Effective Sample Size for Tests of Censored Survival Data
删失生存数据检验的有效样本量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究删失生存数据检验的功效与样本量，未直接对应给定的经济计量细分方向。
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…
删失生存数据检验的有效样本量
- 研究问题
- 比较两组存在右删失的生存经历时，仅用未删失观测数衡量检验功效所需的有效样本量，是否忽略了删失观测的信息？
- 方法与思路
- 作者以 Monte Carlo 比较广义 Savage 与 Wilcoxon 检验的功效，并在 Lehmann 备择族下计算大样本相对效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在某些总体分布和删失机制下，删失观测能明显增加两种检验的功效，提示只计未删失观测可能不充分。
- 阅读关注点
- 应核对保持未删失观测数近似相同的比较设计、各删失机制、备择族设定，以及有效样本量与功效之间的换算依据。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出功效增量或效率数值，不能推断所有删失观测均提供相同或显著的信息。
原文摘要
When survival experience of two groups is compared in the presence of arbitrary right censoring, the effective sample size for determining the power of the test used is usually taken to be the number of uncensored observations. This convention is examined through a Monte Carlo study. Empirical powers of the generalized Savage test and generalized Wilcoxon test with uncensored data are compared to those with censored data containing approximately the same number of uncensored observations. Large sample relative efficiencies are calculated for a Lehmann family of alternatives. It is shown that, depending on the underlying distribution and censoring mechanism, censored observations can add appreciably to the power of either test.