Replication studies are increasingly conducted to assess the credibility of scientific findings. Most of these replication attempts target studies with a superiority design, but there is a lack of methodology regarding the analysis of replication studies with alternative types of designs, such as equivalence. In order to fill this gap, we propose two approaches, the two-trials rule and the sceptical TOST procedure, adapted from methods used in superiority settings. Both methods have the same overall Type-I error rate, but the sceptical TOST procedure allows replication success even for non-significant original or replication studies. This leads to a larger project power and other differences in relevant operating characteristics. Both methods can be used for sample size calculation of the replication study, based on the results from the original one. The two methods are applied to data from the Reproducibility Project: Cancer Biology.


翻译:复制研究日益被用于评估科学发现的可靠性。大多数复制尝试针对的是优效性设计的研究,但对于其他类型设计(如等效性)的复制研究分析方法尚存在不足。为填补这一空白,我们提出了两种方法:双试验规则和怀疑性TOST程序,这两种方法改编自优效性设置中使用的方法。两种方法具有相同的总体I类错误率,但怀疑性TOST程序即使在原始或复制研究不显著的情况下也能实现复制成功。这导致了更大的项目检验效能以及相关操作特征中的其他差异。两种方法均可基于原始研究的结果用于复制研究的样本量计算。这两种方法被应用于来自《可重复性项目:癌症生物学》的数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
最新内容
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
5+阅读 · 7月19日
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
4+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
8+阅读 · 7月17日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员