Tests for Homogeneity of Odds Ratio When the Data are Sparse
稀疏数据下优势比同质性的检验AI 解读 ↓
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稀疏数据下优势比同质性的检验
- 研究问题
- 面对一组稀疏的二乘二列联表，如何检验各表优势比是否相同，以及不同检验的实际尺寸与功效有何差异？
- 方法与思路
- 作者通过蒙特卡洛实验比较三种同质性检验，其中得分检验假定对数优势比来自某个未知分布，并考察 Zelen 检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得分检验在所考察情形中功效更高，而 Zelen 检验在稀疏数据下偏宽松；部分表数与样本量配置接近名义尺寸。
- 阅读关注点
- 应核对三种统计量的构造、对数优势比分布假定、模拟中的稀疏机制，以及功效比较是否同时控制检验尺寸。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；未给出完整模拟设计与功效数值，不能将相对表现推广至所有稀疏列联表。
原文摘要
Three tests for homogeneity of odds ratio for a series of 2 × 2 tables when the data are sparse are studied by means of Monte Carlo experiments. A score test, based on the assumption that the log odds ratios are generated from some unknown distribution, is shown to be more powerful than the other two. The original test of Zelen (1971), later corrected by Halperin, Ware, Byar et al. (1977), is also examined. It tends to be too liberal under the sparse data situation; however, it has approximately the nominal size when there are as many as ten tables with as few as ten observations per table.