Combining One-Sided Binomial Tests
单侧二项检验的合并AI 解读 ↓
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单侧二项检验的合并
- 研究问题
- 如何合并多个相互独立的单侧二项检验，各种合并方法在不同备择结构下的显著性表现与渐近效率有何差异？
- 方法与思路
- 作者比较六种合并统计量，包括最小显著性水平、Fisher 检验和似然比等，并考察中位显著性水平、效率与零分布近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告各方法对不同备择结构的敏感性，称 Fisher 检验与似然比总体表现较好，并指出两种近似方法的权重偏向。
- 阅读关注点
- 应核对比较所用的备择参数配置、各统计量的构造与方向，以及零分布近似在不同样本规模下的准确程度。
- 阅读边界
- 所给索引摘要未标稿件版本。比较以独立二项检验为前提，摘要未提供具体实验配置，不能据此推广到相关检验或所有备择。
原文摘要
Six methods of combining k independent binomial test statistics are compared with respect to their median significance levels, asymptotic relative efficiencies, and accuracy of null distribution approximations. The test statistics considered are the minimum significance level, Fisher's omnibus test, the likelihood ratio, an approximate likelihood ratio, the Mantel-Haenszel statistic, and the sum of chis. Fisher's test and the likelihood ratio perform relatively well for all alternative hypotheses. The Mantel—Haenszel procedure performs well when departures from the null hypotheses are similar for all tests. The minimum is sensitive to the situation in which most of the parameters assume the null value. The sum-of-chis procedure tends to assign too much weight to individual binomial statistics with large standard errors, whereas the approximate likelihood ratio assigns too much weight to statistics with small standard errors.