Journals / Düzce Tıp Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 20 - Sayı: 1

The Methods Used in Nonparametric Covariance Analysis

Parametrik Olmayan Kovaryans Analizinde Kullanılan Metotlar

Pages
1–6
Publication Date
2018-08-03
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

These methods are also expected to reach widespread use thanks to the web-based program.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Aim: Nonparametric covariance analysis (ANCOVA) methods are used when the assumptions of parametric ANCOVA are not met and/or the dependent variable has bivariate/ordinal scale.
📊
Key Findings & Data:The application of each method on this program with the help of simulated data taken from the health field study, where the effect of cigarette smoking on biochemical tests was examined has also been included.Results: Although there is no specific module in the widely used statistical programs for the methods described in this study, it is shown on a clinical study constituted with simulated data that these methods can easily be applied and the results of the methods are given.Conclusion: The use of parametric methods for factorial models leads to an increase in Type-I error rate and a decrease in test power in many studies, where the sample size is limited and/or the dependent variable does not have normal distribution.
💡
Conclusion & Impact:These methods are also expected to reach widespread use thanks to the web-based program.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Ranklı ANCOVA · kovaryans · parametrik olmayan

Abstract

Aim: Nonparametric covariance analysis (ANCOVA) methods are used when the assumptions of parametric ANCOVA are not met and/or the dependent variable has bivariate/ordinal scale. In the nonparametric ANCOVA methodology, Quade, Puri & Sen and McSweeney & Porter methods are known as Ranked ANCOVA methods. However, commonly used programs do not have module(s) for applying these methods. The objective of this study is to introduce the ranked ANCOVA methods, to apply it in a web-based program developed by the authors and to present the advantages of these methods.Material and Methods: The theoretical features and application steps of the Ranked ANCOVA methods are defined and a web-based program for the application of each method has been established. The application of each method on this program with the help of simulated data taken from the health field study, where the effect of cigarette smoking on biochemical tests was examined has also been included.Results: Although there is no specific module in the widely used statistical programs for the methods described in this study, it is shown on a clinical study constituted with simulated data that these methods can easily be applied and the results of the methods are given.Conclusion: The use of parametric methods for factorial models leads to an increase in Type-I error rate and a decrease in test power in many studies, where the sample size is limited and/or the dependent variable does not have normal distribution. To reduce this error, we recommend using the methods suggested in the study. These methods are also expected to reach widespread use thanks to the web-based program.

Özet

Amaç: Parametrik kovaryans analizi (ANCOVA) varsayımlarının sağlanamaması ve/veya bağımlı değişkenin iki değerli/sıralayıcı ölçekli olması durumunda, parametrik olmayan ANCOVA yaklaşımlarından yararlanılmaktadır. Parametrik olmayan ANCOVA metodolojisinde Quade, Puri & Sen ve McSweeney & Porter metotları, Ranklı ANCOVA yöntemleri olarak bilinmektedir. Ancak yaygın kullanılan programlarda, bu metotların uygulanmasına yönelik modül(ler) bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı Ranklı ANCOVA yaklaşımlarını tanıtmak, yazarlar tarafından geliştirilen web tabanlı bir programda uygulamasını yapmak ve bu yaklaşımların avantajlarından bahsetmektedir.Gereç ve Yöntemler: Ranklı ANCOVA yaklaşımlarının teorik özellikleri ve uygulama adımları tanımlanmış ve her bir yaklaşımın uygulanmasına yönelik web tabanlı bir program oluşturulmuştur. Sigara kullanma durumunun biyokimyasal tetkik sonuçları üzerindeki etkisinin incelendiği sağlık alanındaki bir çalışmadan simüle edilen veriler yardımıyla web tabanlı bir program üzerinde her bir yaklaşımın uygulamasına da yer verilmiştir.Bulgular: Her ne kadar, bu çalışmada açıklanan yaklaşımlar için yaygın kullanılan istatistik programlarında özel bir modül olmasa da, bu yaklaşımların kolaylıkla uygulanabileceği simüle verilerle oluşturulmuş klinik bir çalışma üzerinde gösterilmiş, yaklaşımların sonuçları verilmiştir.Sonuç: Birçok araştırmada örneklem genişliğinin kısıtlı olması ve/veya bağımlı değişkenin normal dağılım göstermemesi durumunda, faktöriyel modeller için parametrik yöntemlerin kullanılması, Tip I hata oranının artmasına ve testin gücünün azalmasına neden olmaktadır. Bu hatayı azaltmak için çalışmada önerilen yaklaşımların kullanılması tavsiye edilmektedir. Bu yaklaşımların, web tabanlı program sayesinde de yaygın kullanıma ulaşacağı düşünülmektedir.

🔖

Cite This Article

CANGÜR, Ş., SUNGUR, M. A., ANKARALI, H. (2018). The Methods Used in Nonparametric Covariance Analysis. Düzce Tıp Fakültesi Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 1, 1–6. https://ajindex.com/articles/420126

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Huitema BE. The Analysis of Covariance and Alternatives Statistical Methods for Experiments, Quasi-Experiments, and Single-Case Studies. 2nd ed. NJ: Wiley; 2011
  2. Cooper DJ, Plewes K, Grigg MJ, Rajahram GS, Piera KA, William T, et al. The effect of regularly dosed paracetamol versus no paracetamol on renal function in Plasmodium knowlesi malaria (PACKNOW): study protocol for a randomised controlled trial. Trials. 2018; 19(1): 250. doi: 10.1186/s13063-018-2600-0
  3. Mochizuki T, Amagai T, Tani A. Effects of soil water content and elevated CO2 concentration on the monoterpene emission rate of Cryptomeria japonica. Science of the Total Environment. 2018; 634: 900-8
  4. Focht BC, Lucas AR, Grainger E, Simpson C, Fairman CM, Thomas-Ahner JM, et al. Effects of a Group-Mediated Exercise and Dietary Intervention in the Treatment of Prostate Cancer Patients Undergoing Androgen Deprivation Therapy: Results from the IDEA-P Trial. Ann Behav Med. 2018; 52(5): 412-28
  5. Kononova A, McAlister A, Oh HJ. Screen overload: Pleasant multitasking with screen devices leads to the choice of healthful over less healthful snacks when compared with unpleasant multitasking. Computers in Human Behavior. 2018; 80: 1-11 6. Barrett TJ. Computations using analysis of covariance. WIREs Computational Statistics. 2011; 3(3): 260-8
  6. Rheinheimer DC, Penfield DA. The effects of type I error rate and power of the ANCOVA F Test and selected alternatives under nonnormality and variance heterogeneity. J Exp Educ. 2001; 69(4): 373-91
  7. Olejnik SF, Algina J. Parametric ANCOVA and the Rank Transform ANCOVA When the Data are Conditionally Non-Normal and Heteroscedastic. Journal of Educational and Behavioral Statistics. 1984; 9(2): 129-49
  8. Olejnik SF, Algina J. A review of nonparametric alternatives to analysis of covariance. Evaluation Rev. 1985; 9(1): 51-83
  9. Rutherford A. Alternatives to traditional analysis of covariance. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 1992; 45(2): 197-223
  10. Quade D. Rank analysis of covariance. J Am Stat Assoc. 1967, 62(320): 1187-200
  11. Puri ML, Sen PK. Analysis of covariance based on general rank scores. Ann Math Stat. 1969; 40(2): 610-8
  12. McSweeny M, Porter AC. Small sample properties of nonparametric index of response and rank analysis of covariance. Occasional paper No. 16, Office of Research Consultation. East Lansing, MI: State University; 1971
  13. Burnett TD, Barr DR. A nonparametric analogy of analysis of covariance.