Friedman rank-sum multiple comparison procedure is often applied to nonparametric multiple comparison method under randomized block design. Since this method does not use between-block information, we propose, in this paper, nonparametric multiple comparison procedures employing aligned method suggested by Hedges and Lehmann(1962) under randomized block design. The proposed procedure and Friedman procedure are compared by Monte Carlo simulation study.
Park, Tae-Jun;Yang, Seung-Han;Lee, Yeong-Mun;Kim, Hui-Sul
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.12
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pp.110-115
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2001
In this paper, a multiple comparison was proposed to minimize the amount of coolant. And new coolant level, called "low level", was suggested to show usefulness of multiple comparison for experiments. The amount of this levee is about 1/4 of conventional coolant amount-called "high level", and dry cutting is called "none level". Using these coolant levels, the cutting temperatures of each coolant level in turning process were analyzed by analysis of variance(ANOYA)-test and a multiple comparison. As the result of ANOVA-test, we have just known that the average of temperature of each coolant level is not equal. However by Tukey's HSD, one of multiple comparison. it was analyzed that the average of temperature of low level is similar to that of high levee and different from that of none level.erent from that of none level.
Number talks as a brief instructional routine benefits students and teachers. In general, the routines consist of four steps- introducing, posing questions, collecting answers, sharing ideas. This paper focuses on the sharing ideas step in which multiple strategies are shared by students because teachers sometimes do not know what to do with these multiple ideas. One way is to support students to engage in comparison given that teachers are expected to support students to compare strategies in number talks. This paper explores whether and how 15 prospective teachers supported students in their practicum classroom to compare different strategies in their enacted number talk. In this paper, 15 videos of number talks enacted by the prospective teachers were collected. Analyzing the videos produced multiple episodes in relation to comparing strategies, including 1) where prospective teachers created pre-conditions for comparison, 2) where they invited students for comparison, 3) where they pressed students to compare, and 4) where they offered their own way to compare. There were two patterns that might limit the potential of having multiple strategies as conditions for comparison. Additionally, this paper found that even though the prospective teachers missed opportunities to support students to compare different strategies, there were two ways for teachers to support students to engage in comparison. These findings can be used for mathematics teacher educators to support prospective teachers.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.44
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pp.333-341
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1997
The purpose of this paper is to compare the manufacturing process with random covariate using multiple comparison procedure. The methodology that compares each manufacturing process by inspecting the number of nonconforming items out of k-treatment, has serveral limitations and problems according to the method and contect of the analysis. The proper way of analysis, therefore, could be obtained by the multiple comparison procedure of simultaneous confidence region of variance components. Effections that affect a manufactuing process may be predictive of responce to treatments are called covariates. In the study of comparing several treatments, prsense of covariate may bias the estimates of treatment effects.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.1
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pp.233-244
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2006
In this paper, we develop the Bayesian multiple comparisons procedure for the binomial distribution. We suggest the Bayesian procedure based on fractional Bayes factor when noninformative priors are applied for the parameters. An example is illustrated for the proposed method. For this example, the suggested method is straightforward for specifying distributionally and to implement computationally, with output readily adapted for required comparison. Also, some simulation was performed.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.3
no.1
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pp.76-85
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2010
The purpose of this study is to examine the effect of higher grades in elementary the science process skill and scientific attitudes by multiple-intelligence. To verify research problem, the subject of this study were sixth-grade students selected from two classes of an elementary school located in U1san : the search group is composed of twenty-nine students who were participated in multiple-Intelligence situation, and the other is composed of thirty-two students(comparison group) who were participated in teacher map based learning situation. During six weeks, the multiple-Intelligence was executed in th search group while the teacher map based instruction in comparison group Post-test showed following results: First, the search group showed a significant improvement in the science process skill compared th the comparison group. Second, the search group did not showed a significant improvement in the scientific attitudes compared th the comparison group. In conclusion, multiple-Intelligence teaching model was more effective than the teacher map based teaching model on science process skill. However, since the study has a limit on an object of the study and the applied curriculum, the additional studies need to be conducted with an extended comparative group and curriculum.
When a comparison is made with respect to the unknown best treatment, Hsu (1984, 1985) proposed the so called multiple comparisons procedures with the best in the analysis of variance model. Applying Hsu's results to the analysis of covariance model, simultaneous confidence intervals for multiple comparisons with the best in a balanced one-way layout with a random covariate are developed and are applied to a real data example.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2004.11a
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pp.229-236
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2004
This article presents a multiple comparison ranking procedure for several products of the Poisson rates. A preference probability matrix that warrants the optimal comparison ranking is introduced. Using a Bayesian Monte Carlo method, we develop simulation-based procedure to estimate the matrix and obtain the optimal ranking via a row-sum scores method. Necessary theory and two illustrative examples are provided.
This paper develops a multiple comparison method for finding an optimal ordering of K geometric means of exponential parameters. This is based on the paired comparison experimental arrangement whose results can naturally be represented by a completely oriented graph. Introducing posterior preference probabilities and stochastic transitivity conditions to the graph, we obtain a new graphical model that yields criteria for the optimal ordering in the multiple comparison. Necessary theories involved in the method and some computational aspects are provided. Some numerical examples are given to illustrate the efficiency of the suggested method.
Multiple comparisons are required to confirm whether or not something is significant if the null hypothesis to test whether the difference between more than three treatments is rejected in a one-way layout. There are both parametric multiple comparison method Tukey (1953) and Nonparametric multiple comparison method based on Kruskal-Wallis (1952).This procedure is applied to a mixed sample of all data and then an average ranking is used for each of three or more treatments. In this paper, a new nonparametric multiple comparison procedure based on joint placements for a one-way layout as extension of the joint placements described in Chung and Kim (2007) was proposed. Monte Carlo simulation is also adapted to compare the family wise error rate (FWE) and the power of the proposed method with previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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