Peer Review #2 of "Comparing multiple comparisons: practical guidance for choosing the best multiple comparisons test (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Multiple comparisons tests (MCTs) include the statistical tests used to compare groups (treatments) often following a significant effect reported in one of many types of linear models.Due to a variety of data and statistical considerations, several dozen MCTs have been developed over the decades, with tests ranging from very similar to each other to very different from each other.Many scientific disciplines use MCTs, including >40,000 reports of their use in ecological journals in the last 60 years.Despite the ubiquity and utility of MCTs, several issues remain in terms of their correct use and reporting.In this study, we evaluated 17 different MCTs.We first reviewed the published literature for recommendations on their correct use.Second, we created a simulation that evaluated the performance of nine common MCTs.The tests examined in the simulation were those that often overlapped in usage, meaning the selection of the test based on fit to the data is not unique and that the simulations could inform the selection of one or more test when a researcher has choices.Based on the literature review and recommendations, planned comparisons are overwhelmingly recommended over unplanned comparisons, for planned nonparametric comparisons the Mann-Whitney-Wilcoxon U test is recommended, Scheffé's S test is recommended for any linear combination of (unplanned) means, Tukey's HSD and the Bonferroni or the Dunn-Sidak tests are recommended for pairwise comparisons of groups, and that may other test exists for particular types of data.All code and data used to generate this paper are available at: https://github.com/stevemidway/MultipleComparisons.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,058 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,376 | 0,300 |
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 ».