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Enregistrement W2022741721 · doi:10.1037/h0087426

Using confidence intervals for graphically based data interpretation.

2003· article· en· W2022741721 sur OpenAlexaff
Michael E. J. Masson, Geoffrey R. Loftus

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésNull hypothesisFactorialConfidence intervalStatisticsPsychologyInterpretation (philosophy)Range (aeronautics)Statistical hypothesis testingConfidence distributionComputer scienceCognitive psychologyNatural language processingArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a potential alternative to standard null hypothesis significance testing, we describe methods for graphical presentation of data--particularly condition means and their corresponding confidence intervals--for a wide range of factorial designs used in experimental psychology. We describe and illustrate confidence intervals specifically appropriate for between-subject versus within-subject factors. For designs involving more than two levels of a factor, we describe the use of contrasts for graphical illustration of theoretically meaningful components of main effects and interactions. These graphical techniques lend themselves to a natural and straightforward assessment of statistical power.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,536
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,536
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0160,012
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0040,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations735
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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