Two-sample tests for growth curves under dependent right censoring
依赖性右删失下生长曲线的两样本检验AI 解读 ↓
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依赖性右删失下生长曲线的两样本检验
- 研究问题
- 当实验动物是否继续参与取决于肿瘤大小或治疗毒性时，如何比较两种治疗下的生长曲线，并处理信息性异质删失造成的偏差？
- 方法与思路
- 作者提出校正删失偏差的非参数检验统计量，不对生长曲线的分布作假设，并通过小鼠肿瘤实验和模拟说明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提统计量易于构造，能够校正删失偏差并保持较高效率；所报告模拟显示其在中等样本量下表现良好。
- 阅读关注点
- 读全文时应核对比较目标如何由曲线定义、删失校正所需条件、统计量构造，以及模拟中的删失机制和检验表现。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未限制曲线分布不代表无需删失机制假设，摘要也未提供具体模拟结果。
原文摘要
In many tumour growth inhibition studies, tumour sizes are recorded over a period of time, forming a growth curve for each experimental animal. A frequently asked question in these studies is whether or not different treatment agents/inhibitors result in different growth rates. To compare tumour growth rates under two treatments, either the t‐test or the Wilcoxon–Mann–Whitney test could be used under suitable assumptions, provided that a one‐dimensional variable, such as the area under the curve, is used to summarise a growth curve. Such tests may not be valid in the presence of informative heterogeneous censoring, in that a subject's continued participation in the experiment may depend on the tumour size and/or the level of toxicity of the treatment given. We propose test statistics that naturally correct the bias caused by the censorship and retain high efficiency. They are easy to construct and are nonparametric in nature, making no assumption on the distributions of the growth curves. The method is illustrated with an example from a tumour growth inhibition study on mice. Simulation results are also reported showing that the method performs well with moderate sample sizes.