A Paradox in Bland-Altman Analysis and a Binary Approach
Notice bibliographique
Résumé
A reliable method of measurement is important in various scientific areas. When a new method of measurement is developed, it should be tested against a standard method that is currently in use. Bland and Altman proposed limits of agreement (LOA) to compare two methods of measurement under the normality assumption. Recently, a sample size formula has been proposed for hypothesis testing to compare two methods of measurement. In the hypothesis testing, the null hypothesis states that the two methods do not satisfy a pre-specified acceptable degree of agreement. Carefully considering the interpretation of the LOA, we argue that there are cases of an acceptable degree of agreement inside the null parameter space. We refer to this subset as the paradoxical parameter space in this article. To address this paradox, we apply a Bernoulli approach to modify the null parameter space and to relax the normality assumption on the data. Using simulations, we demonstrate that the change in statistical power is not negligible when the true parameter values are inside or near the paradoxical parameter space. In addition, we demonstrate an application of the sequential probability ratio test to allow researchers to draw a conclusion with a smaller sample size and to reduce the study time.
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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 | 0,325 | 0,498 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».