Nonparametric Methods for Detecting Treatment Effects in Repeated-Measures Designs
重复测量设计中检测处理效应的非参数方法AI 解读 ↓
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重复测量设计中检测处理效应的非参数方法
- 研究问题
- 在重复测量设计中，非参数处理效应检验的极限分布需要哪些条件，面对一般差异或有序备择时能否提高局部检验效率？
- 方法与思路
- 作者给出既有检验极限分布成立的充分条件，联系原始数据、对齐数据和秩变换方法，并用 Pitman 渐近相对效率比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称展示了若干比标准竞争方法更有效率的情形，并提出 Page 检验的秩变换对应方法，讨论处理数量不太大时的表现。
- 阅读关注点
- 应核对重复测量的依赖结构、充分条件、对齐步骤与局部备择，以及有序检验效率结论中处理数量限制的具体含义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列充分条件或明确数量阈值，Pitman 效率不能直接代替有限样本比较。
原文摘要
Sufficient conditions are given that guarantee the limiting distribution of a test proposed by Agresti and Pendergast (1986) to detect treatment effects in repeated-measures designs. The test, which is appropriate for either the original or aligned data, is related to one proposed by Koch (1969) and to the rank-transformation statistic. Using Pitman asymptotic-relative-efficiency comparisons, situations are presented where these tests are more efficient than their standard parametric and nonparametric competitors. The problem of detecting ordered alternatives in repeated-measures designs is also considered. A rank transformation analog of Page's (1963) L is shown to be generally more efficient in the Pitman sense than the standard competitors when the number of treatments is not too large.