Computations using analysis of covariance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although analysis of covariance (ANCOVA) was introduced long ago, it is not well understood by many researchers and is frequently misused. ANCOVA is an extension of analysis of variance (ANOVA) with the inclusion of one or more covariates. Its benefits compared to ANOVA include (1) increased power and (2) a reduction in biases caused by differences in experimental units [the covariate(s)] among groups. ANCOVA can be presented using an adjusted means procedure (testing for differences in means adjusted for the covariate), but the procedure can be easily understood using a multiple linear regression method using indicator variables to represent groups. Statistical software packages use general linear models to perform ANCOVA which are identical to the multiple linear regression models. Failure to meet assumptions of ANCOVA can lead to misinterpretation of results. Failing to meet the assumption of parallel group regression slopes is common in many data sets and methods are available to analyze these data sets (e.g., the Johnson–Neyman technique). Although ANCOVA is robust to violations of some assumptions (e.g., normality and equality of variances) when sample sizes are equal, many nonparametric tests based on ranks are available as nonparametric alternatives to ANCOVA. WIREs Comp Stat 2011 3 260–268 DOI: 10.1002/wics.165 This article is categorized under: Statistical and Graphical Methods of Data Analysis > Nonparametric Methods
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle