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맥그로우와 웡(1992)은 첫 번째 모집단에서 무작위로 샘플링된 점수가 두 번째 모집단에서 무작위로 샘플링된 점수보다 클 확률 측면에서 두 모집단 간의 차이를 측정하는 CL이라고 불리는 매력적인 효과 크기 지수를 설명했습니다. 맥그로우와 웡은 정상 분포에 대한 "공통 언어 효과 크기 통계"를 소개한 후, 모든 연속 분포에 대한 근사 추정을 제안했습니다. 또한, 그들은 CL을 n-그룹 사례, 상관 샘플 사례 및 이산 값 사례로 일반화했습니다. 현재 논문에서는 이산 또는 연속 변수에 대해 최소한 서열로 설정된 변수에 직접 적용할 수 있는 확률적 우열의 A 측정이라는 CL의 다른 일반화를 제안합니다. A = .5 가설에 대한 점 추정 및 구간 추정과 유의성 검정법이 제공됩니다. 다 그룹 및 상관 샘플 사례에 대한 새로운 CL의 일반화가 제공됩니다.
Vargha et al. (Thu,)은 이 질문을 연구했습니다.
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