Purpose: This study aimed to examine the accuracy and adequacy of research papers reporting statistical testings for correlation and regression. Method: Original research articles utilized correlation and regression analysis were reviewed from the Korean Journal of Women Health Nursing published from the year 2004 to 2006. Thirty-six papers were evaluated in accordance with formatted criteria in respect to an inclusiveness of research title, accuracy of statistical methods and presentation styles, and errors in reporting statistical outcomes. Result: Thirty articles (83.3%) utilized Pearson's correlational analysis, and ten articles did regression analysis. Lack of accurate understanding and interpretation of the statistical method was a main fault. Basic assumptions and diagnostic testings for each statistical method were not performed or described in most of the studies. Some points like consistency of research questions with statistical methods and criteria for sample size were still left out in part. Details of the presentation in the reporting of outcomes were not complied with the guidelines, which need careful concerns of the writers. Errors in English of result tables were found in more than one third of the tables. Conclusion: The outcome would be reflected in the submission guidelines for future writers. To reach the level comparable with internationally recognized nursing journals, concrete knowledge to apply statistical methods should be ensured in the processes of submission, reviews, and editing.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.445-452
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1997
In this paper, twicing technique for the improvement of asymptotic boundary bias in nonparametric regression is considered. Asymptotic mean squared errors of the nonparametric regression estimators are derived at the boundary region by twicing the Nadaraya-Waston and local linear smoothing. Asymptotic biases of the resulting estimators are of order$h^2$and$h^4$ respectively.
We consider the subdiagonal bilinear model and ARMA model with subdiagonal bilinear errors. Sufficient conditions for geometric ergodicity of associated Markov chains are derived by using results on generalized random coefficient autoregressive models and then strict stationarity and ,a-mixing property with exponential decay rates for given processes are obtained.
목 적: 본 연구는 대한방사선종양학회지 게재 논문의 통계 오류 현황을 파악하고 이에 근거한 문제 제기를 통해 학회지의 학술적 발전에 기여하고자 하였다. 대상 및 방법: $2006{\sim}2007$년 사이에 대한방사선종양학회지에 게재된 총 77편의 논문을 연구 대상으로 하였다. 각각의 논문에 적용된 통계 방법론의 적정성 평가는 통계점검표를 활용하였다. 통계점검표에는 연구의 종류, 통계 기법의 사용 범위, 각 논문에 적용된 통계 기법의 종류, 통계적 기법 적용의 타당성 항목이 포함되었다. 통계 오류는 '생략의 잘못'과 '시행의 잘못' 항목으로 나누었다. 한 논문에서 서로 다른 항목이 여러 가지 관찰된 경우 각각 횟수로 측정하였다. 같은 항목이 2회 이상 측정된 경우 1회로 횟수를 측정하였다. 통계 전문가가 개별 논문을 대상으로 통계점검표를 작성하였다. 일차 평가자가 방사선종양학 전문가가 아닌 것에서 올 수 있는 평가 오류가 있을 수 있으므로 개별 통계점검표는 간행위원회에서 한 차례 더 세부 점검을 하였다 작성된 통계점검표의 통계 분석은 SAS (version 9.0, SAS Institute, NC, USA) 소프트웨어를 이용하였고 빈도분석을 시행하여 각 항목의 빈도와 백분율을 산출하였다. 결 과: 총 77편 중 원문을 다운로드 할 수 없었던 4편을 제외한 73편의 게재 논문을 대상으로 평가하였다. 증례보고는 5편, 원저 논문은 58편이었다. 대상 논문 중 46편의 논문에서 통계적 추론을 사용하였고, 16편의 논문에서 단순한 기술통계를 사용했으며, 11편의 논문에서는 통계적 기법을 사용하지 않았다. 추론통계를 사용한 46편의 논문에서 사용된 추론통계의 횟수는 각각 분할표분석 17회(37.0%), 비교통계분석 23회(50.0%), 회귀분석 7회(15.2%), 상잔분석 5회(10.9%), 생존분석이 27회(58.7%)였다. 통계 기법을 활용하여 연구 결과를 분석할 때 통계적용의 오류가 없는 논문은 19%였다. '생략의 잘못'은 34편(50.0%)의 논문에서 총 50회 관찰되었다. '시행의 잘못'은 35편(51.5%)의 논문에서 총 47회 관찰되었다. '생략의 잘못'과 '시행의 잘못'이 모두 발견된 논문은 21편(30.9%)이었다. 결 론: 대한방사선종양학회지에 게재된 논문에서 통계 분석 과정의 다양한 영역에 걸쳐 크고 작은 통계적 오류가 있음을 확인하였다. 향후 대한방사선종양학회지 투고 논문의 심사과정에서 통계 오류에 관한 적절한 심사를 추가하는 것이 필요하다고 판단된다.
Flow-accelerated corrosion (FAC), liquid droplet impingement erosion (LDIE), cavitation and flashing can cause continuous wall-thinning in nuclear secondary pipes. In order to prevent pipe rupture events resulting from the wall-thinning, most NPPs (nuclear power plants) implement their management programs, which include periodic thickness inspection using UT (ultrasonic test). Meanwhile, it is well known in field experiences that the thickness measurement errors (or deviations) are often comparable with the amount of thickness reduction. Because of these errors, it is difficult to estimate wall-thinning exactly whether the significant thinning has occurred in the inspected components or not. In the previous study, the authors presented an approximate estimation procedure as the first step for thickness measurement deviations at each inspected component and the statistical & quantitative characteristics of the measurement deviations using plant experience data. In this study, statistical significance was quantified for the current methods used for wall-thinning determination. Also, the authors proposed new estimation procedures for determining local wall-thinning to overcome the weakness of the current methods, in which the proposed procedure is based on analysis of variance (ANOVA) method using subgrouping of measured thinning values at all measurement grids. The new procedures were also quantified for their statistical significance. As the results, it is confirmed that the new methods have better estimation confidence than the methods having used until now.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권2호
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pp.189-199
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2020
This paper studies a Bayesian ordered multiple linear regression model with skew normal error. It is reasonable that the kind of inherent information available in an applied regression requires some constraints on the coefficients to be estimated. In addition, the assumption of normality of the errors is sometimes not appropriate in the real data. Therefore, to explain such situations more flexibly, we use the skew-normal distribution given by Sahu et al. (The Canadian Journal of Statistics, 31, 129-150, 2003) for error-terms including normal distribution. For Bayesian methodology, the Markov chain Monte Carlo method is employed to resolve complicated integration problems. Also, under the improper priors, the propriety of the associated posterior density is shown. Our Bayesian proposed model is applied to NZAPB's apple data. For model comparison between the skew normal error model and the normal error model, we use the Bayes factor and deviance information criterion given by Spiegelhalter et al. (Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology), 64, 583-639, 2002). We also consider the problem of detecting an influential point concerning skewness using Bayes factors. Finally, concluding remarks are discussed.
A new physical/statistical diagnostic downscale model has been developed for use to improve near-surface air temperature forecasts. The model includes a series of physical and statistical correction methods that account for un-resolved topographic and land-use effects as well as statistical bias errors in a low-resolution atmospheric model. Operational temperature forecasts of the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) were downscaled at 100 m resolution for three months, which were used to validate the model's physical and statistical correction methods and to compare its performance with the forecasts of the Korea Meteorological Administration Post-processing (KMAP) system. The validation results showed positive impacts of the un-resolved topographic and urban effects (topographic height correction, valley cold air pool effect, mountain internal boundary layer formation effect, urban land-use effect) in complex terrain areas. In addition, the statistical bias correction of the LDAPS model were efficient in reducing forecast errors of the near-surface temperatures. The new high-resolution downscale model showed better agreement against Korean 584 meteorological monitoring stations than the KMAP, supporting the importance of the new physical and statistical correction methods. The new physical/statistical diagnostic downscale model can be a useful tool in improving near-surface temperature forecasts and diagnostics over complex terrain areas.
The multicollinearity problem in a multiple linear regression model may present deleterious effects on predictions. Thus, its is desirable to consider the optimal fractions with respect to the unbiased estimate of the mean squares errors of the predicted values. Interstingly, the optimal fractions can be also illuminated by the Bayesian inerpretation of the general James-Stein estimators.
The purpose of this paper is to suggest the problems of basic population data(1960-2005) and the data(2006-2050) of population projections reported by Korean National Statistical Office in November 2006. The errors on the basic population data can be easily checked by using the graphical analysis and the method of linear regression analysis. It is necessary to revise the population projections reported by Korean National Statistical Office.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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