Impact of Logarithmic Transformation on the Restoration of Normality in Bioequivalence Data
Notice bibliographique
Résumé
The Logarithmic Transformation is widely used to address the skewness and assumes the normality assumption of the bioequivalence data but this may not be true in all cases unless the underlying assumption is taken into account and verified that the randomly generated data is normally distributed in the BE studies. Instead of restoring the normality in the data, the Log-Transformation may introduce new problems like inducing skewness with an increase in variability, which are even more difficult to deal with, then the original problem of non-normal distribution of data. Pharmacokinetic parameters, derived from the real biodata of the bioequivalence study of Glimepiride 4mg tablet was statistically analyzed, with and without, Log-Transformation through ANOVA and the two were compared for normality assumption through the standard testing for normality like Shapiro-Wilk and Q-Q Plots. The comparison of the conclusive results from both approaches, linear and log-transformed data, does not conclude any significant difference. A further investigation is required to strengthen this notion and to identify the circumstances and situations where the deterministic parameters are ascertained to select a suitable model for the data analysis and conclusion. The alternative analytic methods that eliminate the need of transforming non-normal data distributions prior to analysis, like Wilcoxon-Mann-Whitney two one-sided test which has been recommended by Hauschke et al., Hodges-Lehmann estimator or the other newer analytic distribution-free methods, that are not dependent on the distribution of data like the generalized estimating equations (GEE) are recommended.
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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 | 0,036 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».