The Use of Maximin Efficiency Robust Tests in Combining Contingency Tables and Survival Analysis
列联表合并与生存分析中的最大最小效率稳健检验AI 解读 ↓
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列联表合并与生存分析中的最大最小效率稳健检验
- 研究问题
- 当数据可能由多个模型生成时，如何构造相对各模型渐近最优检验的最低效率尽可能高的稳健检验程序？
- 方法与思路
- 作者将两样本秩检验的效率稳健性方法扩展到多列联表比例检验、单调剂量反应趋势合并及删失生存分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，生存分析中的稳健检验相对 Wilcoxon 与 log-rank 两种最优情形具有 93.3% 的最大最小效率。
- 阅读关注点
- 核对候选模型族、渐近效率与最优化准则，检查删失条件和模型最优情形，以及效率结果与有限样本表现的关系。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；效率数字针对指定比较情形，不能解释为检验功效、准确率或任意生存模型下的保证。
原文摘要
A test is the maximin efficiency robust test for a family of possible models underlying the data if no other test has higher minimum efficiency relative to the asymptotically optimum test for each model. Methods used to examine the efficiency robustness of rank tests for the two-sample problem are adapted to obtain maximin efficiency robust procedures for testing the equality of proportions across several 2×2 tables, for combining the results of tests for trend in several 2 x J tables in which the dose-response function is one of a set of possible monotone functions, and to analyze censored survival data when either the Wilcoxon or log-rank may be appropriate. In the survival setting the robust test has maximin efficiency 93.3% relative to the Wilcoxon or long-rank when each is optimum, in contrast to the 75% relative efficiency each statistic has when the other is optimum.