Combining the Advantages of One-Sided and Two-Sided Test Procedures for Comparing Several Treatment Effects
比较多个处理效应时结合单侧与双侧检验的优势AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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比较多个处理效应时结合单侧与双侧检验的优势
- 研究问题
- 单因素布局下比较多个处理均值时，如何保留对有序差异的检测能力，同时在样本均值充分分离时给出有限双侧区间？
- 方法与思路
- 作者以单侧学生化极差检验及其有序成对差异的同时区间为基础，提出在特定情形下提供有限双侧区间的程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新程序维持原检验检测正向有序差异的敏感性，并在各样本均值相距足够远时提供双侧有限置信区间。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对同时覆盖的保证、均值分离的判定标准，以及保持单侧检测敏感性与形成双侧区间之间的关系。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；抽样条件与具体区间公式未说明，处理均值比较本身也不保证因果效应解释。
原文摘要
We consider the one-way layout for comparing k treatment effects μ i , 1 ≤ i ≤ k. Hayter earlier proposed a one-sided studentized range test (OSRT) for testing the null hypothesis H μO: μ1 = μ2 = ··· = μ k against the simple ordered alternative HA : μ1 ≤ μ2 ≤ ··· ≤ μ k with at least one strict inequality. The OSRT gives a set of simultaneous confidence intervals for all ordered pairwise differences μ j - μ i , i < j. These intervals are one-sided and have infinite upper bounds. The confidence interval procedure proposed in this article maintains the sensitivity of the OSRT in detecting the ordered differences μ j - μ i > 0, but provides two-sided finite confidence intervals if the sample averages are all far apart.