Intermediate Simultaneous Inference Procedures
介于 Tukey 与 Scheffé 方法之间的同时推断程序AI 解读 ↓
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介于 Tukey 与 Scheffé 方法之间的同时推断程序
- 研究问题
- 在平衡单因素设计中，如何兼顾两两比较、低阶和高阶对比，使同时置信区间更符合不同比较任务的需求？
- 方法与思路
- 作者提出一族介于 Tukey 的 T 方法与 Scheffé 的 S 方法之间的同时推断程序，并比较不同阶数对比的区间长度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新区间在低阶比较中短于 Scheffé 区间，在高阶比较中短于 Tukey 区间，在中间阶数比较中短于两者。
- 阅读关注点
- 应核对比较阶数的定义、程序族的选择方式、同时覆盖保证，以及区间长度比较适用的对比集合和设计条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；结论针对平衡单因素设计，摘要未说明非平衡设计或其他模型中的适用性。
原文摘要
Two well-known simultaneous inference procedures for balanced one-way layout are Tukey's T-method and Scheffé's S-method. The T-method gives short simultaneous confidence intervals for all pair-wise comparisons while paying a high price for high-order comparisons. The S-method is appropriate when one has uniform interest in all contrasts, but gives long confidence intervals for pairwise and other low-order comparisons. In this paper we propose a family of procedures intermediate between the T- and S-methods. The resulting simultaneous intervals are shorter than Scheffé's for low-order comparisons, shorter than Tukey's for high-order comparisons and shorter than both Tukey's and Scheffé's for intermediate comparisons.