Modèle gimenez sur 45 min

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Les modèles de génération de données sont les suivants: où, avec, 100, 200, 500 et avec. Les covariables sont i.i.d. à partir d`une distribution uniforme standard. Pour chaque scénario, nous générons les données en fonction des structures de corrélation réelles sous-jacentes comme indépendantes (), échangeables () et autorégressives () avec, 0,7. 1 000 les ensembles de données de Monte Carlo sont générés pour chaque scénario, où les estimations des paramètres de régression et de la matrice de corrélation intra-sujet et sept mesures de critères de sélection de modèle sont calculées à l`aide de la structure de corrélation «de travail» de, et. Les résultats de la simulation partielle sont présentés dans les tableaux 2, 3 et 4, où les résultats de CIC ne sont pas présentés parce qu`ils sont les mêmes que ceux du QIC. En principe, une approche entièrement longitudinale comme le modèle de courbe de croissance utilisée dans la présente étude serait l`analyse préférée pour plusieurs raisons. Premièrement, le pouvoir statistique est maximisé parce que les données sur tous les points de temps sont exploitées dans l`estimation de l`efficacité de l`intervention. Bien que certaines sensibilités statistiques soient «perdues» en testant l`intervention d`une manière unique plutôt que de multiples façons, cela est compensé par le gain de sensibilité en consolidant toutes les données en un seul test plus puissant. Deuxièmement, étant donné que l`effet d`intervention n`est pas subdivisé, les résultats du risque de hasard provenant de nombreuses comparaisons statistiques sont réduits.