Pairwise multiple comparisons: A model comparison approach versus stepwise procedures
Notice bibliographique
Résumé
Researchers in the behavioural sciences have been presented with a host of pairwise multiple comparison procedures that attempt to obtain an optimal combination of Type I error control, power, and ease of application. However, these procedures share one important limitation: intransitive decisions. Moreover, they can be characterized as a piecemeal approach to the problem rather than a holistic approach. Dayton has recently proposed a new approach to pairwise multiple comparisons testing that eliminates intransitivity through a model selection procedure. The present study compared the model selection approach (and a protected version) with three powerful and easy-to-use stepwise multiple comparison procedures in terms of the proportion of times that the procedure identified the true pattern of differences among a set of means across several one-way layouts. The protected version of the model selection approach selected the true model a significantly greater proportion of times than the stepwise procedures and, in most cases, was not affected by variance heterogeneity and non-normality.
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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 | 0,167 | 0,351 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».