Per Family or Familywise Type I Error Control: "Eether, Eyether, Neether, Nyther, Let's Call the Whole Thing Off!"
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Frane (2015) pointed out the difference between per-family and familywise Type I error control and how different multiple comparison procedures control one method but not necessarily the other. He then went on to demonstrate in the context of a two group multivariate design containing different numbers of dependent variables and correlations between variables how the per-family rate inflates beyond the level of significance. In this article I reintroduce other newer better methods of Type I error control. These newer methods provide more power to detect effects than the per-family and familywise techniques of control yet maintain the overall rate of Type I error at a chosen level of significance. In particular, I discuss the False Discovery Rate due to Benjamini and Hochberg (1995) and k-Familywise Type I error control enumerated by Lehmann and Romano (2005), Romano and Shaikh (2006), and Sarkar (2008). I conclude the article by referring readers to articles by Keselman, et al. (2011, 2012) which presented R computer code for determining critical significance levels for these newer methods of Type I error control.
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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 | 0,032 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle