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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要讨论列联表条件关联的精确推断,未提供归入因果推断或离散选择的依据。

反馈分类问题

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Donguk Kim
Alan Agresti

三维列联表条件关联的改进精确推断

研究问题
如何缓解列联表离散性导致的精确推断保守性,使多个二乘二表共同优势比的置信区间在维持覆盖下更窄?
方法与思路
作者分别反演使用统计量与表概率修正 P 值的检验,以及单个双侧检验,并研究修正 P 值与有序备择检验的关系。
材料陈述的贡献
摘要称两种修改保持至少给定的置信水平且通常缩窄区间;双侧检验反演在真实优势比较小或较大时较少保守。
阅读关注点
应核对条件化方式、修正 P 值与双侧检验的定义,以及覆盖保证、无偏性和可容许性各自成立的条件。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明,不能推断刊本变化;摘要未说明区间缩窄幅度,也不能据此推广至任意列联表。

原文摘要

We propose modified exact inferential methods for contingency tables. Ordinary “exact” inference is conservative, because of the discreteness. For estimating a common odds ratio in several 2 × 2 tables, two modifications of the ordinary “exact” confidence interval maintain at least a fixed confidence level but tend to be much narrower. One approach inverts results of a test with a modified P value utilizing the test statistic and table probabilities. The second approach inverts one two-sided test rather than two one-sided tests. This approach is much less conservative when the true odds ratio is relatively small or large. We also generalize results of Cohen and Sackrowitz and relate modified P values to construction of exact, unbiased, and admissible tests for an ordinal alternative to conditional independence.

笔记与分组