Metaanalízis

Amikor egy metaanalízist készítesz, az adatok kinyerésének folyamata jelentősen különbözik egy tipikus bibliográfiai vagy tartalom-elemzéstől, mint amit a VOSviewerrel végezhetsz. Itt a cikkek tartalmából, különösen a kvantitatív eredményekből szükséges adatokat kell kinyerni, amelyeket általában nem lehet közvetlenül CSV formátumban letölteni a cikk metaadataival együtt. Íme, hogyan tudod ezt megtenni:

1. Adatok manuális kinyerése

Olvasd el a cikkeket: Az adatok kinyeréséhez el kell olvasnod minden releváns cikket, hogy megtaláld a szükséges statisztikai adatokat, mint például a korrelációs együtthatókat, t-értékeket, F-értékeket, p-értékeket, minta méretet, és a mérési eszközök megbízhatóságát.

Adatrögzítés: Az adatokat táblázatkezelő programban (pl. Excel) vagy statisztikai szoftverben (pl. R, SPSS) rögzítheted. Fontos, hogy strukturáltan, minden szükséges változót és metaadatot tartalmazó formában történjen a rögzítés.

2. Statisztikai szoftverek használata

Metaanalitikus csomagok: Az adatok elemzéséhez használhatsz olyan szoftvereket, amelyek kifejezetten metaanalízisre lettek tervezve. R nyelven például a metafor vagy meta csomagokkal végezhetsz metaanalitikus számításokat, amelyek segítségével kiszámolhatod a súlyozott átlagos korrelációkat, konfidencia-intervallumokat, és végezhetsz heterogenitás teszteket.

Adattranszformáció: Amennyiben a cikkek nem közvetlen korrelációs együtthatókat, hanem más statisztikákat közölnek, szükség lehet a statisztikai adatok korrelációvá történő átalakítására. Ez történhet képletek segítségével, amelyek a különböző teszt statisztikákból (pl. t, F, chi-négyzet) korrelációs együtthatókat számolnak.

3. Automatizált adatkinyerési eszközök

Adatkinyerési scriptek: Fejlett felhasználók számára, Python vagy R scripteket írhatnak, amelyek automatizálják az adatok kinyerését PDF-ből vagy HTML oldalakról, bár ez jellemzően csak szabványosított formátumok esetén lehetséges.

Optikai karakterfelismerés (OCR): Ha a cikkek csak szkennelt formában érhetők el, OCR szoftverek segítségével digitális formába konvertálhatod a szöveget, amiből később adatokat nyerhetsz ki.

4. Ellenőrzés és tisztítás

Adattisztítás: A kinyert adatokat ellenőrizni kell a hiányosságok, gépelési hibák, és egyéb inkonzisztenciák miatt.

Adatok validálása: Ellenőrizd a kinyert adatokat a forráscikkekkel, hogy biztosítsd az adatok pontosságát.

Ezekkel a módszerekkel tudsz konkrét kvantitatív adatokat kinyerni a cikkekből, amelyek alapján metaanalízist végezhetsz.

Ha konkrét számítási adatokat szeretnél kinyerni egy cikksorozatból a metaanalízis elvégzéséhez, itt van egy részletes lépésről lépésre útmutató, hogy hogyan kezdj hozzá:

1. Adatgyűjtési terv készítése

• Definiáld a változókat: Határozd meg, milyen típusú adatokra van szükséged a metaanalízishez, pl. korrelációs együtthatók, minta méretek, megbízhatósági mutatók (pl. Cronbach-alfa), és a kutatásban használt változók leírását.
• Válaszd ki a forrásokat: Döntsd el, melyik adatbázisokból és publikációkból szeretnél adatokat gyűjteni (pl. Scopus, PubMed, Web of Science).

2. Adatok keresése és kinyerése

• Kulcsszavak és szűrők: Használj specifikus kulcsszavakat és szűrőket az adatbázisokban a releváns tanulmányok megtalálásához. Például: "technostress", "correlation", "survey data".
• Manuális áttekintés: Olvasd át a kiválasztott cikkeket, és keresd meg azokat a részeket, ahol a szerzők beszámolnak a statisztikai elemzésekről és az eredményekről. Gyakran az eredmények szekcióban vagy a táblázatokban, ábrákon található meg ez az információ.
• Adatrögzítés: Az adatokat egy előre elkészített táblázatba írd be, amely tartalmazza a cikk azonosítóját, szerzőit, publikációs évét, minta méretét, korrelációkat és a szükséges statisztikai mutatókat.

3. Adatelemzés

• Adattranszformáció: Ha szükséges, alakítsd át az adatokat (pl. standardizáld a korrelációs együtthatókat), hogy összehasonlíthatóak legyenek.
• Metaanalitikus szoftver használata: Importáld az adatokat egy metaanalitikus szoftverbe (pl. R, Stata). Használj funkciókat vagy csomagokat, mint az rma a metafor csomagból az R-ben, hogy kiszámítsd a súlyozott átlagos korrelációkat, heterogenitást, és végezz érzékenységvizsgálatot.
• Eredmények interpretálása: Értelmezd az eredményeket, figyelve az esetleges nagy heterogenitásra, ami további modellvizsgálatot igényelhet.

4. Dokumentálás és validálás

• Dokumentáld az eljárást: Írd le részletesen a metaanalízis folyamatát a kereséstől az adatelemzésig, hogy mások számára is érthető és reprodukálható legyen.
• Ellenőrzés: Ellenőrizd le a beírt adatok pontosságát, és szükség esetén végezz további validálást, például kérj meg egy másik személyt, hogy ellenőrizze az adatkinyerés helyességét.

5. Publikáció

• Összefoglalás és következtetések: Fogalmazd meg a metaanalízis fő következtetéseit, és készítsd elő a tanulmányodat publikálásra, amely részletesen bemutatja a kutatási módszert, az eredményeket és azok implikációit.

Ez a folyamat időigényes lehet, és magas szintű figyelmet igényel az adatok pontos kinyeréséhez és elemzéséhez.,

Kérdés:

A metanalizis alkalmas lehet disszertációs munkához?

Igen, egy metaanalízis kiválóan alkalmas lehet disszertáció témának, különösen olyan tudományos területeken, ahol fontos a meglévő kutatások szisztematikus összegzése és elemzése. Ez a módszer lehetővé teszi, hogy mélyebb betekintést nyerj a vizsgált témakörbe, azonosíts trendeket, és összehasonlíts különböző tanulmányok eredményeit. A metaanalízis alkalmazása több okból is előnyös egy doktori disszertációhoz: 1. Tudományos hozzájárulás Erősség a bizonyítékokban: A metaanalízis lehetővé teszi, hogy nagyobb mintán alapuló eredményeket értékelj, ami erősebb bizonyítékot szolgáltat a vizsgált jelenségekre. Hiányosságok feltárása: Feltárhatod a kutatási terület hiányosságait és ellentmondásait, ami új kutatási kérdések felvetéséhez vezethet. 2. Módszertani szigor Standardizált eljárások: A metaanalízis standardizált módszertant igényel, amely a kutatási tervezés, adatgyűjtés, elemzés és jelentéstétel szempontjából is szigorú. Statikus eredmények: Az eredmények statisztikai szilárdsága, mint a hatásméretek és a konfidencia-intervallumok, nagyobb objektivitást biztosít. 3. Széleskörű alkalmazhatóság Interdiszciplináris relevancia: A metaanalízis alkalmazható szinte minden tudományágban, ahol empirikus kutatások állnak rendelkezésre, így több tudományterületen is releváns lehet. Újragondolható témák: Lehetővé teszi, hogy újragondold és újraértékeljed a már jól ismert témákat a kutatásban, friss perspektívákat adva. 4. Publikálási lehetőségek Folyóiratok elérhetősége: Sok tudományos folyóirat biztosít lehetőséget a metaanalízisek publikálására, amelyek magas impakt faktorral rendelkeznek, ezáltal növelve a kutatás láthatóságát. 5. Szakmai fejlődés Kutatási készségek fejlesztése: A metaanalízis elvégzése során fejlesztheted a statisztikai és kritikai elemzési készségeidet, amelyek más kutatási projektekben is hasznosak lesznek. Fontos szempontok Elérhető adatok: Győződj meg róla, hogy elegendő minőségi tanulmány áll rendelkezésre a témádban a metaanalízis elvégzéséhez. Támogató környezet: Biztosítani kell a megfelelő mentori és szoftveres támogatást a statisztikai elemzésekhez. Ezeket szem előtt tartva, egy metaanalízis nemcsak hogy megfelelő, de gyakran ajánlott disszertációs téma, különösen, ha a cél a tudományos közösség számára értékes és megbízható eredmények biztosítása.                                                                                                 PhDr. Simon Erzsébet          

https://www.youtube.com/watch?v=OqxjO3Zij3Y

Uploading and Importing CSV Files to RStudio Cloud