Partially sequential treatments versus control multiple comparisons
处理组与对照组多重比较的部分序贯方法AI 解读 ↓
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处理组与对照组多重比较的部分序贯方法
- 研究问题
- 当对照组观测易于低成本收集，而处理组观测昂贵或难以获得时，如何安排抽样并开展处理组相对对照组的多重比较？
- 方法与思路
- 作者提出以对照样本中位数为基础的无分布多重比较程序，对照样本量固定，处理样本量由截断逆二项序贯抽样决定。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该程序适用于两类样本收集成本不对称的场景，并讨论程序性质，提供两个或三个处理组情形的零假设临界值。
- 阅读关注点
- 应核对停止与截断规则、比较对象及零假设的定义，无分布性质的成立条件，以及多重比较错误率如何控制。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法判断完整分布条件、具体错误率保证或节省样本的幅度，也不能据此作因果解释。
原文摘要
In this paper we propose a distribution-free treatments versus control multiple comparisons procedure, based on the control sample median, that is appropriate when the control sample observations are easy and relatively inexpensive to collect, while the treatments data are costly and/or difficult to obtain. For this procedure the control sample has a fixed sample size and the treatments have random sample sizes determined by a truncated inverse binomial sequential sampling scheme. Properties of the procedure are discussed, including null distribution critical values for two or three noncontroltreatments.