Geri Dön

Statistical power in cluster randomized trials: An evaluation of observed and latent mean covariate

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 401548
  2. Yazar: BURAK AYDIN
  3. Danışmanlar: DR. WALTER L. LEITE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Unıversıty Of Florıda
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Cluster randomized trials typically represent a substantial investment of time and money. As the use of cluster randomized trials has become more common, it has become particularly important to investigate the impact of analytical methods on the results of these trials. This study investigated Type I error rate and power for the test of the treatment effect in a 2-level cluster randomized trial as well the bias of the standardized treatment effect for four analytical methods. The four methods are the result of two factors (a) whether a level-two covariate was an observed mean or latent mean of a level-1 covariate and (b) whether the level-1 deviation scores were included in the model. Results showed that the treatment effect is estimated without bias; coverage rates might be problematic with the latent mean method excluding the deviation score if the cluster size is small. Results also showed that the effect of excluding the deviation score with observed mean methods on statistical power to detect a treatment effect is negligible. Excluding the deviation score with latent mean method is not suggested due to accuracy problems and reduction of statistical power. There was evidence supporting that, in general, the difference between observed mean methods and latent mean method with the deviation score is not substantial in terms of bias, statistical power and Type I error rate. Two empirical studies were conducted to demonstrate the conclusions of the simulation study.

Benzer Tezler

  1. Hıza bağlı kümelenmiş ilave eksantrik yükleme ile geleneksel ilave eksantrik yükleme antrenmanının kuvvete yönelik biyomotor özellikler üzerine etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of speed-dependent clustered accentuated eccentric loading and traditional accentuated eccentric loading training on biomotor properties for strength

    MEHMET ERSÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    SporMarmara Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİH PINAR

  2. Revısıtıng cluster decomposıtıon ın de sıtter

    De sitter'de küme ayrışımının tekrar ele alınması

    MURAT ÖNEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Fizik ve Fizik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GİZEM ŞENGÖR ERÖNCEL

  3. Sakız fasulyesinde bitki boyu için uygun büyüme modelleri ile bazı verim özelliklerinin incelenmesi

    Investigation of some yield traits and suitable growth models for plant height in cluster bean

    SELDA DİLEK KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEVLÜT AKÇURA

  4. İleri istatistiksel yöntemler kullanarak rüzgârdan üretilen elektriksel gücün tahmini

    Wind-electric power forecast using advanced statistical methods

    SERKAN BUHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIK ÇADIRCI

  5. Pulmoner emboli vakalarında heterojeniteyi anlamak: Risk gruplarının kümeleme analizi ile belirlenmesi

    Understanding heterogeneity in pulmonary embolism cases: identification of risk groups using cluster analysis

    MUSTAFA PARTİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Göğüs HastalıklarıTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CEMAL PAZARLI