Reporting transparency in analysis of variance assumption testing
Notice bibliographique
Résumé
ANOVA models in general are valid only insofar as both homoscedasticity and multiple comparisons between groups are controlled for. While recent studies suggest that researchers in various disciplines seldom comply with these requirements, lack of rigor in methodological reporting makes a proper, large-scale, and transdisciplinary assessment of the situation impossible. Given this situation, the present paper attempts a large-scale and transdisciplinary assessment of statistical reporting transparency in ANOVA-related papers, using customized regular expressions on the full-text of articles published in Elsevier journals. Results show that, beyond important variations at multiple disciplinary levels, reporting transparency in the testing of ANOVA statistical assumptions is generally lacking, as a minority of ANOVA-related papers refer to either homoscedasticity or multiplicity correction. Also, articles from higher-quartile journals tend to report statistical assumptions more thoroughly than those from lower-quartile journals, regardless of discipline or subdiscipline.
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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 | 0,496 | 0,858 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».