A k -Sample Median Test for Censored Data
删失数据的多样本中位数检验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：摘要研究通用生存样本检验，出现中位数不足以确认经济学中的分位数或分布效应方向。
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代码、数据与补充材料
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删失数据的多样本中位数检验
- 研究问题
- 对于多个含删失的生存样本，如何构造更侧重中位生存时间差异的检验，并区分其对位置差异与曲线形状差异的敏感性？
- 方法与思路
- 作者提出多样本中位数检验，推导零假设与备择下的渐近分布及简洁方差形式，并以相对效率、模拟和临床数据评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该检验对中位生存时间差异比对生存曲线形状差异更敏感，提供渐近理论，并应用于结直肠癌临床试验。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、中位数可估计条件、统计量方差，以及不同生存曲线和删失程度下相对其他检验的功效。
- 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；中位数敏感性不意味着普遍功效优势，具体条件和结果需读全文。
原文摘要
A k-sample median test for censored data is proposed. The test is more sensitive to differences in median survival times than to differences in shape of the survival curves. The asymptotic distribution of the test statistic is derived under both the null and the alternative hypotheses and its variance is shown to take a simple form. The median test is compared to several other tests for censored data by computing asymptotic relative efficiencies and performing a Monte Carlo simulation under various conditions. The procedure described is applied to data from a colorectal cancer clinical trial.