MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390543639 · doi:10.28924/2291-8639-22-2024-4

Comparison of Test Statistics for Mean Difference Testing Between Two Independent Populations

2024· article· en· W4390543639 sur OpenAlexvenueno aff
Wasinee Pradubsri, Chawanee Suphirat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRajamangala University of Technology Phra Nakhon
Mots-clésMathematicsStatisticsLaplace distributionZ-testGamma distributionNormal distributionExponential functionLaplace transformExponential distributionNormal populationLog-normal distributionType I and type II errorsAnderson–Darling testMann–Whitney U testPopulationKolmogorov–Smirnov testStatistical hypothesis testingMathematical analysisTest statisticMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the article is to evaluate the efficiency of seven test statistics for mean difference testing between two independent populations. The evaluation was based on the probability of type I error and power of the test at 0.05 significance level under population distributions assumed to be normal, exponential, log-normal, gamma, and Laplace with equal sample sizes, and both equal and unequal variances. The results showed that for equal variance, the test statistics with the highest testing power controlled the probability of type I error were Z-test for normal and exponential distributions, Welch based on rank test (WBR) for log-normal and gamma distributions, and Mann-Whitney U test (MWU) for Laplace distribution. For unequal variance, Z-test was more efficient under normal, exponential, log-normal, and gamma distributions, while WBR was appropriate for Laplace distribution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,634
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,005 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Analysis and ApplicationsMême sujetStatistical Methods in Clinical TrialsTravaux en français237 207