MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2564423956 · doi:10.6339/jds.201407_12(3).0001

Factorial ANOVA with unbalanced data: A fresh look at the types of sums of squares

2021· article· en· W2564423956 sur OpenAlexaff
Carrie E. Smith, Robert A. Cribbie

Notice bibliographique

RevueJournal of Data Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfusionFactorialFactorial analysisAnalysis of varianceStatisticsType (biology)EconometricsMathematicsFactorial experimentExplained sum of squaresLack-of-fit sum of squaresGeneralized least squaresComputer scienceArithmeticPsychologyNon-linear least squares

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we endeavour to provide a largely non-technical description of the issues surrounding unbalanced factorial ANOVA and review the arguments made for and against the use of Type I, Type II and Type III sums of squares. Though the issue of which is the `best' approach has been debated in the literature for decades, to date confusion remains around how the procedures differ and which is most appropriate. We ultimately recommend use of the Type II sums of squares for analysis of main effects because when no interaction is present it tests meaningful hypotheses and is the most statistically powerful alternative.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,167
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,376
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1670,376
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0100,016
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0040,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,707
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,111 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations51
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Data ScienceMême sujetStatistical Methods in Clinical TrialsTravaux en français237 207