Tests of effect in 1: J matched case-control studies based on a modified likelihood approach
基于修正似然的 1∶J 匹配病例对照研究效应检验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：摘要关注匹配病例对照数据的效应检验功效，未明确建立因果识别或经济选择模型。
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…
基于修正似然的 1∶J 匹配病例对照研究效应检验
- 研究问题
- 每个病例匹配多个对照时，能否通过比较匹配组内均值差与去除效应后的方差，提高大优势比情形下的检验功效？
- 方法与思路
- 作者提出基于修正似然的效应检验，将组内病例对照均值差与去除效应后的组内方差比较，并用渐近理论和模拟评估功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，某些情形的渐近理论支持新检验更有功效，但与流行病学研究相关的样本规模下，模拟显示功效差异较小。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对优势比与匹配对照数量的适用条件、渐近优势成立的具体情形，以及模拟样本规模和功效差异。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未报告具体功效数值，匹配设计本身也未说明因果识别条件。
原文摘要
A test of an effect in matched case-control studies, natural in an analysis of variance context, compares within matched set case-control mean differences to the within matched set variances after removing the case-control effect. For large odds ratios, heuristic reasoning suggests that this new test should be more powerful than the standard score test when two or more controls are matched to any case. Asymptotic theory confirms this in some important situations. Simulation results reveal, however, that the differences in power at sample sizes relevant to epidemiological studies are small.