An examination of the robustness of the empirical Bayes and other approaches for testing main and interaction effects in repeated measures designs
Notice bibliographique
Résumé
In a previous paper, Boik presented an empirical Bayes (EB) approach to the analysis of repeated measurements. The EB approach is a blend of the conventional univariate and multivariate approaches. Specifically, in the EB approach, the underlying covariance matrix is estimated by a weighted sum of the univariate and multivariate estimators. In addition to demonstrating that his approach controls test size and frequently is more powerful than either the epsilon-adjusted univariate or multivariate approaches, Boik showed how conventional multivariate software can be used to conduct EB analyses. Our investigation examined the Type I error properties of the EB approach when its derivational assumptions were not satisfied as well as when other factors known to affect the conventional tests of significance were varied. For comparative purposes we also investigated procedures presented by Huynh and by Keselman, Carriere, and Lix, procedures designed for non-spherical data and covariance heterogeneity, as well as an adjusted univariate and multivariate test statistic. Our results indicate that when the response variable is normally distributed and group sizes are equal, the EB approach was robust to violations of its derivational assumptions and therefore is recommended due to the power findings reported by Boik. However, we also found that both the EB approach and the adjusted univariate and multivariate procedures were prone to depressed or elevated rates of Type I error when data were non-normally distributed and covariance matrices and group sizes were either positively or negatively paired with one another. On the other hand, the Huynh and Keselman et al. procedures were generally robust to these same pairings of covariance matrices and group sizes.
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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 | 0,356 | 0,723 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».