Correlation-adjusted standard errors and confidence intervals for within-subject designs: A simple multiplicative approach
Notice bibliographique
Résumé
In within-subject designs, the multiple scores of a given participant are correlated.This correlation implies that the observed variance can be partitioned into between-subject variance and between-measure variance.The basic confidence interval about the mean does not separate these two sources and is therefore of little use in within-subject designs.Two solutions have been proposed, one (Loftus and Masson) requires the computation of the interaction terms including the subject and all within-subject factors, the other (Cousineau and Morey) requires a two-step transformation of the data.As shown, these two methods are nearly equivalent.Herein, I present a correlation-adjusted method which requires the mean correlation across all pairs of measurements.This solution is shown to be similar to the other two for data satisfying the compound symmetry assumption.It is found to be too liberal for data having homogeneous correlations and heterogeneous variances but a Welch correction for heterogeneous variances can be used.Finally, it is inadequate for data that do not satisfy the compound symmetry assumption but satisfy the sphericity assumption.A statistical test of compound symmetry is discussed.
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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 | 0,193 | 0,612 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».