Consistent Covariance estimation for stratum imbalances under minimization method for covariate-adaptive randomization
协变量自适应最小化随机分配下分层不平衡协方差的一致估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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协变量自适应最小化随机分配下分层不平衡协方差的一致估计
- 研究问题
- 临床试验采用 Pocock–Simon 最小化随机分配时，如何估计分层不平衡的极限协方差以支持有效处理效应检验？
- 方法与思路
- 作者提出基于 bootstrap 的极限协方差估计量，并借助 Le Cam 第三引理证明一致性，再调整生存数据的稳健检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量一致，模拟中的调整检验尺寸接近名义水平，并指出未调整检验在该设计下可能出现渐近尺寸膨胀。
- 阅读关注点
- 应核对最小化分配规则、bootstrap 如何再现随机分配依赖，以及协方差估计接入生存结局检验的具体步骤。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未说明分配参数、证明条件和模拟设计的适用范围。
原文摘要
Pocock and Simon's minimization method is a popular approach for covariate-adaptive randomization in clinical trials. Valid statistical inference with data collected under the minimization method requires the knowledge of the limiting covariance matrix of within-stratum imbalances, whose existence is only recently established. In this work, we propose a bootstrap-based estimator for this limit and establish its consistency, in particular, by Le Cam's third lemma. As an application, we consider in simulation studies adjustments to existing robust tests for treatment effects with survival data by the proposed estimator. It shows that the adjusted tests achieve a size close to the nominal level, and unlike other designs, the robust tests without adjustment may have an asymptotic size inflation issue under the minimization method.