Testing treatment effects in repeated measures designs: Trimmed means and bootstrapping
Pourquoi ce travail est-il 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.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Théorique ou conceptuelSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: MéthodesSignal consensuel: Méthodes
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,946
- Score d'incertitude au seuil
- 0,593
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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 | 0,000 | 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)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
Non-normality and covariance heterogeneity between groups affect the validity of the traditional repeated measures methods of analysis, particularly when group sizes are unequal. A non-pooled Welch-type statistic (WJ) and the Huynh Improved General Approximation (IGA) test generally have been found to be effective in controlling rates of Type I error in unbalanced non-spherical repeated measures designs even though data are non-normal in form and covariance matrices are heterogeneous. However, under some conditions of departure from multisample sphericity and multivariate normality their rates of Type I error have been found to be elevated. Westfall and Young's results suggest that Type I error control could be improved by combining bootstrap methods with methods based on trimmed means. Accordingly, in our investigation we examined four methods for testing for main and interaction effects in a between- by within-subjects repeated measures design: (a) the IGA and WJ tests with least squares estimators based on theoretically determined critical values; (b) the IGA and WJ tests with least squares estimators based on empirically determined critical values; (c) the IGA and WJ tests with robust estimators based on theoretically determined critical values; and (d) the IGA and WJ tests with robust estimators based on empirically determined critical values. We found that the IGA tests were always robust to assumption violations whether based on least squares or robust estimators or whether critical values were obtained through theoretical or empirical methods. The WJ procedure, however, occasionally resulted in liberal rates of error when based on least squares estimators but always proved robust when applied with robust estimators. Neither approach particularly benefited from adopting bootstrapped critical values. Recommendations are provided to researchers regarding when each approach is best.
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La notice
- Revue
- British Journal of Mathematical and Statistical Psychology
- Thématique
- Advanced Statistical Modeling Techniques
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- Saskatchewan HealthHealth CanadaUniversity of Manitoba
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- EstimatorType I and type II errorsStatisticsMathematicsCovarianceSphericityBootstrapping (finance)NormalityStatistical hypothesis testingRepeated measures designEconometrics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui