Kim, Jeonghwan;Suh, Young Ju;Won, Sungho;Nah, Jeung Weon;Lee, Woojoo
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.28
no.2
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pp.221-230
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2015
Traditionally, sib-pair linkage analysis with repeated measures has employed linear mixed models, but it suffers from the lack of power to find genetic marker loci associated with a phenotype of interest. In this paper, we use a gamma mixed model to improve sib-pair linkage analysis and compare it with a linear mixed model in terms of power and Type I error. We illustrate that the use of gamma mixed model can achieve higher power than linear mixed model with Genetic Analysis Workshop 13 data.
When retrieving music with folksonomy tags, internal use of numeric tags (AV tags: tags consisting of Arousal and Valence values ) instead of word tags can partially solve the problem posed by synonyms. However, the two predecessor tasks should be done correctly; the first task is to map word tags to their numeric tags; the second is to get numeric tags of the music pieces to be retrieved. The first task is verified through our prior study and thus, in this paper, its significance is seen for the second task. To this end, we propose the music mapping table defining the relation between AV values and music and ANOVA tests are performed for analysis. The result shows that the arousal values and valence values of music have different distributions for 12 mood tags with or without synonymy and that their type I error values are P<0.001. Consequently, it is checked that the distribution of AV values is different according to music mood.
We consider the wild bootstrap Ljung-Box (LB) test for autocorrelation in residuals of fitted multivariate time series models. The asymptotic chi-square distribution under the IID assumption is traditionally used for the LB test; however, size distortion tends to occur in the usage of the LB test, due to the conditional heteroskedasticity of financial time series. In order to overcome such defects, we propose the wild bootstrap LB test for autocorrelation in residuals of fitted vector autoregressive and error correction models. The simulation study and real data analysis are conducted for finite sample performance.
The aim of this study was to make a comparison of dental plaque control and reduction of oral malodor according to hardness of detergent food. Subjects are 1 male(5.0%) and 19 females(95. 0%), the average age of 20.8 years old. The study was conducted from March 6 to April 24, 2014. Detergent foods which were selected during this experiment were cucumber, cabbage and tomato. The data were analyzed by using SPSS where the PHP Index, plaque rate, $H_2S$, $(CH_3)_2S$, Oral Gas, Expiration Gas were analyzed by Non-parametric Statistics and it was compared to the results of the compared mean whereas factors of detergent food before and after ingestion were analyzed by paired t-test. With all detergent foods, compared with the degree of control of dental plaque before and after ingestion showed a statistically significant difference between PHP index from cucumber, PHP index and plaque rate from tomato, and plaque rate from cabbage.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.373-380
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2016
Even though Likert type data is ordinal scale, many researchers who regard Likert type data as interval scale adapt as parametric methods. In this research, simulations have been used to find out a proper analysis of Likert type data. The locations and response distributions of five point Likert type data samples having diverse distribution have been evaluated. In estimating samples' locations, we considered parametric method and non-parametric method, which are t-test and Mann-Whitney test respectively. In addition, to test response distribution, we employed Chi-squared test and Kolmogorov-Smirnov test. In this study, we assessed the performance of the four aforementioned methods by comparing Type I error ratio and statistical power.
A cross-over design is frequently used in clinical trials (especially in bioequivalence tests with a parametric method) for the comparison of two treatments. Missing values frequently take place in cross-over designs in the second period. Usually, subjects that have missing values are removed and analyzed. However, it can be unsuitable in clinical trials with a small sample size. In this paper, we compare single imputation methods in a $2{\times}2$ cross-over design when missing values exist in the second period. Additionally, parametric and nonparametric methods are compared after applying single imputation methods. A Monte-Carlo simulation study compares type I error and the power of methods.
The hypotheses of difference, ratio and odds ratio between two proportions are used for the non-inferiority trial. The approximate unconditional test suggested by Kang and Chen (2000) based on difference and ratio have the potential problem against the failure rate. When the sample size is small, the type I errors of the asymptotic test using the normal approximation suggested by Chen et al. (2000) tends to exceed the nominal level. Therefore, we propose the approximate unconditional test based on odds ratio and compare the test with the asymptotic test. And we compare the three hypotheses used in the approximate unconditional tests of two proportions with respect to the type I errors and power.
An extensively used approach for family based association test(FBAT) is compared with the sib transmission/disequilibrium test(S-TDT), and in particular the adjusted S-TDT, in which the covariance among related siblings is taken into consideration, can provide a more sensitive test statistic for association. A simulation study comparing the three test statistics demonstrates that the type I error rates of all three tests are larger than the prespecified significance level and the power of the FBAT is lower than those of the other two tests. More detailed studies are required in order to assess the influence of the assumed conditions in FBAT on the efficiency of the test.
Extensively used case-control designs in medical studies can also be powerful and efficient for family association studies as long as an analysis method is developed for the evaluation of association between candidate genes and disease. Traditional Cochran-Armitage trend test is devised for independent subjects data, and to apply this trend test to the biologically related siblings one has to take into account the covariance among related family members in order to maintain the correct type I error rate. We propose a more powerful trend test by introducing weights that reflect the number of affected siblings in families for the evaluation of the association of genetic markers related to the disease. An application of our method to a sample family data, in addition to a small-scale simulation, is presented to compare the weighted and unweighted trend tests.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.3007-3013
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2014
The objectives of this study was to evaluate the validity of 3D digital models made from blue LED dental scanner. Twenty same cases of stone models and 3d digital models were manufactured for this study. Intercanine distance, intermolar distance, two dental arch lengths(right, left) and two diagonal of dental arch lengths(right, left) were measured for evaluation of validity. The nonparametric Wilcoxon rank sum test was used for statistical analysis (${\alpha}$=0.05). Although stone models showed larger than digital models in all measured distances(p<0.05), none exceeded the clinically acceptable range.
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