On Simultaneous Pairwise Comparisons in Analysis of Covariance
协方差分析中的同时两两比较AI 解读 ↓
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协方差分析中的同时两两比较
- 研究问题
- 在伴随变量随机的协方差分析中，如何同时比较处理均值，并比较条件与无条件程序的族错误率及置信区间长度？
- 方法与思路
- 作者提出用于条件分析的 Tukey–Kramer 型程序，通过模拟考察无条件族错误率，再与既有无条件程序比较区间长度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模拟中该程序控制无条件族错误率，条件程序的区间长度比通常小于一，并报告其区间更长的概率约为两至三成。
- 阅读关注点
- 应核对随机伴随变量的模型、条件化对象、多重比较范围，以及错误率模拟和区间长度比较各自覆盖的设计与条件。
- 阅读边界
- 来源为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；错误率结论来自模拟，适用范围未说明，处理均值比较本身不构成因果识别证据。
原文摘要
Procedures for multiple comparisons among treatment means, in analysis of covariance with a random concomitant, are considered. A Tukey-Kramer (TK)-type procedure is introduced for a conditional analysis and is compared with Thigpen and Paulson's (1974) unconditional procedure. It is first established (by simulation) that the TK procedure controls the unconditional familywise error rate at the nominal level set for the conditional procedure. In the second part of this work, the confidence interval lengths obtained by the two procedures are compared. It is found that the expected ratio of the confidence interval length obtained by the conditional method to that obtained by the unconditional method is generally less than 1. Moreover, the probability that the length of a TK interval will be larger than that of the Thigpen and Paulson procedure is (roughly) between .2 and .3.