Application of an adjusted χ<sup>2</sup> statistic to site‐specific data in observational dental studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When a binary response is observed on teeth from each subject belonging to 2 or more exposure groups, application of the usual Pearson chi2 tests is invalid, since such responses within the same subject are not independent. Consequently, special statistical methods are needed to control for the correlation among teeth (sites) within the same subject. A simple adjustment to the Pearson chi2 statistic has been proposed for comparing proportions in site-specific data. However, the required assumptions for this statistic have not yet been thoroughly addressed. These assumptions are guaranteed to hold in experimental comparisons, but may be violated in some observational studies. METHOD: We investigate the conditions under which the adjusted chi2 statistic is valid and examine the performance of the adjusted chi2 statistic when these conditions are violated. RESULTS: Our simulation study shows that the adjusted chi2 statistic generally produces good empirical type I errors under the assumption of a common intracluster correlation coefficient. Even if the intracluster correlations are different, the adjusted statistic performs well when the groups have equal numbers of clusters (subjects). CONCLUSION: The discussion is illustrated using an observational study of caries on the roots of teeth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».