For the smallest d0, a protocol fea

For the smallest d0, a protocol feature could have played a role in the somewhat counterintuitive trend observed: the size of the estimated d0 value variance. For a sample size of 228 and a d0 of 0.44, the tetrad d0 variance is 0.043. For the same sample size and the same d0 value of 0.44, the triangle d0 variance would be 0.16. Therefore, even if the triangle testing would generally result in a slightly higher d0 value due to more limited experimental variance (as seen in the other three conditions), the imprecision of the d0 estimate with its larger variance negates that potential advantage. Another example of this effect is visible in Table 1, where it can be seen that in order for the triangle d0 to have approximately the same variance as that of the 0.44 tetrad d0 (variance = 0.043), it needs to be more than twice as large (apple juice resampling condition, d0 = 0.90, variance = 0.05). This illustrates a further benefit of the tetrad over the triangle, namely the higher precision in the estimation of the size of the underlying difference between the products.
Nevertheless, the expected

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับ d0 น้อย ลักษณะโพรโทคอลสามารถมีบทบาทในแนวโน้มค่อนข้าง counterintuitive สังเกต: ขนาดของผลต่างค่า d0 ประเมินได้ สำหรับขนาดตัวอย่างของ 228 และ d0 ของ 0.44 ผลต่าง tetrad d0 คือ 0.043 สำหรับขนาดตัวอย่างเท่ากันและค่า d0 เดียวของ 0.44 ต่าง d0 สามเหลี่ยมจะเป็น 0.16 ดังนั้น แม้ว่าโดยทั่วไปจะทำการทดสอบสามเหลี่ยมค่า d0 สูงขึ้นเล็กน้อยเนื่อง เพิ่มเติมจำกัดต่างทดลอง (ดังที่เห็นในเงื่อนไขสามอื่น ๆ) imprecision ประเมิน d0 กับผลต่างของใหญ่ช่วยขจัดสิ่งที่เป็นไปได้ อีกตัวอย่างของลักษณะพิเศษนี้จะปรากฏในตารางที่ 1 ซึ่งจะเห็นได้ว่า ในใบสั่งสำหรับ d0 สามเหลี่ยมมีประมาณต่างกันเป็นที่ d0 0.44 tetrad (ผลต่าง = 0.043), มันต้องมีมากกว่าสองครั้งใหญ่ (น้ำแอปเปิ้ลเปลี่ยนความละเอียดของเงื่อนไข d0 = 0.90 ผลต่าง = 0.05) แสดง benefit เพิ่มเติมของ tetrad ที่เหนือสามเหลี่ยม คือความแม่นยำสูงในการประเมินขนาดของความแตกต่างพื้นฐานระหว่างผลิตภัณฑ์
อย่างไรก็ตาม ที่คาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับ d0 เล็กคุณลักษณะโปรโตคอลจะได้มีบทบาทในแนวโน้มค่อนข้าง counterintuitive สังเกต: ขนาดของความแปรปรวนค่า d0 ประมาณ สำหรับขนาดของกลุ่มตัวอย่างจาก 228 และ d0 0.44, ความแปรปรวน tetrad d0 เป็น 0.043 สำหรับขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เหมือนกันและค่า d0 เดียวกัน 0.44 แปรปรวนสามเหลี่ยม d0 จะ 0.16 ดังนั้นแม้ว่าการทดสอบรูปสามเหลี่ยมโดยทั่วไปจะส่งผลให้ค่า d0 สูงขึ้นเล็กน้อยเนื่องจากการที่ จำกัด มากขึ้นความแปรปรวนทดลอง (เท่าที่เห็นในอีกสามเงื่อนไข) ไม่แน่ชัดของประมาณการ d0 ที่มีความแปรปรวนขนาดใหญ่ของมันขัดแย้งกับที่ได้เปรียบที่มีศักยภาพ ตัวอย่างของผลกระทบนี้ก็คือสามารถมองเห็นได้ในตารางที่ 1 ซึ่งจะเห็นได้ว่าเพื่อให้ d0 สามเหลี่ยมที่จะมีการประมาณความแปรปรวนเช่นเดียวกับของ d0 0.44 tetrad (แปรปรวน = 0.043) จะต้องมีมากขึ้นกว่าสองเท่าเป็น ขนาดใหญ่ (แอปเปิ้ลน้ำผลไม้สภาพ resampling, d0 = 0.90 แปรปรวน = 0.05) นี้แสดงให้เห็นเสื้อประโยชน์ไฟอีก tetrad กว่าสามเหลี่ยมคือความแม่นยำที่สูงขึ้นในการประมาณขนาดของความแตกต่างพื้นฐานระหว่างผลิตภัณฑ์
อย่างไรก็ตามคาดว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับพลังงานที่เล็กที่สุด , โปรโตคอลคุณลักษณะสามารถมีบทบาทในค่อนข้าง counterintuitive แนวโน้มการสังเกต : ขนาดโดยประมาณ + ค่าความแปรปรวน สำหรับขนาดตัวอย่างและเป็นพลังงาน 0.44 , เทแทรด + ความแปรปรวนคือ 0.043 . ในตัวอย่างเดียวกันและขนาดเดียวกัน + มูลค่า 0.44 , สามเหลี่ยม + ความแปรปรวนจะ 16 ดังนั้นถ้าสามเหลี่ยมโดยทั่วไป ผลการทดสอบค่าพลังงานที่สูงกว่าเล็กน้อยเนื่องจากความแปรปรวนทดลองที่ จำกัด มากขึ้น ( เท่าที่เห็นในอื่น ๆเงื่อนไขสาม ) , ความไม่แน่ชัดของการประมาณความแปรปรวนของพลังงานที่มีศักยภาพขนาดใหญ่ที่ขัดแย้งผลประโยชน์ อีกตัวอย่างหนึ่งของผลกระทบนี้จะมองเห็นได้ในตารางที่ 1ซึ่งจะเห็นได้ว่าในการสั่งซื้อสำหรับสามเหลี่ยม + มีประมาณความแปรปรวนเหมือนของเตแตรด 2 + ( ความแปรปรวน = 0.043 ) มันต้องมีมากกว่าสองเท่าขนาดใหญ่ ( น้ำแอปเปิ้ลสุ่มซ้ำสภาพ + = 0.90 ( = 0.05 ) นี้แสดงให้เห็นต่อไปดีจึงไม่ของเตแตรดเหนือสามเหลี่ยมทองคำคือ ความแม่นยําสูงในการประมาณขนาดของความแตกต่างพื้นฐานระหว่างผลิตภัณฑ์ .
แต่อย่างไรก็ตาม คาดว่า