Tests for no treatment effect in randomized clinical trials
随机临床试验中无处理效应的检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究随机试验中的处理效应检验，并利用处理随机化分布进行推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
随机临床试验中无处理效应的检验
- 研究问题
- 在随机临床试验中，当用于协变量调整的回归模型设定错误或遗漏相关协变量时，如何检验无处理效应并保持名义水平？
- 方法与思路
- 作者将结局对协变量回归且不纳入处理变量，依据所得残差的随机化分布构造检验，并与模型得分检验比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提检验在模型误设下保持名义水平，并分析协变量遗漏时的效率及多类模型得分检验的水平失真与稳健情形。
- 阅读关注点
- 应核对无处理效应原假设的具体定义、随机化方案、名义水平保证的性质，以及效率比较和稳健例外的成立条件。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本，未说明原假设类型与保证条件；逻辑回归及比例风险模型的稳健性陈述不能扩展到任意误设。
原文摘要
We propose a test of the null hypothesis of no treatment effect in a randomized clinical trial that is based on the randomization distribution of residuals. These residuals result from regressing the response on covariates, but not treatment. In contrast to model-based score tests, this procedure maintains nominal size when the model is misspecified, and, in particular, when relevant covariates are omitted from the regression. The efficiency of the procedure is evaluated for regressions with some, but not all, required covariates. For many generalized linear models and survival models, conventional model-based score tests are shown to have supranominal size when relevant covariates are omitted, but logistic regression and the proportional hazards model are robust.