The comparison of the repeated measurements is often needed to see whether they agree sufficiently, when a measurement is repeated under identical conditions by different raters. Such investigations are often analyzed inappropriately, by using correlation coefficient. The purpose of this study is to introduce statistical methods for accessing the agreement of the repeated measurements, which include Bland-Altman plot, intra class correlation, Passing-Bablok regression and Cohen's kappa coefficient, and to show how to execute them using examples.
Pain is subjective, while statistics related to pain research are objective. This review was written to help researchers involved in pain research make statistical decisions. The main issues are related with the level of scales that are often used in pain research, the choice of statistical methods between parametric or nonparametric statistics, and problems which arise from repeated measurements. In the field of pain research, parametric statistics used to be applied in an erroneous way. This is closely related with the scales of data and repeated measurements. The level of scales includes nominal, ordinal, interval, and ratio scales. The level of scales affects the choice of statistics between parametric or non-parametric methods. In the field of pain research, the most frequently used pain assessment scale is the ordinal scale, which would include the visual analogue scale (VAS). There used to be another view, however, which considered the VAS to be an interval or ratio scale, so that the usage of parametric statistics would be accepted practically in some cases. Repeated measurements of the same subjects always complicates statistics. It means that measurements inevitably have correlations between each other, and would preclude the application of one-way ANOVA in which independence between the measurements is necessary. Repeated measures of ANOVA (RMANOVA), however, would permit the comparison between the correlated measurements as long as the condition of sphericity assumption is satisfied. Conclusively, parametric statistical methods should be used only when the assumptions of parametric statistics, such as normality and sphericity, are established.
Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.
생명과학 또는 의학 연구에서는 반복 측정된 변수들 간의 상관 관계를 보고자 하는 경우가 발생한다. 반복 측정된 것을 고려하지 않으면 상관관계를 과소 추정하는 경향이 나타나므로 이를 고려해야 하며, 선형혼합모형의 분산-공분산 행렬을 이용하여 상관관계를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 변수들의 반복 측정이 동시에 된 경우와 그렇지 않은 경우로 나누어 혼합모형을 이용한 상관계수의 추정방법을 소개한다. 고속 음향 복사력 임펄스 영상(acoustic radiation force impulse imaging; ARFI)으로 간과 비장에서 각각 세 번씩 전단파 속도를 반복 측정하고 복부 초음파 검사로 비장 길이를 측정한 자료에서 전단파 속도와 비장 길이 간의 상관 관계를 분석하기 위해 본 논문에서 소개한 방법들을 적용하였고 SAS의 PROC MIXED를 이용하는 방법을 제시하였다.
A new measurement scheme is proposed to generate an optimized boost table for video rate LCD response time compensation. This method, which closely follows basic theory, enables up to a 90% reduction in the lookup table creation time compared to conventional methods. Furthermore, while conventional approaches require all measurements to be repeated in order to load the entire LUT whenever key parameters such as refresh rate or boost intensity are modified, the method proposed in this paper allows the new table to be calculated by utilizing saved waveform data without the need for any repeated measurements.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.182-189
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2023
This study investigates the psychological effects of positive/negative valence order in repeated exposure to a suspenseful text. Specifically, the study seeks to understand how the order in which positive and negative elements are presented in a narrative impacts the experience of suspense, arousal, and enjoyment in readers or listeners. Using a suspenseful short story, participants were exposed to narratives with varying valence orders in a repeated-measures design. The study employed self-report questionnaires and psychophysiological measurements to capture participants' psychological responses. The results supported the hypothesis that repeated exposure impacts suspense, with negative valence enhancing suspense and arousal. Moreover, the order of valence influenced participants' psychological responses, indicating that positive valence can mitigate the impact of repeated exposure. However, the influence on enjoyment was not significant. Psychophysiological measures, specifically skin conductance level (SCL), revealed trends of habituation over repeated exposure. The findings underscore the significance of negative valence in heightening suspense and suggest directions for future research in exploring diverse factors that contribute to suspense in both fictional and real-life contexts.
In the analysis of repeated measurements, multivariate regression models that account for the correlations among the observations from the same subject are widely used. Like the usual univariate regression models, these multivariate regression models also need some model diagnostic procedures. In this paper, we propose a simple graphical method to detect outliers and to investigate the goodness of model fit in repeated measures data. The graphical method is based on the quantile-quantile(Q-Q) plots of the $X^2$ distribution and the standard normal distribution. We also propose diagnostic measures to detect influential observations. The proposed method is illustrated using two examples.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권3호
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pp.321-328
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2018
In clinical trials with repeated measurements, the time-averaged difference (TAD) may provide a more powerful evaluation of treatment efficacy than the rate of changes over time when the treatment effect has rapid onset and repeated measurements continue across an extended period after a maximum effect is achieved (Overall and Doyle, Controlled Clinical Trials, 15, 100-123, 1994). The sample size formula has been investigated by many researchers for the evaluation of TAD in two treatment groups. For the evaluation of TAD in multi-arm trials, Zhang and Ahn (Computational Statistics & Data Analysis, 58, 283-291, 2013) and Lou et al. (Communications in Statistics-Theory and Methods, 46, 11204-11213, 2017b) developed the sample size formulas for continuous outcomes and count outcomes, respectively. In this paper, we derive a sample size formula to evaluate the TAD of the repeated binary outcomes in multi-arm trials using the generalized estimating equation approach. This proposed sample size formula accounts for various correlation structures and missing patterns (including a mixture of independent missing and monotone missing patterns) that are frequently encountered by practitioners in clinical trials. We conduct simulation studies to assess the performance of the proposed sample size formula under a wide range of design parameters. The results show that the empirical powers and the empirical Type I errors are close to nominal levels. We illustrate our proposed method using a clinical trial example.
PURPOSE. The color of the ceramic restorations is affected by various factors such as brand, thickness of the layered the ceramic, condensation techniques, smoothness of surface, number of firings, firing temperature and thickness of dentin. The aim of this study was to evaluate the color change and surface roughness in dental porcelain with different thicknesses during repeated firings. MATERIALS AND METHODS. Disc-shaped (N=21) metal-ceramic samples (IPS Classic; Ivoclar Vivadent; Shaar, Liechtenstein) with different thickness were exposed to repeated firings. Color measurement of the samples was made using a colorimeter and profilometer was used to determine surface roughness. ANOVA and Tukey tests with repeated measurements were used for statistical analysis. RESULTS. The total thickness of the ceramics which is less than 2 mm significantly have detrimental effect on the surface properties and color of porcelains during firings (P<.05). CONCLUSION. Repeated firings have effects on the color change and surface roughness of the dental ceramics and should be avoided.
Objectives: In order to accurately measure skin moisture and accumulate normal skin moisture data, analyzing the uncertainty of the skin moisture measurement and establishing standard reference data is essential. It helps to evaluate the skin's condition and has great significance in diagnosis and treatment. In this study, the traceability of the equipment and the uncertainty of the results were analyzed for their potential use in the field of Korean medicine. The data was collected measuring skin moisture on the sole of the foot. Methods: One professional measured the moisture of the adult male's foot 10 times following a determined protocol. The standard uncertainty of repeated measurements was calculated from the mean value of 10 repeated measurements. Ten trainee participants also measured the adult male's foot following a determined protocol. The standard uncertainty by tester was calculated from the value of repeated measurements. Results: As a result of analyzing the difference between the mean and standard uncertainties in both the expert and trainees, it was confirmed that the variance in this study did not satisfy the normal distribution. In addition, the Mann-Whitney U-test was carried out, and it was found that there was no significant difference in the measured values of the two groups. The authorized uncertainty of measurements and traceability of all the equipment was not confirmed. Conclusions: This paper establishes the basis for later measurement-equipment research to provide the objective indicators to approach the dryness of plantar skin from dehydration, the Korean medicine perspective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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