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.
Data from repeated measurements are accomplished through repeatedly processing the same subject under different conditions and different points of view. The power of testing enhances the choice of pertinent analysis methods that agrees with the characteristics of data concerned and the situation involved. Along with the clinical example, this paper compares the analysis of the variance on ex-post tests, gain score analysis, analysis by mixed design and analysis of covariance employable for repeating measure. Comparing the analysis of variance on ex post test, and gain score analysis on correlations, leads to the fact that the latter enhances the power of the test and diminishes the variance of error terms. The concluded probability, identified that the gain score analysis and the mixed design on interaction between "between subjects factor" and "within subjects factor", are identical. The analysis of covariance, demonstrated better power of the test and smaller error terms than the gain score analysis. Research on four analysis method found that the analysis of covariance is the most appropriate in clinical data than two repeated test with high correlation and ex ante affects ex post.
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.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.40
no.4
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pp.641-649
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2016
Highly precision body measurements represent basic data required by industry and researches who wish to utilize information about the human body. The proficiency and expertise of the measurers have a significant influence on the error and accuracy of data when various parts from multiple subjects' bodies are measured. Therefore, in order to measure accurate body measurements (when measuring bodies directly), it is necessary to conduct objective analyses on errors. This study calculated the Relative Technical Error of Measurement (%TEM) using data that measured each of 24 subjects and discussed errors and methods to reduce errors by conducting comparison analysis based on measured items and objects. The result of analysis indicated that the errors based on age and gender of the objects of measurement were minor; however, there were comparatively distinct differences in measured errors based on measured items. 'Right and left Shoulder Angle' for all measured subjects displayed the greatest errors and standard deviations. 'Height' dimension, Lateral Malleolus Height and Head Height had big errors; in addition, 'Circumference', Neck Base Circumference and Armscye Circumference also had big errors. More careful measurements of such items with big errors require additional educational plan such as a proposal for more objective and detailed measurement methods. Items with small errors but big standard deviations such as Waist Circumference, Calf Circumference, Minimum Leg Circumference, Chest Circumference, Hip Circumference and Waist Circumference confirmed that errors for them greatly decreased with repeated experiments and resultant measurers increased proficiency; consequently, repeated measuring experiments for these items greatly enhance accuracy.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.3
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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.
The application of multivariate linear rank statistics to data with item nonresponse is considered. Only a modest extension of the complete data techniques is required when the missing data may be thought of as a random sample, and an appropriate modification of the covariances is derived. A proof of the asymptotic multivariate normality is given. A review of some related results in the literature is presented and applications including longitudinal and repeated measures designs are discussed.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.1
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pp.109-116
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2001
The detection of corporate failures is a subject that has been particularly amenable to cross-sectional financial ratio analysis. In most of firms, however, the financial data are available over past years. Because of this, a model utilizing these longitudinal data could provide useful information on the prediction of bankruptcy. To correctly reflect the longitudinal and firm-specific data, the generalized linear model with assuming the first order AR(autoregressive) process is proposed. The method is motivated by the clinical research that several characteristics are measured repeatedly from individual over the time. The model is compared with several other predictive models to evaluate the performance. By using the financial data from manufacturing corporations in the Korea Stock Exchange (KSE) list, we will discuss some experiences learned from the procedure of sampling scheme, variable transformation, imputation, variable selection, and model evaluation. Finally, implications of the model with repeated measurement and future direction of research will be discussed.
This study was done to recognize the importance of errors in measurements of cephalometric radiograph and to find the anatomical structures those need special care to select as a reference points through the detection of the systematic errors and estimation of random errors. For this purose, 100 cephalometric radiographs were prepared by usual manner and 61 reference points, and 130 measurement variables were established. Measurement errors were detected and estimated by the comparison of the 25 randomly-selected samples for repeated measurements with the main sample. The following results were obtained : 1. In comparison of the repeated measurements, there were statistical significant differences in 24 variables which were 18.4% of 130 total variables. 2. The frequency of the difference in identification of the reference points between the repeated measurements was very high in the root apex of upper incisor(as), the most posterior wall of maxilla(tu), soft tissue nasion(n'), soft tissue frontal eminence(ft), and ad3 in airway. 3. After correction of reference points marking until the level of below 5% significance, the range of random errors were from 0.67 to 1.71 degree or mm. 4. The variable shown the largest random error was the interincisal angle(ILs-ILi). 5. Measurement errors were mainly caused by the lack of precision in anatomic definitions and obscure radiographic image. From the above results, the author could find the high possibility of errors in cephalometric measurements and from this point, we should include error analysis in all the studies concerning measurments. In is essential to have a concept of error analysis not only for the investigator but also for a reader of other articles.
Objective: This study investigated whether it is possible to use a two-dimensional (2D) standard in three-dimensional (3D) analysis, by comparing the angles and lengths measured from a midsagittal projection in 3D cone-beam computed tomography (CBCT) with those measured by 2D lateral cephalometric radiography (LCR). Methods: Fifty patients who underwent both LCR and CBCT were selected as subjects. CBCT was reoriented in 3 different methods and the measuring-points were projected onto the midsagittal plane. Twelve angle values and 8 length values were measured on both LCR and CBCT and compared. Results: Repeated measures analysis of the variance revealed statistically significant differences in 7 angular and 5 linear measurements among LCR and 3 types of CBCT (p < 0.05). Of these 12 measurements, multiple comparisons showed that 6 measurements (ANB, AB to FH, IMPA, FMA, Co-Gn, Go-Me) were not significantly different in pairwise comparisons. LCR was significantly different from 3 types of CBCT in 3 angular (SN to FH, interincisal angle, FMIA) and 2 linear (S-Go, Co-ANS) measurements. The CBCT method was similar for all measurements, except for 1 linear measurement, i.e., S-N. However, the disparity between the mean values for all parameters was within the range of clinical measurement error. Conclusions: 3D-CBCT analysis, using midsagittal projection, is a useful method in which the 2D-LCR normative values can be used. Although the measurements changed with reorientation, these changes were not clinically significant.
Objective: Rehabilitative ultrasound imaging is a safe and noninvasive technique for evaluating muscle thickness. A dual probe-fixing frame (DPF) can provide visual feedback during exercises targeting specific muscles. The purpose of this research was to verify the reliability and validity of the DPF for dual-probe ultrasound (DPU)-based visual feedback exercises, allowing users to use both hands freely. Design: This cross-sectional study used repeated measures to compare muscle thickness measurements obtained using the handheld device and DPF with DPU. Methods: Twenty healthy adults participated in the study. Measurements were taken over two sessions, with a two-day interval between the sessions. The thicknesses of the rectus abdominis (RA) and transverse abdominis (TrA) muscles were measured using DPU. The DPF with DPU developed by the research team, was used along with a laptop-based muscle viewer. Bland-Altman analysis and intraclass correlation coefficients (ICCs) calculations were used in statistical analyses to evaluate agreement and reliability, respectively. Results: The results of the Bland-Altman analysis showed small average differences between the handheld and DPF methods for both RA and TrA muscle thicknesses. Inter-rater reliability analysis showed high ICC values for DPF measurements of both RA (0.908-0.912) and TrA (0.892-741) muscle thicknesses. Intra-rater reliability analysis also showed good ICC values for measurements taken by a single examiner over two days. Conclusion: The findings of this study demonstrate that the DPF provides reliable and valid measurements of muscle thickness during visual feedback exercises using the DPU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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