A Class of $K$-Sample Tests for Comparing the Cumulative Incidence of a Competing Risk
比较竞争风险累积发生率的一类 K 样本检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究竞争风险生存分析，未明确涉及所列经济计量细分领域，组间比较本身不足以归为因果推断。
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代码、数据与补充材料
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比较竞争风险累积发生率的一类 K 样本检验
- 研究问题
- 对于存在右删失的竞争风险数据，如何检验多个组中特定失败类型的累积发生率是否存在差异？
- 方法与思路
- 作者比较目标失败类型的子分布风险率加权平均，以计数过程表示统计量，并利用鞅中心极限定理推导渐近结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立一类多样本检验并建议采用类似常规生存分析的权重，模拟显示中等样本下渐近近似可用。
- 阅读关注点
- 应核对子分布风险率与累积发生率的联系、权重选择、删失所需条件，以及模拟中样本规模和近似误差。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要，删失条件及模拟数值未说明；组间检验结果也不能直接解释为因果效应。
原文摘要
In this paper, for right censored competing risks data, a class of tests developed for comparing the cumulative incidence of a particular type of failure among different groups. The tests are based on comparing weighted averages of the hazards of the subdistribution for the failure type of interest. Asymptotic results are derived by expressing the statistics in terms of counting processes and using martingale central limit theory. It is proposed that weight functions very similar to those for the $G^p$ tests from ordinary survival analysis be used. Simulation results indicate that the asymptotic distributions provide adequate approximations in moderate sized samples.