Random effects models for complex designs
Notice bibliographique
Résumé
Plaid designs are characterised by having one set of treatments applied to rows and another set of treatments applied to columns. In a 2003 publication, Farewell and Herzberg presented an analysis of variance structure for such designs. They presented an example of a study in which medical practitioners, trained in different ways, evaluated a series of videos of patients obtained under a variety of conditions. However, their analysis did not take full account of all error terms. In this paper, a more comprehensive analysis of this study is presented, informed by the recognition that the study can also be regarded as a two-phase design. The development of random effects models is outlined and the potential importance of block-treatment interactions is highlighted. The use of a variety of techniques is shown to lead to a better understanding of the study. Examination of the variance components involved in the expected mean squares is demonstrated to have particular value in identifying appropriate error terms for F-tests derived from an analysis of variance table. A package such as ASReml can also be used provided an appropriate error structure is specified. The methods presented can be applied to the design and analysis of other complex studies in which participants supply multiple measurements under a variety of conditions.
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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 | 0,142 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,005 |
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 ».