TYPE I ERROR RATES IN REPEATED MEASURES ANOVA WHEN USING RATIO VARIABLES
Notice bibliographique
Résumé
A ratio variable Y = X1/X2, a composite variable that consists of two component variables (a numerator variable X1, and á denominator variable X2), has been widely used as a dependent variable in human movement and health related research (e.g., moment of force, Vo2max, and waist-to-hip ratio). The purpose of this study was to investigate how the variation and the correlation of the component variables affect type I error rates in RM ANOVA while using ratio variables. Monte Carlo simulation procedures showed that the characteristics (covariance structure, relative variance, and correlation) of the two component variables strongly effect both the covariance structure of the type I error rate in RM ANOVA. In the condition of equal covariance structure of the component populations, the convariance structure of the ratios was virtually the same as that of the components (population epsilon = 1.0), regardless of the level of the correlation and the relative variation of the component variables. If only the numerator violated the assumption of circularity, the population epsilon of the ratio data tended to have smaller magnitudes when the correlation and the relative coefficient of variation (Cv1/Cv2) between the numerator and denominator were high. Under the same condition, the population epsilon tended to have greater magnitudes when the correlation and Cv1/Cv2 were low. The estimate of the population epsilon exhibited the greatest bias and the largest standard deviation, resulting in a serious inflation of type I error rate, in the condition of low Cv1/Cv2 (0.5), regardless of the conditions of the epsilon and correlation of the component variables. The results suggest that researchers should make an effort to reduce the variation of the denominator variable in data collection process. If homogeneity of the denominator variable and large sample size are present (e.g., Cv2 is smaller than Cv1, n > 30), it may reduce the likelihood of blassing epsilon and protect the type I error rate when ratios are used in RM ANOVA.
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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 | 0,273 | 0,454 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».