A Simulation Study Using a Mixed Model Framework to Analyze the Impact of Sample Size and Variability on Type I Error
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This simulation study was conducted to check the validity of a MIXED model’s statistical inference when violating the underlying assumptions – normality of random errors when there are unbalanced group sizes and inequality of variance of errors [Scheffe, 1959]. Study Design: Monte Carlo Simulation Study. Place and Duration of Study: North Dakota State University 2020-2021. Methodology: Repeated measures designs (or longitudinal studies) are commonly seen in many research fields, especially in pharmaceutical clinical trials, agricultural research, and psychology. PROC MIXED (SAS Inc.) is a well-known standard tool for analyzing repeated measures data nowadays. The MIXED procedure is based on the standard linear MIXED model, which estimates parameters by maximizing the restricted likelihood. The usual assumption for a standard linear MIXED model is normality. However, the character of data in the real world may be non- smoothed, or non-symmetric, or having heavy tails. We estimate the Type I error rates in different combinations of settings and compare them with the stated Type I error. Conclusion: The main results in this study show us that the MIXED model is reasonably robust to modest violations of the normal distribution. However, when a small sample size associated with a treatment was combined with the effects of that treatment having a large variance, a severe inflation problem on Type I error rates could occur when using the MIXED model procedure. When the Type I errors were found to be inflated, the Group= option was found to often help with this problem. A Sub-Sampling procedure was also found to help with this problem.
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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 | 0,079 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».