Tests for homogeneity of odds ratio when the data are sparse
稀疏数据下优势比同质性的检验AI 解读 ↓
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稀疏数据下优势比同质性的检验
- 研究问题
- 当多张二乘二列联表的数据稀疏时，如何检验优势比是否同质，并比较不同检验的实际尺寸与检验功效？
- 方法与思路
- 作者通过 Monte Carlo 实验研究三种检验，其中得分检验假设对数优势比来自某个未知分布，并考察 Zelen 检验的修正版。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得分检验在所研究情形中更有功效，Zelen 检验在稀疏数据下偏宽松，但在所列特定表数与样本量下尺寸接近名义值。
- 阅读关注点
- 应核对三种统计量、未知分布假设的作用、稀疏程度及零频数处理，并检查功效比较是否同时反映实际尺寸差异。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；比较来自特定模拟情形，不能推断任意稀疏结构下的优势。
原文摘要
Three tests for homogeneity of odds ratio for a series of 2 × 2 tables when the data are sparse are studied by means of Monte Carlo experiments. A score test, based on the assumption that the log odds ratios are generated from some unknown distribution, is shown to be more powerful than the other two. The original test of Zelen (1971), later corrected by Halperin, Ware, Byar et al. (1977), is also examined. It tends to be too liberal under the sparse data situation; however, it has approximately the nominal size when there are as many as ten tables with as few as ten observations per table.