In this phase, the full dataset of

In this phase, the full dataset of 5,272 cases was randomly divided
into smaller datasets with the following developmental sample sizes: 150,
300, 500, 700, 1,000, 2,000, and 3,515, which represents two-thirds of
the entire dataset. This process was repeated five times, yielding 35 total
datasets (five at each of the seven developmental sample sizes). The
50 different scoring keys were generated for each of the 35 samples. All
samples were cross-validated using a large holdout group of 1,757 cases
(which represents one-third of the entire dataset). We chose to use a large
holdout because it should yield more stable cross-validities (due to the
increased power and diminished sampling error associated with such a
large holdout group).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในขั้นตอนนี้ชุดเต็ม 5272 กรณีถูกแบ่งออกสุ่ม
เป็นชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีขนาดตัวอย่างดังต่อไปนี้การพัฒนา: 150,
300, 500, 700, 1,000, 2,000, และ 3,515 ซึ่งแสดงให้เห็นถึงสองในสามของ
ชุดทั้ง . กระบวนการนี​​้ซ้ำห้าครั้งผลผลิตรวม 35
ชุดข้อมูล (ห้าในแต่ละเจ็ดขนาดตัวอย่างการพัฒนา)
50 ปุ่มให้คะแนนที่แตกต่างกันถูกสร้างขึ้นสำหรับแต่ละ 35 ตัวอย่าง
ตัวอย่างทั้งหมดถูกข้ามตรวจสอบโดยใช้กลุ่มใหญ่อดทนของ 1,757 กรณี
(ซึ่งหมายถึงหนึ่งในสามของทั้งชุด) เราเลือกที่จะใช้ขนาดใหญ่
อดทนเพราะมันควรผลผลิตมีเสถียรภาพมากขึ้นข้ามความถูกต้อง (เนื่องจาก
พลังงานที่เพิ่มขึ้นและการสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการลดลงดังกล่าวเป็นกลุ่ม
อดทนขนาดใหญ่)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในระยะนี้ ชุดข้อมูลทั้งหมดของ 5,272 กรณีถูกสุ่มแบ่ง
เป็น datasets ขนาดเล็กกับขนาดพัฒนาตัวอย่างต่อไปนี้: 150,
300, 500, 700, 1000, 2000 และ 3,515 ซึ่งแสดงถึงสองในสามของ
ชุดข้อมูลทั้งหมด กระบวนการนี้ถูกซ้ำห้าครั้ง ผลผลิตรวม 35
datasets (ห้าที่แต่ละขนาดตัวอย่างพัฒนา 7) ใน
แป้นให้คะแนน 50 สร้างขึ้นสำหรับแต่ละตัวอย่าง 35 ทั้งหมด
ตัวอย่างถูกข้ามตรวจโดยใช้กลุ่มขนาดใหญ่ holdout กรณี 1,757
(ซึ่งหมายถึงหนึ่งในสามของชุดข้อมูลทั้งหมด) เราเลือกที่จะใช้ขนาดใหญ่
holdout เนื่องจากควรอัตราผลตอบแทน validities ข้ามล้ำ (เนื่อง
เพิ่มพลังงาน และสุ่มตัวอย่างข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้อง ด้วยเช่นการลดลง
holdout ใหญ่กลุ่ม)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในขั้นตอนนี้ dataset อย่างเต็มที่ของ 5,272 กรณีเป็นแบบสุ่มใน datasets
ซึ่งจะช่วยแบ่งออกเป็นขนาดเล็กพร้อมด้วยขนาดตัวอย่างการพัฒนาการต่อไปนี้: 150
3005007001 , 0002 , 000 และ 3,515 ซึ่งแสดงถึงสองในสามของ dataset ทั้งหมด
ซึ่งจะช่วยได้ การดำเนินการนี้จะเกิดขึ้นซ้ำอีก 5 ครั้งผลรวม 35
datasets (ห้าที่เจ็ดขนาดตัวอย่างการพัฒนาการที่แต่ละชุด) ที่
ตามมาตรฐาน50 ปุ่มการให้คะแนนแตกต่างกันถูกสร้างขึ้นสำหรับ 35 ตัวอย่างที่แต่ละคน
ตัวอย่างทั้งหมดได้รับการตรวจสอบโดยใช้กลุ่ม holdout ขนาดใหญ่ของ 1,757 กรณี
(ซึ่งเป็นหนึ่งในสามของ dataset ทั้งหมด) เราเลือกที่จะใช้ขนาดใหญ่
holdout เพราะมันมีความเสถียรมากขึ้นควรให้ผลตอบแทนแบบ validities (เนื่องจากมีการใช้พลังงาน
ซึ่งจะช่วยเพิ่มขึ้นและลดลงเกิดข้อผิดพลาดการลิ้มลองที่เกี่ยวข้องกับกลุ่ม
holdout ขนาดใหญ่เช่น)