Statistical analysis Clausole campione

Statistical analysis. Statistical analyses for the individual variables / data (i-vi) listed above, separate analyses comparing the two groups as well as experimental conditions where available will be conducted using ANOVAs and/or linear mixed effects models. Linear mixed effects models will be used for data with multiple experimental trials, e.g. NIRS/EEG data, and/or where the amount of missing data is considerable (e.g. due to drop-out from the study etc.). Otherwise, ANOVAs will be used. In these analyses, Group will always be a between-subject variable, Experimental Condition, where appropriate, i.e. for NIRS/EEG data, will be a within-subject variable. In keeping with novel best practices in statistical analysis, in addition to typical inferential statistics (e.g. p values), we will also calculate effect sizes, confidence intervals, achieved power etc. If the sample sizes end up being smaller than planned, i.e. due to the non-availability of sufficient numbers of hearing-impaired children, then statistical analysis will be modified to account for small sample sizes (27). In particular Bayesian versions of above described statistical analyses will be conducted, allowing to quantify the probability of the null hypothesis. Furthermore, sequential statistical analysis (with appropriate corrections for multiple comparisons) will be conducted, a method particularly suitable for small samples. Statistical analysis for the aggregated data, i.e. the combined dataset of the above variables will rely on latent variables analysis. We will use an iterative process gradually adding new data as it becomes available. The models will be built and the latent variables will be created according to a prior theoretical assumptions based on the literature (see above). In particular, the following latent variables will be created: (1) participant-internal variables, such as (i) neural plasticity (linked to NIRS/EEG data), (ii) hearing status (linked to hearing test levels, side of impairment etc.), (iii) language ability (linked to babbling, vocabulary and syntax measures), as well as an (2) environment-related variable (linked to family SES, quantity of language input etc.) and (3) treatment-related variable (linked to type and side of implantation, therapy etc.). For some constructs, several indicators will be obtained (e.g. for plasticity both NIRS and EEG data) to reduce measurement error. Testing at several time points will allow us to chart concurrent and longitudinal relations between l...
Sample 1
Law Insider
+
Microsoft® Word Add-in

Get the Official Word Add-in

Open in AppSource
Add to Word Now
Statistical analysis. Statistical significance was determined by Student's t-test, considering the data with p <0.05 as significant. The histograms represent the mean values obtained, and the bars indicate the standard deviation or standard error of the mean. Enzyme assays data were expressed as mean ± SEM. All the means were obtained from eight independent experiments with two replicas per assay. Considering that human brain samples were used for this study, a limited amount of samples was available and then has prevented us to perform a larger number of replicas. GRP75 western blot was expressed as mean ± SD and obtained from 3 independent experiments. All the values obtained from mitochondrial fractions were averaged and normalized on the averaged values obtained from brain homogenates.
Sample 1
Statistical analysis. This observational study includes both a case-control and a cohort design. Preliminary univariate analyses will be carried out on each variable with respect to MetS+ and MetS-, plus separate analyses within the strata of sex, age and disease severity. Successively, multiple conditional logistic regression analyses will be carried out (accounting for variable matching), and adjustment variables will be selected according to preliminary analyses and "a priory" decisions (e.g., pharmacokinetic and SNP information known to be related with MetS). We will also identify which criteria among the MetS diagnostic are most associated with each other among MetS+ patients, and we will detect the most prevalent combinations among MetS+ patients using clustering techniques and multiple correspondence analyses. Firstly, the incidence of observed behaviours and patterns between the three groups (Mets+, MetS- and controls) will be compared by computing standardized incidence ratios with the healthy cohort as reference group. For the PA analyses, data will be uploaded using ActiLife (Actigraph). Individual subject data will be processed using the GGIR R-package (Xxxxxxxx et al., 2019). To describe the distribution of PA intensity, we will combine the sample level data into 60-seconds epochs. To represent the distribution of time spent in different PA intensities, empirical cumulative distribution functions will be generated from all available epochs. Oxygen consumption (VO2) will be estimated to compute the Metabolic Equivalent of Task (MET). To get a categorial measure of PA intensity, we will categorize the number of METs as suggested by Hildebrand et al., 2014 (e.g., sedentary, light, moderate and vigorous PA). PA data will be summarised using appropriate measures of position and dispersion. Categories of different PA intensity will be modelled both considering minutes spent in each level as outcomes, using a Generalised Linear Mixed Model, and multinomial logistic model focusing on daily percent time in different PA intensities. We will compare sociodemographic, clinical and PA variables through Chi-squared tests for categorical variables and the ANOVA test for continuous variables. A Poisson Generalized Estimating Equation (GEE) model will then be fitted to compare daily frequencies of PA patterns between patients and controls. ESM data will undergo a preliminary descriptive analysis of mood, daily activities and eating habits. In particular mood will be evaluated for b...
Sample 1
Statistical analysis. For LNP formulations, three small-sized batches will be prepared and characterized in terms of colloidal properties and miR encapsulation efficiencies; the results will be expressed as average ±SD across the different batches. In vitro experiments will be replicated at least three times and the data will be expressed as average ±SD or ±SE of the mean (SEM). Statistical analyses will be performed using GraphPad Prism v8.0 software. In vitro and in vivo groups will be compared by Student's t test or Xxxxxxxx Signed Rank Sum Test as indicated, and statistical significance will be represented as follows: *p < 0.05; **p < 0.01; and ***p < 0.001. For identifying differentially expressed genes (DEGs) from RNA-seq data, a filter cut-off criterion of | log2FC|> 0.15 will be applied and genes with an adjusted p-value<0.05 will be considered as statistically significant. The biological function of DEGs will be identified by a Gene Ontology (GO) analysis using the R package ''enrichR'' (Xxxxxxxx et al, 2016). The criteria for the selection of the miRNAs/genes deregulated in MAPKi-resistant cells will be a significant t-test (P<0.05) and an at least two-fold change from baseline data. For in vivo studies statistical analysis will be performed using GraphPad Prism v8.0 software by applying Two-sided T-Test and conducting a correction for multiple comparisons. Biostatistics and Bioinformatics Unit of our Institute will give support to the analyses of the results obtained throughout the project.
Sample 1
Statistical analysis. Since the rCVD are rare and the models of ALIGNED project on procedure standardization, networking and IT platform implementation have no comparative references, only descriptive statistics will be applied. Descriptive statistics will be provided in term of absolute numbers and percentages for categorical data, means with standard deviations (SDs) and medians with value ranges for continuous data. Data analyses were performed using Student -test for continuous variables, chi-square tests for categorical variables, and Xxxxxxx exact tests. A value of <0.05 was considered statistically significant. Bivariate analyses will be performed to evaluate the number of access, the medium time for a definite diagnosis, the number of patients achieving a diagnosis or needing a diagnostic revision and/or implementation of further investigation and/or treatment as well as the number of patients lost al follow up. This analysis will be performed comparing a sample period of 14 months of the study in comparison to an equal period of 2018 and 2019 (pre-COVID-19). Logistic regression models with stepwise selection were used to determine the patient factors associated with disability and/or mortality during the project time periods. The statistical analysis of biological data will be oriented to evidence the differences in gene/protein/lipid expression between healthy and pathological phenotypes. For transcriptomics, the relative level of mRNA will be calculated by the 2- DDCt comparative method using the different specific housekeeping genes included in TaqMan Arrays. The GE analysis will be performed with BIORAD CFX Manager software (BIORAD, USA). All statistical analyses of deriving data will be performed using GraphPad Prism 5 and 8 (GraphPad Software, USA). The unpaired Student t test, one-way and two-way analysis of variance (ANOVA) followed by Bonferroni correction will be employed for evaluating significance in difference of means between groups, and values of p < 0.05 will be considered significant. For proteomics, data will be processed with Progenesis Qi for protein identification and statistical analysis. For lipidomics, the different classes will be compared by univariate tests. Then, for biomarker discovery, data will be uploaded and processed for multifactorial analysis with MetaboAnalyst. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) will be performed in order to increase the group separation, and investigate the variables with a VIP score >1, which wil...
Sample 1
Statistical analysis. Each experiment was repeated at least three times, as biological replicates; means and standard deviations between different experiments were calculated. Statistical p-values obtained by Student t-test were indicated: three asterisks *** for p-values less than 0.001, two asterisks ** for p-values less than 0.01 and one asterisk * for p-values less than 0.05.
Sample 1
Statistical analysis. To verify the normality of the distribution of the motor parameters a Kolmogorov-Smirnov test will be performed, while the Xxxxxx test will allow to check the homogeneity of the variance. The presence of outliers will also be evaluated, any anomalous values will be excluded from the analysis. Values that fall outside the following limits will be considered as anomalous values: Upper limit = upper quartile + 1.5 * (interquartile range) Lower limit = lower quartile - 1.5 * (interquartile range) To verify the discriminating capacity of the motor parameters, an Analysis of Variance analysis (ANOVA) will be performed to compare the group of healthy subjects with those with Parkinson's disease. In case of failure of the normality test, the analysis will be performed through the Xxxx-Xxxxxxx U test. To take into account multiple comparisons, the p-value of statistical significance will be corrected following the Benjamini and Xxxxxxxx procedure. For the motor parameters resulting significantly discriminating the reference limits of 95% and 90% will be calculated, corresponding respectively to the 2.5th and 97.5th percentile and to the 5th and 95th percentile. The reference limits will be calculated using both the parametric method (mean ± 1.96 * SD for reference limits at 95% and mean ± 1.64 * SD for 90% reference limits) and no parametric (2.5 and 97.5 percentile for reference limits to 95% and 5 to 95 percentiles for the 90% reference limits). For the calculation of the reference limits, the bootstrap method with 1000 bootstrap samples will be used. To evaluate the predictive value of the reference limits, the specificity calculated on the validation sample consisting of healthy subjects will be used, the sensitivity calculated on subjects with Parkinson's disease and the area under the ROC curve (AUC) calculated using the validation sample of healthy subjects and the sample of subjects with Parkinson's disease. The 95% confidence interval of both specificity, sensitivity and AUC will also be reported. The specificity observed in the validation sample will also be compared with the theoretical one of 97.5% or 95% depending on the significance limits used for the determination of the reference limits (95% or 90%). The comparison will be made using the test z for the comparison of a sample proportion with a theoretical proportion. The ICC calculated using ANOVA with 2 mixed-effect classification criteria will be used to evaluate the reproducibility of motor param...
Sample 1

Related to Statistical analysis

  • Rinuncia al diritto di surroga La Società rinuncia, salvo il caso di dolo, al diritto di surrogazione derivante dall’art. 1916 del Codice Civile verso le persone delle quali l’Assicurato debba rispondere a norma di legge, gli utenti nonché i clienti dell’Assicurato, le associazioni, i patronati, altri enti pubblici ed enti in genere senza scopo di lucro nonché verso le Aziende da esso controllate o partecipate purché l’Assicurato non decida di esercitare tale diritto.

  • Offerte Il Cliente può selezionare le seguenti offerte disponibili.

  • Eventuale sopravvenuta inefficacia del contratto 1. Se il contratto è dichiarato inefficace in seguito ad annullamento dell’aggiudicazione definitiva per gravi violazioni, trova applicazione l’articolo 121 dell’allegato 1 al decreto legislativo n. 104 del 2010.

  • Call Center Si indicano di seguito i riferimenti del Servizio di Call Center: Contatti

  • Modalità di fatturazione 1. L’Erogatore trasmette alla ASL di competenza territoriale e all’Agenzia Sanitaria Regionale della Regione Abruzzo (ASR Abruzzo), la fattura relativa alla produzione del mese di riferimento posta a carico del S.S.R nel rispetto dei limiti previsti dal presente contratto e secondo le modalità di cui alla normativa vigente ed in conformità alle disposizioni regionali ed in particolare alla DGR 124/2020.

  • Valori L’assicurazione copre i danni materiali e diretti causati ai “valori” con il limite del 10% della somma assicurata sopra il Contenuto con il massimo di euro 5.000,00. Le condizioni e i premi del presente SETTORE sono stati convenuti sulle specifiche dichiarazioni del Contraente o dell’Assicurato che l’attività assicurata corrisponde a quella descritta in Polizza (mod. 250266). Agli effetti di quanto sopra, a parziale deroga dell’art. 1, non si tiene conto dell’eventuale esistenza di attività non dichiarate che comportino un premio più elevato, purché il valore complessivo del “macchinario, attrezzatura ed arredamento” e “merci” relativi a tali attività non superi il 20% del valore del Contenuto.

  • Conclusione Alla luce del quadro normativo e giurisprudenziale brevemente illustrato si può affermare che sembra ormai trovare riconoscimento nel nostro ordinamento giuridico – accanto ad un’esigenza di tutela del debitore, quale soggetto debole del rapporto, da indebite pressioni psicologiche del creditore che possono tradursi in un ingiustificato arricchimento del creditore ai danni del debitore – un’esigenza, altrettanto meritevole di tutela, di facilitare la concessione del credito e di consentire una rapida ed efficiente soddisfazione del creditore, a condizione che vengano previsti accorgimenti giuridici che garantiscano un’equa soddisfazione del creditore e la restituzione al debitore dell’eccedenza di valore del bene che funge da garanzia dell’operazione di finanziamento. Ciò che il divieto di patto commissorio vuole evitare è che la situazione di temporanea difficoltà economica in cui si trova il debitore porti ad abusi del creditore che tenti di lucrare sulla differenza di valore tra il credito e la garanzia offerta dal debitore. La disciplina del patto commissorio ha alla base una presunzione di sproporzione tra il credito e il valore del bene che acquisirebbe il creditore in caso di inadempimento77. L’autonomia privata, nella predisposizione del regolamento contrattuale, deve farsi carico di prevedere meccanismi tecnici che valgano a superare l’accennata presunzione di sproporzione tra il valore del credito e quello del bene dato in garanzia. La prospettata impostazione è altresì conforme al canone di autoresponsabilità gravante sul soggetto che liberamente decide di immettersi nel traffico giuridico: non pare ragionevole né corretto attribuire al debitore, dopo avere concluso un contratto non squilibrato né viziato, re melius perpensa, invocare la nullità ex art. 2744 c.c. per liberarsi dalla garanzia convenzionale assunta, nonostante la sua inidoneità a tradursi in un sacrificio patrimoniale ingiusto, in contrasto con i principi della buona fede e della correttezza78 che animano la materia delle obbligazioni e quella del contratto79. 75 Parere sul disegno di legge n. 1564, in materia di prestito vitalizio ipotecario, della 14^ Commissione permanente (Politiche dell’unione europea), Roma, 11 marzo 2015, est. X. Xxxxxxxxxx (consultabile in xxxxxx.xx). 76 Parere sul disegno di legge n. 1564, cit.

  • INADEMPIENZE E PENALITA’ Tenuto conto delle specifiche modalità di erogazione dei servizi oggetto del presente Capitolato, la Provincia si riserva la facoltà, ove si verifichino inadempienze da parte dell’affidatario nell’esecuzione degli obblighi previsti, formalmente contestate dal RUP e riguardanti la qualità dei servizi forniti oppure i tempi o le modalità di esecuzione, fatti salvi i casi di forza maggiore e quelli non addebitabili al soggetto affidatario riconosciuti come tali dal RUP, di applicare, a suo insindacabile giudizio, una penale pecuniaria. Tenuto conto della gravità dell’inadempimento riscontrato, il RUP previa contestazione ed eventuale contraddittorio, potrà applicare una penale pecuniaria di importo variabile tra lo 0,3 per mille e il 1 per mille dell’ammontare contrattuale (al netto dell’IVA), per ogni giorno di ritardo nell'esecuzione della prestazione. Nei casi di servizi forniti con modalità diverse da quelle concordate e/o aventi contenuti non corretti e con riflessi pregiudizievoli per il Committente, questi potrà avvalersi della facoltà di risolvere il contratto fermo restando il diritto di risarcimento dell'eventuale maggior danno. Nell’ipotesi in cui l’importo delle penali applicabili superi l’ammontare del 10% dell’importo contrattuale complessivo, la Provincia potrà risolvere il contratto in danno dell’affidatario, fatto salvo il diritto al risarcimento dell’eventuale maggiore danno. Gli eventuali inadempimenti contrattuali che daranno luogo all’applicazione delle penali verranno contestati per iscritto dal RUP. L'affidatario dovrà comunicare, in ogni caso, le proprie deduzioni al RUP nel termine massimo di 5 (cinque) giorni lavorativi dalla contestazione. Qualora dette deduzioni non siano ritenute accoglibili, a giudizio del RUP, ovvero qualora non vi sia stata risposta oppure la stessa non sia giunta nel termine sopra fissato, potranno essere applicate le penali sopra indicate. Tutte le penalità e le spese a carico dell'affidatario saranno trattenute dai corrispettivi dovuti. In ogni caso, l’applicazione delle penali non sarà condizionata all’emissione di nota di debito o di altro documento. L’affidatario non potrà chiedere la non applicazione delle penali, ne evitare le altre conseguenze previste dal presente Capitolato per le inadempienze contrattuali, adducendo che le stesse siano dovute a forza maggiore o ad altra causa indipendente dalla propria volontà ove lo stesso affidatario non abbia provveduto a denunciare dette circostanze al Settore committente entro 5 (cinque) giorni lavorativi da quello in cui ne ha avuta conoscenza. Oltre a ciò, l’aggiudicatario non potrà invocare la non applicazione delle predette penali adducendo l’indisponibilità di personale, di mezzi, di attrezzature od altro, anche se dovuta a forza maggiore o ad altra causa indipendente dalla sua volontà, ove non dimostri di non aver potuto evitare l’inadempimento. L’applicazione delle penali non limita l’obbligo, da parte dell’affidatario, di provvedere all’integrale risarcimento del danno indipendentemente dal suo ammontare ed anche in misura superiore rispetto all’importo delle penali stesse. Resta inteso, inoltre, che la richiesta e/o il pagamento della penale non esonera, in alcun caso, l’affidatario dall’adempimento dell’obbligazione per cui questi si è reso inadempiente e che ha fatto sorgere l’obbligo di pagamento della medesima penale.

  • Somministrazione di lavoro a tempo determinato Ferme restando le ragioni di instaurazione di contratti di somministrazione a tempo determinato previste dalla normativa vigente, le parti convengono che l’utilizzo complessivo di tutte le tipologie di contratto di somministrazione a tempo determinato non potrà superare il 15% annuo dell’organico a tempo indeterminato in forza nell’unità produttiva, ad esclusione dei contratti conclusi per la fase di avvio di nuove attività di cui all’art. 67 e per sostituzione di lavoratori assenti con diritto alla conservazione del posto. Nelle singole unità produttive che occupino fino a quindici dipendenti è consentita in ogni caso la stipulazione di contratti di somministrazione a tempo determinato per due lavoratori. Nelle singole unità produttive che occupino da sedici a trenta dipendenti è consentita in ogni caso la stipulazione di contratti di somministrazione a tempo determinato per cinque lavoratori. Nelle unità produttive che occupino fino a quindici dipendenti è consentita in ogni caso la stipulazione complessivamente di contratti a tempo determinato o somministrazione per sei lavoratori.

  • Prestazione lavorativa I rapporti di telelavoro possono essere instaurati ex novo oppure trasformati, rispetto ai rapporti in essere svolti nei locali fisici dell'impresa. Resta inteso che la telelavoratrice o il telelavoratore è in organico presso l’unità produttiva di origine, ovvero, in caso di instaurazione del rapporto ex novo, presso l’unità produttiva indicata nella lettera di assunzione. I rapporti di telelavoro saranno disciplinati secondo i seguenti principi: