösterges sayılablr. Bu çalışma le Tıp, Sosyal Blmler, Eonom ve Psoloj gb blm dallarında yoğun olara ullanılan Meta Analz yöntemnn, tarımsal ver setlernde de ullanılableceğ araştırıcılar çn araştırma sonuçlarını br arada yenden değerlendrmede alternatf br statstsel analz tenğ olableceğ gösterlmeye çalışılmıştır. KAYNAKLAR Açl T, M., Karaağaoğlu, E. 200. Meta-Analznde İstatstsel Yöntemler. Hacettepe Tıp Dergs 32(4): 362-369. Agöz, S., Ercan, İ., Kan, İ. 2004. Meta Analz. Uludağ Ünverstes Tıp Faültes Dergs 30(2):07-2, Bursa.. Anem, K. 2005. Approaches to Meta- Analyss: A Gude for LIS Researchers. Lbrary and Informaton Scence Program. Wayne State Unversty, 06 Kresge Lbrary, Detrot, MI 48202, -3. 7 Araştırma Maales Research Artcle Baron, M. M.. 2005. A Meta-Analytcal Approach to neurobehavoural effects of Occupatonal Toluene Exposure. Envromental Toxıcology and Pharmacology, 9(3):65-7. Bostat Inc., 200. http://www.metaanalyss.com/pages/demo.html, (Erşm tarh: 0.05.200). Çağatay, P., Şenoca, M., Dşç, R., Odabaşı, G. 996. Meta Analz. Cerrahpaşa Tıp Faültes Dergs, 27(3), 72 77. Hunter, J. E., Schmdt, F. L. 990. Methods of Meta- Analyss Correctng Error and Bas n Research Fndng. The Publshers of Proffessonal. Socal Scence Newbury Par, London.592p. Jenıce, M. 989. Meta Analyss n Medcne: Where We are and, Where We Want to Go. J-Cln- Epdemology, 44, 35-42. Mosteller, F., Coldtz, G. A..996. Understandng Research Synthess ( Meta Analyss). Annu-Rev- Publc-Health, 23: -7. Kınay, E. 202. Ünverste Grş Sınavı Yordama Geçerlğ Çalışmalarının Meta Analz. Anara Ünverstes, Eğtm Blmler Ensttüsü, Ölçme ve Değerlendrme Anablm Dalı. Yüse Lsans Tez, 0s. Pettt, D. B. 994. Meta- Analyss, Decson Analyss and Cost- Effectveness Analyss, Methods for Quanttatve Synthess n Medcne. Oxford Unversty Press, 246p. Sacs, H.S., Chalmers, T.C., Smth, H. Jr. 983. Senstvty and Specfcty of Clncal Trals Randomzed Versus Hstorcal Controls. Arch.Intern.Med. 43:753-755. Shachar, M. 2008. Meta-Analyss: The Preferred Method of Choce for The Assessment of Dstance Learnng Qualty Factors. Internatonal Revew of Research n Open and Dstance Learnng, 9(3): -5. Sutton, A. J., Abrams, K. R., Jones,D. R., Sheldon, T. A., Song, F. 2000. Methods Meta-Analyss n Medcal Research. 309p. Şell, M., Doğan, Z. 20. Meta Analz le Tarımsal Verlern Değerlendrlmes. Harran Ünverstes Zraat Faültes Dergs, 5(4):45-56. Wlson, D. B. 999. Practcal Meta-Analyss. Amercan Evaluaton Assocaton. Orlondo, Florda. 30(2):07-2.