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Tests for paired count outcomes

Bokai Wang et al · Wiley · 2018

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For moderate to large sample sizes, all tests yielded pvalues close to the nominal, except when models were misspecified. The signed-rank test generally had the lowest power. Within the current context of count outcomes, the signed-rank test shows subpar power when compared with tests that are contrasted based on full data, such as the GEE. Parametric models for count outcomes such as the GLMM with a Poisson for marginal count outcomes are quite sensitive to departures from assumed parametric models. There is some small bias for all the asymptotic tests, that is,the signed-ranktest, GLMM and GEE, especially for small sample sizes. Resampling methods such as permutation can help alleviate this.

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al, B. W. E. (2018). Tests for paired count outcomes. https://doi.org/10.1136/gpsych-2018-100004

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al, Bokai Wang et. "Tests for paired count outcomes." 2018. https://doi.org/10.1136/gpsych-2018-100004.

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al, Bokai Wang et. 2018. "Tests for paired count outcomes.". https://doi.org/10.1136/gpsych-2018-100004.

Harvard

al, B. W. E. 2018, Tests for paired count outcomes, Wiley, available at: https://doi.org/10.1136/gpsych-2018-100004 [Accessed 7 Aug. 2026].

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Titolo
Tests for paired count outcomes
Autore / collaboratori
Bokai Wang et al
Editore
Wiley
Anno di pubblicazione
2018
ISSN
2517-729X
ISSN
2517-729X
Lingua
Inglés
Copiato