Effective sample size for tests of censored survival data
删失生存数据检验的有效样本量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：摘要研究生存分析中删失数据的检验功效，未提供与所列经济计量细分方向直接对应的依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
删失生存数据检验的有效样本量
- 研究问题
- 比较两组存在任意右删失的生存经历时，检验功效能否仅由未删失观测数衡量，删失观测还提供多少信息？
- 方法与思路
- 作者通过蒙特卡洛比较未删失观测数近似相同的数据，考察广义 Savage 与 Wilcoxon 检验，并计算 Lehmann 备择下的大样本相对效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，删失观测对两种检验的功效都可能有明显贡献，程度取决于基础分布与删失机制，因而未删失计数未必充分反映有效样本量。
- 阅读关注点
- 应核对模拟中的生存分布、删失机制和样本匹配方式，以及相对效率的推导条件，判断哪些情形下删失信息贡献较大。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供具体模拟数值与效率条件，不能推出普遍适用的有效样本量公式或刊本变化。
原文摘要
When survival experience of two groups is compared in the presence of arbitrary right censoring, the effective sample size for determining the power of the test used is usually taken to be the number of uncensored observations. This convention is examined through a Monte Carlo study. Empirical powers of the generalized Savage test and generalized Wilcoxon test with uncensored data are compared to those with censored data containing approximately the same number of uncensored observations. Large sample relative efficiencies are calculated for a Lehmann family of alternatives. It is shown that, depending on the underlying distribution and censoring mechanism, censored observations can add appreciably to the power of either test.