Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

Lundi 29 mai • Monday, May 29, 08:30–08:45 65[MS-9]ANOVA Extensions for Mixed DataExtension de l’ANOVA aux données mixtesYongtao ZHU & Alexander DE LEON, University of CalgaryWe derive exact likelihood ratio tests for so-calledmulti-sample location hypotheses in the context ofNous obtenons les tests exacts du rapport de vraisemblancepour les hypothèses de localisations dites à échantillons mulmixedcontinuous and discrete data modeled ac- tiples dans le contexte de données mixtes (continues et discordingto the general location model (GLOM). crètes) modélisées à l’aide du modèle général de localisationThe tests can be viewed as extensions of conven- (MGL). Les tests peuvent être vus comme une extension destional normal-theory ANOVA tests to the general tests d’ANOVA conventionnels au cadre général de donnéesmultivariate mixed data setting. They provide a mixtes multivariées. Ils fournissent une approche globale auglobal approach to the mixed-data location prob- problème de localisation de données mixtes qui unifie, en nelem which unifies, by testing only one hypothesis, testant qu’une hypothèse, les résultats d’une analyse plus traresultsfrom a more traditional analysis via sepa- ditionnelle via de multiples tests séparés. De plus, en modéliratemultiple tests. In addition, by modeling the sant les variables mixtes en utilisant le MGL, les tests propomixedvariables using the GLOM, the proposed sés peuvent explicitement prendre en considération les cortestsare able to explicitly account for correlations rélations entre variables continues et discrètes, ce qui résultebetween the continuous and discrete variables, re- en une analyse plus puissante. Le niveau et la puissance dessulting in a more powerful analysis. The size and tests exacts du rapport de vraisemblance sont étudiés et compowerof the exact likelihood ratio tests are stud- parés, par le biais de simulations, aux tests asymptotiquesied and compared, through extensive simulations, proposés antérieurement par Nakanishi (2003), Morales etagainst asymptotic tests proposed earlier by Nakan- al.(1998) et Bar-Hen & Daudin (1995). Les données de préishi(2003), Morales et al.(1998) and Bar-Hen & dictions académiques de Mardia et al. (1979) et les donnéesDaudin (1995). Mardia et al.’s (1979) academic de cas avancés de cancer du sein de Krzanowski (1975) sontprediction data and Krzanowski’s (1975) advanced utilisées afin d’illustrer l’application de cette méthodologie.breast cancer data are used to illustrate the applicationof the methodology.[MS-10]A Resampling Approach to Multilevel ModelsUne approche de rééchantillonage pour les modèles à plusieurs niveauxZilin WANG, Wilfrid Laurier University, Mary THOMPSON & Zhichang JIANG, University of WaterlooEn présence d’échantillonnage à probabilités inégales dansun modèle à plusieurs niveaux, bien que l’utilisation depoids d’enquête permettent l’obtention d’estimateurs de pa-ramètres cohérents avec le plan d’expérience, les estimateursde composantes de variances gonflés par les poids peuventêtre biaisés lorsque la taille de l’échantillon est fixée au pre-mier niveau. Dans cette présentation, nous proposons uneméthode de ré-échantillonnage servant d’alternative aux mé-thodes d’échelonnement pondéré, et nous en présentons lesdistributions empiriques des estimateurs de variance. Lespropriétés des estimateurs de paramètres des petits échan-tillons pour un modèle à plusieurs niveaux issus de cetteméthode de ré-échantillonnage sont étudiées par des simu-lations utilisant des populations artificielles tirées de la littérature.With the presence of unequal probability samplingin a multilevel model, although the use of surveyweights results in design consistent estimators ofthe parameters, the weight inflated estimators forvariance components can be biased when the samplesize at the first level is fixed. In this presentation,we propose a resampling method which servesas an alternative to weight scaling methods, andprovides empirical distributions for the underlyingestimators of the variances. The small sample propertiesof the estimators of parameters for a multilevelmodel from this resampling method are studiedthrough simulations using artificial populationsfrom the literature.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College