Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.5
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pp.507-517
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2019
Statistical matching is a method of combining multiple sources of data that are extracted or surveyed from the same population. It can be used in situation when variables of interest are not jointly observed. It is a low-cost way to expect high-effects in terms of being able to create synthetic data using existing sources. In this paper, we propose the several statistical micro matching methods using a multinomial logistic regression model when all variables of interest are categorical or categorized ones, which is common in sample survey. Under conditional independence assumption (CIA), a mixed statistical matching method, which is useful when auxiliary information is not available, is proposed. We also propose a statistical matching method with auxiliary information that reduces the bias of the conventional matching methods suggested under CIA. Through a simulation study, proposed micro matching methods and conventional ones are compared. Simulation study shows that suggested matching methods outperform the existing ones especially when CIA does not hold.
This study attempts to examine statistical tasks in the middle-school mathematics textbooks of Korea and Connected Mathematics 3 [CMP] of the US in terms of an opportunity-to-learn for statistical reasoning. We utilized an analytical framework consisting of types of context, statistical reasoning level, cognitive demand of the tasks, and types of student response. The findings from the task analysis suggested that Korean textbooks focused on finding answers by applying previously learned algorithms or formulas and thus provided students with very limited opportunities to experience statistical reasoning. Also, the results proposed that the mathematical tasks in statistics unit of CMP3 offer more essential and complex tasks that promote students' conceptual understanding of various statistical ideas and statistical reasoning in a meaningful way.
Statistical engineering contains design of experiments, quality control/ management, and reliability engineering. Python is a free software environment for machine learning, data science, and graphics. Python package has many functions and libraries for statistical engineering. We can use Python package as a useful tool for statistical engineering. This paper shows applications of Python package for statistical engineering and suggests a total Python projects for statistical engineering.
The importance of statistics in everyday life and work place has led to calls for an increased attention to statistical literacy in the mathematics curriculum both internationally and domestically. While professional organizations and researchers propose perspectives towards and models of statistical literacy, conceptions and elements of statistical literacy vary. This study examines how mathematics textbook questions fulfill the requirements of statistical literacy by employing two models: Watson's model focusing on understanding of statistical language and Curcio's model on data interpretation aspects of statistical literacy. For this, a total of 872 problem questions presented in the statistics units of from ten textbooks for the middle school year 1 mathematics were analyzed.
Recently, the number of students taking basic statistics in liberal arts courses at universities nationwide has been increasing significantly. Students who learn statistics only for one semester are more likely to live as consumers than producers of statistical analysis in the future. What consumers need is statistical literacy and thinking skills rather than statistical methods. This paper deals with what points should be considered in order to develop textbooks that improve statistical thinking.
In Korea, the statistical system is very weak because it is not functional. Knowledge of statistical theory remains iosolated from applications: routine tasks of collection or processing of data are continued often without utilization, and programms are started in a superficial imitation of other without any purpose. It is essential, in Korea, to make statistics purposive. The only way is to give training statistics-fully developed technology of a multi-discipline character in applied statistics. The purpose of this study is primarily to survey the necessity of, or desire for, statistical tarining for the statistical personnel of the government agencies or bank offices in Seoul, Korea and discuss an adequate method of vacational training in statistics. This survey can be summarized as follows : (1) about 94 percent of the sampled people (478) do not consider their present statistical background adequately trained and 128 persons out of 478 request a graduate level training in respective fields. (2) The statistical fields on job in the sample are : Economic statistics : 138, Sampling survey : 228, management statistics : 50, other fields : 62. (3) Educational background are * College graduate : 369 (male 347, female 22) Economics 99, Business administration 99, Law 71, Mathematics and statistics 24, Others 76 * High school graduate : 109 (male 43, female 66)
Objectives : The purpose of this study was to assess the statistical methods errors used in the journal of Oriental Rehabilitation Medicine(JORM) and to identify the types of errors in statistical analysis. Methods : We reviewed quantitative articles that were published in the JORM from January 2005 through October 2009. Those were not used by statistical analysis such as literature studies, case study, review articles were not included in this analysis. A total of 296 articles was reviewed. We evaluated the adequacy and the validity of the statistical techniques with our checklist established be modified Lee's checklist, and three statistical evaluators assessed together to minimize bias. Results : Of the 222 articles, 213 were used in inferential and descriptive statistics. Of those 80% of articles adopting descriptive and inferential statistics were detected having statistical errors. One articles used 1.7 statistical method unit generally. Most frequently employed statistics were student t-test, one way ANOVA. pearson correlation analysis, Mann-whitney U test, paired t-test, and chi-square test in their order. However, most frequent statistics having errors were similar in order. The most common statistic errors were as follow: 1. absence of normality test, 2. misuse between paired test and unpaired test, 3. wrong choice of repeated measures analysis without consideration of time variables, 4, increase of Type I error by using inappropriate multiple test, 5. inappropriate application of discrete or categorical data instead of continuous data in correlation analysis, 6. poor consideration of basic consumption in chi-square test, 7. confusion between frequency comparison and average comparison, 8. mentioning the statistical technique without using it. Conclusions : We found various mistake or misuses in the applications of statistical methodologies in the articles published in the JORM. Careful consideration of statistical use and review from the specialist of statistics are warranted for improving the quality of JORM.
Lee, Yong-Jae;Kwak, Min-Jung;Jung, Hae-Ree;Ha, Hyun-Yee;Chae, Han
Korean Journal of Oriental Medicine
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v.18
no.2
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pp.55-64
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2012
Objectives: This study was performed to review the use of statistical analysis methods for the Traditional Korean Medicine studies listed on the Korea Citation Index from 1999 to 2008. Methods: A total of 4217 studies published on four journals of Traditional Korean Medicine were screened and 2682 articles using statistical methods were selected for the review. The selected studies were analysed according to their published year, statistical method and statistical package for use. Results: Statistical methods were used steadily in 64.6% of the articles after 2001, the most used statistical methods(57%) were mean difference comparison between 2 groups. The number of statistical methods mostly used in one article was identified as one in 1931 articles (72.0%). Duncan (36.8%) and Tukey (26.5%) were used for the ANOVA post hoc analysis. SPSS was most frequently used 68% out of Statistical package programs.(the number of mean difference comparison among more than 3 groups was continuously increasing and that makes post hoc being used. skills of statistical methods need to be diversified.) Conclusion: The interest on the proper use of statistical analysis in the research is increasing. This study will contribute to the Evidence-based Teaching on research methodology in Traditional Korean Medicine.
Yim, Kyoung-Hoon;Nahm, Francis Sahn-Gun;Han, Kyoung-Ah;Park, Soo-Young
The Korean Journal of Pain
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v.23
no.1
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pp.35-41
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2010
Background: Statistical analysis is essential in regard to obtaining objective reliability for medical research. However, medical researchers do not have enough statistical knowledge to properly analyze their study data. To help understand and potentially alleviate this problem, we have analyzed the statistical methods and errors of articles published in the Korean Journal of Pain (KJP), with the intention to improve the statistical quality of the journal. Methods: All the articles, except case reports and editorials, published from 2004 to 2008 in the KJP were reviewed. The types of applied statistical methods and errors in the articles were evaluated. Results: One hundred and thirty-nine original articles were reviewed. Inferential statistics and descriptive statistics were used in 119 papers and 20 papers, respectively. Only 20.9% of the papers were free from statistical errors. The most commonly adopted statistical method was the t-test (21.0%) followed by the chi-square test (15.9%). Errors of omission were encountered 101 times in 70 papers. Among the errors of omission, "no statistics used even though statistical methods were required" was the most common (40.6%). The errors of commission were encountered 165 times in 86 papers, among which "parametric inference for nonparametric data" was the most common (33.9%). Conclusions: We found various types of statistical errors in the articles published in the KJP. This suggests that meticulous attention should be given not only in the applying statistical procedures but also in the reviewing process to improve the value of the article.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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