A Monte Carlo Study of Some Two-Sample Rank Tests with Censored Data
删失数据下若干两样本秩检验的蒙特卡洛比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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删失数据下若干两样本秩检验的蒙特卡洛比较
- 研究问题
- 在存在删失的两样本比较中，不同非参数检验的功效如何随样本量、删失机制和随机变量分布而变化？
- 方法与思路
- 作者通过模拟比较 Gehan、Efron、Peto、Prentice 广义 Wilcoxon 检验及 logrank 检验的功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，功效最高的检验随设计变化；采用渐近方差估计的 Peto-Prentice 广义 Wilcoxon 统计量总体表现最好。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、分布与备择设定、各检验的实际检验水平，以及总体最好这一判断如何汇总不同模拟情形。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。总体比较结论限于所模拟情形，具体设计和功效数值未说明，不能认定存在普遍最优检验。
原文摘要
The powers of several nonparametric tests for the two-sample problem with censored data are compared by simulation. The tests studied include Gehan's, Efron's, and Peto's, and Prentice's generalized Wilcoxon tests, along with the logrank test. The test with the greatest power changes with the sample sizes, censoring mechanism, and distribution of the random variables. The test that performed the best overall was the Peto-Prentice generalized Wilcoxon statistic with an asymptotic variance estimate.