The granularity-related inconsistency of means (GRIM) test is a simple statistical test used to identify inconsistencies in the analysis of data sets. The test relies on the fact that, given a dataset containing N integer values, the arithmetic mean (commonly called simply the average) is restricted to a few possible values: it must always be expressible as a fraction with an integer numerator and a denominator N. If the reported mean does not fit this description, there must be an error somewhere; the preferred term for such errors is "inconsistencies", to emphasise that their origin is, on first discovery, typically unknown. GRIM inconsistencies can result from inadvertent data-entry or typographical errors or from scientific fraud. The GRIM test is most useful in fields such as psycholo
| Attributes | Values |
|---|
| rdfs:label
| - GRIM test (en)
- Test GRIM (fr)
- Test GRIM (pl)
|
| rdfs:comment
| - The granularity-related inconsistency of means (GRIM) test is a simple statistical test used to identify inconsistencies in the analysis of data sets. The test relies on the fact that, given a dataset containing N integer values, the arithmetic mean (commonly called simply the average) is restricted to a few possible values: it must always be expressible as a fraction with an integer numerator and a denominator N. If the reported mean does not fit this description, there must be an error somewhere; the preferred term for such errors is "inconsistencies", to emphasise that their origin is, on first discovery, typically unknown. GRIM inconsistencies can result from inadvertent data-entry or typographical errors or from scientific fraud. The GRIM test is most useful in fields such as psycholo (en)
- Le test GRIM (granularity-related inconsistency of means) est un test statistique utilisé pour identifier les inconsistances dans l'analyse de jeux de données. Le test se base sur l'idée que si un jeu de données contient N valeurs entières, la moyenne arithmétique ne peut prendre que certaines valeurs précises : elle ne peut être l'expression que d'une fraction avec une valeur entière au numérateur et au dénominateur N. Si la moyenne rapportée dans l'article ne convient pas à cette description, c'est qu'il existe une erreur, appelée inconsistance, pour indiquer que son origine est, pour le moment, typiquement inconnue. Les inconsistances GRIM peuvent provenir d'une erreur dans l'entrée des données, par inadvertance, d'erreurs typographiques, ou de fraude scientifique. Le test GRIM est le p (fr)
- Test GRIM (ang. granularity-related inconsistency of means) – prosta technika statystyczna polegająca na sprawdzaniu, czy dany zbiór statystyk opisowych jest możliwy do uzyskania w przedstawionej skali i próbie. Pozwala zidentyfikować potencjalne błędy typograficzne, niekompletne opisy procedury, pomyłki obliczeniowe lub oszustwa naukowe w badaniach. Test wykorzystuje fakt, że w zbiorze danych zawierających N dyskretnych obserwacji możliwe do uzyskania średnie arytmetyczne są ograniczone do skończonej liczby możliwych wartości: są zawsze ułamkiem z licznikiem N. Jeśli przedstawione średnie są niemożliwe, opis badania musi zawierać jakiś błąd; twórcy testu proponują określać takie sytuacje „niespójnościami”, aby nie domniemywać pochopnie złej woli u autorów badań. (pl)
|
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| has abstract
| - The granularity-related inconsistency of means (GRIM) test is a simple statistical test used to identify inconsistencies in the analysis of data sets. The test relies on the fact that, given a dataset containing N integer values, the arithmetic mean (commonly called simply the average) is restricted to a few possible values: it must always be expressible as a fraction with an integer numerator and a denominator N. If the reported mean does not fit this description, there must be an error somewhere; the preferred term for such errors is "inconsistencies", to emphasise that their origin is, on first discovery, typically unknown. GRIM inconsistencies can result from inadvertent data-entry or typographical errors or from scientific fraud. The GRIM test is most useful in fields such as psychology where researchers typically use small groups and measurements are often integers. The GRIM test was proposed by Nick Brown and James Heathers in 2016, following increased awareness of the replication crisis in some fields of science. (en)
- Le test GRIM (granularity-related inconsistency of means) est un test statistique utilisé pour identifier les inconsistances dans l'analyse de jeux de données. Le test se base sur l'idée que si un jeu de données contient N valeurs entières, la moyenne arithmétique ne peut prendre que certaines valeurs précises : elle ne peut être l'expression que d'une fraction avec une valeur entière au numérateur et au dénominateur N. Si la moyenne rapportée dans l'article ne convient pas à cette description, c'est qu'il existe une erreur, appelée inconsistance, pour indiquer que son origine est, pour le moment, typiquement inconnue. Les inconsistances GRIM peuvent provenir d'une erreur dans l'entrée des données, par inadvertance, d'erreurs typographiques, ou de fraude scientifique. Le test GRIM est le plus utile dans des domaines de recherche comme la psychologie, dans lesquels les chercheurs utilisent des petits groupes expérimentaux et des mesures comprenant des valeurs entières. Le test GRIM a été proposé par Nick Brown et James Heathers en 2016, suivant la prise de conscience de la crise de la reproductibilité dans certains domaines scientifiques (fr)
- Test GRIM (ang. granularity-related inconsistency of means) – prosta technika statystyczna polegająca na sprawdzaniu, czy dany zbiór statystyk opisowych jest możliwy do uzyskania w przedstawionej skali i próbie. Pozwala zidentyfikować potencjalne błędy typograficzne, niekompletne opisy procedury, pomyłki obliczeniowe lub oszustwa naukowe w badaniach. Test wykorzystuje fakt, że w zbiorze danych zawierających N dyskretnych obserwacji możliwe do uzyskania średnie arytmetyczne są ograniczone do skończonej liczby możliwych wartości: są zawsze ułamkiem z licznikiem N. Jeśli przedstawione średnie są niemożliwe, opis badania musi zawierać jakiś błąd; twórcy testu proponują określać takie sytuacje „niespójnościami”, aby nie domniemywać pochopnie złej woli u autorów badań. Test GRIM jest szczególnie adekwatny w dziedzinach takich jak psychologia, w których powszechnie stosuje się relatywnie niewielkie próby i skale pomiarowe oparte o liczby naturalne. Technika została zaproponowana przez Nicka Browna i Jamesa Heathersa w 2016 r. (razem z podobnym ), w następstwie popularnego zainteresowania kryzysem replikacji w naukach. Anaya przedstawił także , rozszerzenie tej metody pozwalające na analizę raportowanej w publikacjach wariancji. (pl)
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
| is Wikipage redirect
of | |
| is Wikipage disambiguates
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)