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Enregistrement W2129597433 · doi:10.1080/03610918.2012.752833

Confidence Intervals of Effect Size for Randomized Comparative Parallel-Group Studies with Unequal Variances

2013· article· en· W2129597433 sur OpenAlexaff
Jianrong Wu, Augustine Wong, Guoyong Jiang

Notice bibliographique

RevueCommunications in Statistics - Simulation and Computation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAmerican Lebanese Syrian Associated Charities
Mots-clésConfidence intervalStatisticsSample size determinationMathematicsNominal levelMeasure (data warehouse)Yield (engineering)Coverage probabilityEconometricsComputer scienceData miningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have seen a heightened interest in estimating effect size—a common measure of effect magnitude in biomedical research—because of its direct clinical relevance. In this article, three interval estimates of effect size for randomized comparative parallel-group studies with unequal variances are discussed. Two real-life examples illustrate that confidence intervals obtained by three methods are quite different, especially when the sample sizes are small. Simulation results show that confidence intervals generated by the modified signed log-likelihood ratio method yield essentially the exact coverage probabilities, whereas the other two methods, even though they are more popular methods, yield less satisfactory results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · 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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,660
Tête enseignante GPT0,638
Écart entre enseignants0,021 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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