On comparing variances in the paired case with incomplete data
双响应均有缺失时配对数据的方差比较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：摘要讨论一般配对缺失数据的方差检验，没有面板、因果或金融波动率模型的明确依据。
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双响应均有缺失时配对数据的方差比较
- 研究问题
- 当配对数据的两个响应均存在缺失时，哪些方差相等检验更适用，其相对表现如何随配对响应的相关程度变化？
- 方法与思路
- 作者通过Monte Carlo模拟比较若干方差相等检验，同时提出一个新检验，并按中等与较高相关程度讨论方法选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要建议中等相关时使用Ekbohm检验，并称新检验在高相关时可能是较佳选择；这些建议来自所述模拟比较。
- 阅读关注点
- 应核对缺失机制、相关程度的具体范围、模拟分布与样本量，以及推荐依据是检验尺寸控制、功效还是其他标准。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要；缺失机制、相关阈值及模拟数值未说明，条件性建议不能推广为普遍优越性，版本变化也未知。
原文摘要
Several tests for the equality of variances in the paired case with incomplete data on both responses are compared using Monte Carlo simulations. The main result is the recommendation to use a test due to Ekbohm (1981) for cases with moderate correlations. A new test proposed in this paper may be the best choice when the correlation is high.