Quantiles in Nonrandom Samples and Observational Studies
非随机样本与观察性研究中的分位数AI 解读 ↓
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非随机样本与观察性研究中的分位数
- 研究问题
- 当抽样或处理分配偏离随机机制时，总体分位数及两分布位移的置信区间如何随偏离程度改变，敏感性如何展示？
- 方法与思路
- 作者利用非随机抽样或非随机比较中成功次数分布的新不等式构造敏感性区间，并借助秩格与随机序关系证明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该不等式支持分位数敏感性分析，也显著加快 Mantel–Haenszel 统计量的敏感性计算，并给出观察性研究实例。
- 阅读关注点
- 应核对偏离随机选择的量化方式、区间覆盖条件和计算步骤，并区分两分布位移目标与一般分位数处理效应。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，未说明敏感性参数的具体定义和区间公式；这些方法本身不消除观察性研究的未观测偏差。
原文摘要
In a nonrandom sample or a nonrandomized comparison of treated and control groups, methods are developed for displaying the sensitivity of confidence intervals for population quantiles to the magnitude of the departure from random selection. Quantiles of a single distribution and for a shift in two distributions are both discussed. These confidence intervals are based on a new inequality for the distribution of the number of successes in a nonrandom sample or nonrandomized comparison. The inequality has additional applications. In particular, it greatly accelerates the computations in a sensitivity analysis for the Mantel–Haenszel statistic in a 2 × 2 × S contingency table. Examples include a nonrandom collection of blood samples from a town with comparatively high levels of radon gas, an observational study of chromosome damage from mercury, and a study of the drug allopurinol as a cause of skin rash. The proof of the inequality makes use of Savage's lattice for ranks and Holley's inequality, which gives sufficient conditions for stochastic ordering in a lattice.