Örgütsel Davranışta Meta-Analiz (OB) Araştırması

Meta-analiz, birkaç birleştirilebilir bağımsız çalışmanın sonuçlarını bütünleştirmek için yapılan istatistiksel bir prosedürdür. Bu tür objektif değerlendirme, varsa birleştirilebilir bağımsız çalışmaların sonuçları arasındaki heterojenliği açıklamamıza yardımcı olur. Bir meta-analiz, belli bir alandaki araştırma literatürünü gözden geçirmek için nicel bir yaklaşımdır.

OB araştırmalarında, birçok faktör bir bağlamdan diğerine değişebilir, bu nedenle belirli bir yaklaşımın belirli bir davranışı etkileyip etkilemediğini belirlemek için kesin deneyler tasarlamayı zorlaştırır. Bir meta-analiz, verilen bir yaklaşımın verilen bir sonuç üzerindeki etkisini ölçmek için bir dizi çalışmayı (genellikle çeşitli bağlamlarda farklı araştırmacılar tarafından yürütülen) birleştirir. Veri havuzunu birçok farklı bağlam içerecek şekilde genişleterek (ve artan örneklem boyutlarıyla), belirli bir organizasyonel uygulamanın çalışanları ne kadar etkilediğine dair daha iyi bir nicel tahmin yapılabilir.

Meta-analiz hakkındaki literatürün çoğu, meta-analizi kullanan herhangi bir araştırma için üç genel adım olduğu sonucuna varmaktadır.

Bunlar:

1. Bağımsız değişkenleri ve ilgilenilen sonuç değişkenlerini netleştirin.

2. İlgili bağımsız ve sonuç değişkenleri üzerinde nicel araştırma yapın.

3. Bağımsız değişkenin sonuç değişkeni üzerindeki etkisini göstermek için seçilen her çalışmadan nicel bilgileri derleyin.

Etki büyüklüğü, deney ve kontrol gruplarının sonuç puanlarının ortalama puanlarının standart sapmasına bölünmesiyle arasındaki farktır. Sonuç değişkeni üzerindeki olumlu bir etki, çalışmaların genelinde ortalama etki büyüklüğü ile gösterilir, yani 0'dan büyüktür. OB araştırması için meta-analizden yararlanmak için, diğer tüm araştırmalarda olduğu gibi, sorunu formüle eder, toplar ve analiz ederiz. Verileri ve sonuçları rapor edin.

Araştırmacının, hedefleri, hipotezleri ve metodolojiyi açıkça belirten ayrıntılı bir araştırma raporu yazması gerekir. Veri toplama için standart bir kayıt formu gereklidir. Hatalardan kaçınmak için iki bağımsız gözlemcinin verileri çıkarması yararlıdır. Bu aşamada, çalışmaların kalitesi, özel olarak tasarlanmış çeşitli ölçeklerden biri ile derecelendirilebilir. Gözlemcileri yazarların ve kurumlarının isimlerine, dergilerin isimlerine, fon kaynaklarına ve onaylarına kör etmek daha tutarlı puanlara yol açmaktadır.

Bireysel sonuçların, çalışmalar arasında karşılaştırma yapabilmek için standart bir biçimde ifade edilmesi gerekir. Bitiş noktası sürekli ise, tedavi ve kontrol grupları arasındaki ortalama fark kullanılır. Bununla birlikte, farkın boyutu, altta yatan nüfus değerinden etkilenir.

Böylece, farklılıklar standart sapma birimlerinde sunulur. Bitiş noktası ikiliyse - örneğin, hastalık - hastalık yok veya ölü - canlı - o zaman olasılık oranları veya göreceli riskler sıklıkla hesaplanır. Oran oranı, verilerin birleştirilmesinde ve genel etkinin önem açısından test edilmesinde kolaylık sağlayan uygun matematiksel özelliklere sahiptir. Mutlak risk azaltma veya bir olayı önlemek için tedavi edilecek hasta sayısı gibi mutlak önlemler, sonuçları uygularken daha yararlıdır.

Son adım, verileri birleştirerek genel etkinin hesaplanmasından ibarettir. Tüm denemelerin sonuçlarının basit aritmetik ortalaması yanıltıcı sonuçlar verecektir. Küçük çalışmalardan elde edilen sonuçlar daha fazla şansa tabidir ve bu nedenle daha az ağırlık verilmelidir. Birleştirilmiş analiz için kullanılan yöntemler, daha büyük denemelerin küçüklerden daha fazla etkiye sahip olduğu sonuçların ağırlıklı bir ortalamasını kullanır.

Bunu yapmak için yapılan istatistiksel teknikler geniş biçimde iki modele ayrılabilir, aradaki sonuçların değişkenliğini tedavi etme şeklinden oluşan fark. Sabit etkiler modeli, genellikle makul olmayan bir şekilde, bu değişkenliğin yalnızca rastgele değişimlerden kaynaklandığını düşünmektedir. Bu nedenle, tüm çalışmalar sonsuz derecede büyük olsaydı, aynı sonuçları verirlerdi.

Rastgele etkiler modeli, her çalışma için farklı bir etkiye sahiptir ve bunu, sabit etkiler modelinden biraz daha geniş güven aralıklarına götüren ek bir varyasyon kaynağı olarak dikkate alır.

Etkiler rastgele dağıtılır ve bu dağılımın merkezi noktası birleştirilmiş etki tahmininin odak noktasıdır. Her iki modelin de hiçbirinin doğru olduğu söylenemese de, sabit ve rastgele etki modelleri tarafından hesaplanan kombine efektlerde önemli bir fark, yalnızca çalışmalar belirgin şekilde heterojen ise görülür.

Daha sonraki araştırmacıların bulguları genelleştirmesi mümkün olduğunda ampirik bir OB araştırmasının değeri arttırılabilir. Genellemeler çoğaltma gerektirir ve bu en iyi şekilde meta-analizlerle yapılabilir. Glass (1976) ilk önce analizler için 'meta-analiz' terimini kullandı.

Daha sonra, Jack Hunter, Frank Schmidt (Hunter 1979; Hunter ve Schmidt 1990) gibi araştırmacılar araştırma bulgularını araştırmalar arasında eşleştirerek zenginleştirdiler. OB'de araştırma bulgularının kantitatif sentezi için meta-analizden yararlanırız.