Technical note: covariance adjustment in beef cattle research.
Notice bibliographique
Résumé
In randomized experiments, analysis of covariance is used to increase precision of treatment comparisons. However, for factors that are observational (e.g., breed) or for covariates measured after treatments are applied, it may not be biologically meaningful to calculate treatment means adjusted to a common value of the covariate. For example, in beef cattle trials, it may not be meaningful to compare hot carcass weights of medium- and large-framed breeds adjusted to a common weaning weight because the breeds have naturally different mean weights at weaning. If done, this would typically result in an undesirable downward adjustment of mean carcass weight for the large-framed breed and upward adjustment of the mean carcass weight for the small-framed breed. However, it is desirable to evaluate the mean carcass weight for two diets, adjusted to a common weaning weight. Because of randomization, the expected weaning weights of animals on the two diets are equal and hence the only effect of covariance adjustment is to increase precision of the diet comparison. This paper presents the statistical methodology for estimating covariance adjusted means (termed partially adjusted means) when the levels of some of the factors are compared at a common value of the covariate but the levels of other factors are compared at differing values of the covariate. The methodology is extended to include several covariates, several factors, and arbitrary interactions among covariates, among factors, and between factors and covariates. These methods can be implemented using existing statistical software for linear models. Data are presented from an experiment in which hot carcass weight was recorded for beef cattle. Analyses of these data illustrate that adjusted means, partially adjusted means, and unadjusted means may differ substantially in magnitude, significance, and in the ranking of treatments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,079 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,018 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».