Pytania otagowane jako random-allocation

4
Co jest nie tak z (niektórymi) pseudolosami?
Natknąłem się na badanie, w którym pacjenci w wieku powyżej 50 lat byli pseudolosowi losowo według roku urodzenia. Jeśli rok urodzenia był liczbą parzystą, zwykła opieka, jeśli liczba nieparzysta, interwencja. Łatwiej jest go wdrożyć, trudniej jest go obalić (łatwo sprawdzić, jakie leczenie powinien otrzymać pacjent), łatwo go zapamiętać (zadanie trwało …
2
Czy randomizacja jest wiarygodna w przypadku małych próbek?
Jerome Cornfield napisał: Jednym z najwspanialszych owoców rewolucji fisheryjskiej była idea randomizacji, a statystycy, którzy zgadzają się co do kilku innych rzeczy, przynajmniej się na to zgodzili. Ale pomimo tego porozumienia i pomimo powszechnego stosowania losowych procedur przydziału w badaniach klinicznych i innych formach eksperymentów, jego logiczny status, tj. Dokładna …
3
Jakie przykłady czających się zmiennych w kontrolowanych eksperymentach znajdują się w publikacjach?
W tym papierze: Czające się zmienne: niektóre przykłady Brian L. Joiner The American Statistician Vol. 35, nr 4, listopad 1981 227-233 Brian Joiner twierdzi, że „randomizacja nie jest panaceum”. Jest to sprzeczne z powszechnymi stwierdzeniami, takimi jak poniższe: Dobrze zaprojektowany eksperyment obejmuje funkcje projektowe, które pozwalają badaczom wyeliminować zewnętrzne zmienne …
1
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?
Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie dają te same odpowiedzi. Korzystając z wielu sfabrykowanych danych, odkryłem, że te …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
3
Randomizacja próby losowej
Zawsze jestem nieco zaskoczony, widząc reklamy psychologiczne za udział w badaniach eksperymentalnych. Z pewnością ludzie, którzy reagują na te reklamy, nie są losowo wybierani, a zatem stanowią populację wybraną przez siebie. Ponieważ wiadomo, że randomizacja rozwiązuje problem samoselekcji, zastanawiałem się, czy randomizacja próbki nieprzypadkowej rzeczywiście coś zmieniła. Co myślisz ? …
1
Zastrzeżenia do randomizacji
W badaniach klinicznych - perspektywa metodologiczna , pisze Steven Piantadosi (rozdz. 13, s. 334): W rozdziale 2 zwróciłem uwagę na zarzuty dotyczące randomizacji Abla i Kocha (1997) i Urbacha (1993) oraz wskazałem na wartość badania ich obaw i prawdopodobnych błędów. Odrzucają randomizację jako oznacza walidację niektórych testów statystycznych, podstawa wnioskowania …
3
Losowe zadanie: po co zawracać sobie głowę?
Losowe przydzielanie jest cenne, ponieważ zapewnia niezależność leczenia od potencjalnych wyników. W ten sposób prowadzi do obiektywnych oszacowań średniego efektu leczenia. Ale inne schematy przydziału mogą również systematycznie zapewniać niezależność leczenia od potencjalnych wyników. Dlaczego więc potrzebujemy losowego przydziału? Innymi słowy, jaka jest przewaga losowego przypisywania nad nielosowymi schematami przypisywania, …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.