Loading...
6 results
Search Results
Now showing 1 - 6 of 6
- Random sample sizes in one-way fixed effects modelsPublication . Nunes, Célia; Capistrano, Gilberto; Ferreira, Dário; Ferreira, Sandra S.; Mexia, João T.Analysis of variance (ANOVA) is one of the most frequently used statistical analysis in several research areas, namely in medical research. Despite its wide use, it has been applied assuming that sample dimensions are known. In this work we aim to carry out ANOVA like analysis of one-way fixed effects models, to situations where the samples sizes may not be previously known. Assuming that the samples were generated by Pois- son counting processes we obtain the unconditional distribution of the test statistic, under the assumption that we have random sample sizes. The applicability of the pro- posed approach is illustrated considering a real data example on cancer registries. The results obtained suggested that false rejections may be avoid by applying our approach.
- Exact critical values for one-way fixed effects models with random sample sizesPublication . Nunes, Célia; Capistrano, Gilberto; Ferreira, Dário; Ferreira, Sandra S.; Mexia, João T.Analysis of variance (ANOVA) is one of the most frequently used statistical analyses in several research areas, namely in medical research. Despite its wide use, it has been applied assuming that sample dimensions are known. In this work we aim to carry out ANOVA like analysis of one-way fixed effects models, to situations where the samples sizes may not be previously known. In these situations it is more appropriate to consider the sample sizes as realizations of independent random variables. This approach must be based on an adequate choice of the distributions of the samples sizes. We assume the Poisson distribution when the occurrence of observations corresponds to a counting process. The Binomial distribution is the proper choice if we have observations failures and there exist an upper bound for the sample sizes. We also show how to carry out our main goal by computing correct critical values. The applicability of the proposed approach is illustrated considering a real data example on cancer registries. The results obtained suggested that false rejections may be avoided by applying our approach.
- ANOVA with random sample sizes: An application to a Brazilian database on cancer registriesPublication . Nunes, Célia; Capistrano, Gilberto; Ferreira, Dário; Ferreira, Sandra S.ANOVA is routinely used in many situations, namely in medical research, where the sample sizes may not be previously known. This leads us to consider the samples sizes as realizations of random variables. The aim of this paper is to extend one-way random effects ANOVA to those situations and apply our results to a Brazilian database on cancer registries.
- One-way random effects ANOVA with random sample sizes: An application to a Brazilian database on cancer registriesPublication . Capistrano, Gilberto; Nunes, Célia; Ferreira, Dário; Ferreira, Sandra S.; Mexia, João T.ANOVA is routinely used in many situations, namely in medical research, where the sample sizes may not be previously known. This leads us to consider the samples sizes as realizations of random variables. The aim of this paper is to extend one-way random effects ANOVA to those situations and apply our results to a Brazilian database on cancer registries.
- One-way fixed effects ANOVA with missing observationsPublication . Nunes, Célia; Capistrano, Gilberto; Ferreira, Dário; Ferreira, Sandra S.; Mexia, João T.The aim of this paper is to extend the theory of F-tests with random sample sizes to situations when missing observations may occur. We consider the one-way ANOVA with fixed effects. This approach is illustrated through an application to patients affected by melanoma skin cancer, from three different states of Brazil.
- Análise de variância com amostras de dimensão aleatória e suas aplicaçõesPublication . Andrade, Gilberto Capistrano Cunha de; Nunes, Célia Maria Pinto; Ferreira, Dário Jorge da ConceiçãoA Análise de variância (ANOVA) é utilizada em muitas áreas de investigação, nomeadamente em investigação médica, agricultura ou psicologia, para citar apenas algumas, onde as dimensões das amostras podem não ser previamente conhecidas. Esta situação ocorre com frequência quando o intervalo de tempo para a recolha das observações é fixado à partida. Um bom exemplo corresponde à recolha de observações para um estudo onde se pretende comparar várias patologias de pacientes que chegam às urgências de um hospital num determinado período de tempo. Neste trabalho iremos estender a ANOVA, com um e mais fatores, ao caso em que as dimensões das amostras são desconhecidas, devendo ser tratadas como realizações de variáveis aleatórias. Esta abordagem deve ser baseada na escolha adequada da distribuição destas variáveis. No presente trabalho são consideradas duas situações distintas: No primeiro caso assumiremos que as variáveis aleatórias seguem distribuições de Poisson, situação em que a ocorrência das observações corresponde a processos de contagem e não existem limites superiores para as dimensões das amostras (tal como ilustrado no exemplo anterior, referente à comparação de patologias); No segundo caso, consideraremos a distribuição Binomial, quando existe um limite superior para as dimensões das amostras, que nem sempre é atingido uma vez que podem ocorrer falhas nas observações. Como resultados, serão obtidas as estatísticas de teste e suas distribuições, condicional e não condicional assumindo as dimensões das amostras como aleatórias, para modelos de efeitos fixos, modelos de efeitos aleatórios e modelos mistos. Adicionalmente, serão apresentadas várias aplicações com registos do cancro no Brasil que nos permitirão ilustrar a utilidade da nossa abordagem assim como comparar os resultados obtidos com os da ANOVA usual.