СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=НАБЛЮДАЕМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.09-04А3.460

Brant, Rollin.
Examining the minimum important difference [Text] / Rollin Brant, Lloyd Sutherland, Robert Hilsden // Statist. Med. - 1999. - Vol. 18, N 19. - P2593-2603 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Изучение минимально важного различия
Аннотация: В последние годы растет использование различных шкал и индексов в клинической науке с целью лучшего понимания восприятия пациентами своего заболевания. Предлагается статистическая схема суждения пациента о своем состоянии сравнительно с др. лицом (типа много лучше, несколько лучше, ... много хуже). Рассматривается n индивидуумов измеренных в соотв. шкале y (на примере вопросников CDAI и IBDQ) и соотв. кол-во ординальных сравнений r[ij], отражающих субъективные оценки пациентов своего состояния здоровья. Формальная модель предполагает, что существует некоторая мера влияния болезни x, определяющая сравнительные оценки как r[ij] = x[i] - x[j] + 'дельта'[ij]. Здесь 'дельта'[ij] обозначают случайные ошибки (далее предполагается, что все переменные имеют нормальное распределение). Значения x трансформируются в шкале y согласно регрессионной модели y[i] = 'альфа' + 'бета'x[i] + 'эпсилон'[i]. Обсуждается выражение параметров совместного распределения (y,r) в терминах параметров нормальных распределений отдельных компонент и описывается их двухстадийное оценивание. На 1-й стадии по наблюдениям r оценивается x, а на 2-й - регрессионная модель. Приведена сравнительная иллюстрация методов на примере 2 указанных вопросников. Если задать минимально важное различие в шкале x, то с помощью оценки наклона линии регрессии 'бета' можно получить соотв. значение в шкале y. Это позволяет определить необходимый размер выборки для выявления миним. различия. Канада, Табл. 1. Библ. 11

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
ЛАТЕНТНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
НАБЛЮДАЕМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Доп.точки доступа:
Sutherland, Lloyd; Hilsden, Robert

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.07-04А3.432

Davison, Mark L.
Parametric statistics and levels of measurement [Text] / Mark L. Davison, Anu R. Sharma // Psychol. Bull. - 1988. - Vol. 104, N 1. - P137-144 . - ISSN 0033-2909
Перевод заглавия: Параметрическая статистика и уровни измерения
Аннотация: Обсуждается возможность перенесения статистических выводов, полученных при сравнении распределений наблюдаемых переменных (X,Y), на латентные переменные ('тэта','сигма'), лежащие в их основе (X=m('тэта'), Y=m('сигма')), где m - строго возрастающая ф-ция. Показано, что если наблюдаемое распределение Y в 2-х группах совпадает, то вне зависимости от m средние значения 'сигма' в этих группах равны, если же эти распределения не совпадают, то несмотря на равенство средних наблюдаемых переменных средние латентных переменных м. б. различны. Если наблюдаемое среднее в 1-ой группе, больше, чем в др., а соотв. ф-ции распределения пересекаются только 1 раз, то для латентных переменных соотношение средних такое же как для наблюдаемых. Если же ф-ции распределения пересекаются дважды, то соотношение латентных средних м. б. противоположным. В таком же контексте проводится рассмотрение возможности использования t-критериев и 1-факторного дисперсионного анализа, а также критериев для значимости коэф. корреляции США, Dep. of Educational Psychology, Unv. of Minnesota, 178 Pillsbury Drive S. E., Minneapolis, MN 55455. Библ. 13.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
СКРЫТЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
НАБЛЮДАЕМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
СООТНОШЕНИЯ
РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
СРЕДНИЕ

Доп.точки доступа:
Sharma, Anu R.

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска