Non-Parametric Test for Ordered Medians: The Jonckheere Terpstra Test
Notice bibliographique
Résumé
In clinical trials, sample size is usually lesser as compared to other epidemiological studies to make it more feasible and cost effective. Small sizes of such trials discourage the use of parametric test due to violation of the assumption under which they are applicable. Therefore, the use of nonparametric test is substantial in clinical trials to test two or more independent samples. The Kruskal-Wallis h test is an alternative to one-way ANOVA and can be used to identify significant differences among different populations. When we have several independent samples and assumed to be arranged orderly, Jonckheere Terpstra test is a best choice to compare population medians instead of means. For the application of Jonckheere Terpstra test the data from the study of cleaning methods for ultrasound probes are used. The Jonckheere Terpstra test is recommended over Kruskal-Wallis h test as it compares and provides significant difference between more than two population medians when they arranged in order. Therefore, the aim of this research paper was to explore the use and significance of Jonckheere-Terpstra test with the use of practical example.
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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 | 0,037 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».