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Enregistrement W1988211249 · doi:10.1081/sac-120028434

Conditional Probabilities of Rejecting <i>H</i> <sub>0</sub> by Pooled and Separate-Variances <i>t</i> Tests Given Heterogeneity of Sample Variances

2004· article· en· W1988211249 sur OpenAlexaff
Donald W. Zimmerman

Notice bibliographique

RevueCommunications in Statistics - Simulation and Computation · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensCarleton UniversitySurrey Memorial Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType I and type II errorsStatisticsStatistical powerVariance (accounting)Sample (material)MathematicsSample size determinationNull hypothesisLevene's testStatistical hypothesis testingEconometricsF-test of equality of variancesConditional probabilityAnalysis of varianceTest statisticEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is known that the Type I error probability of the Student t test is spuriously elevated or depressed by unequal variances combined with unequal sample sizes and that the Welch separate-variances version of the t test usually eliminates these effects. The present study found conditional probabilities of rejecting the null hypothesis, for both significance tests, given various conditions on the sample variances. The conditional probability of a Type I error, given that sample variances are nearly equal, is also elevated or depressed, sometimes to an even greater extent than the unconditional probability. For various combinations of sample sizes and variance heterogeneity, similar results characterize the Welch t test. These findings imply that researchers cannot protect the significance level and power of the t test by deciding whether to use a pooled-variance or separate-variances version based solely on inspection of sample data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,481
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,481
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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