On inferences from Wei's biased coin design for clinical trials
关于 Wei 临床试验偏置硬币设计的统计推断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：摘要直接讨论实验治疗分配机制与随机化推断，可归入因果推断中的实验设计方向。
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关于 Wei 临床试验偏置硬币设计的统计推断
- 研究问题
- 在治疗分配依赖抽球机制的小样本临床试验中，采用不同随机化假定与条件化方式，会如何改变显著性推断？
- 方法与思路
- 作者重新讨论既有试验分析，比较完全随机化下的双边际条件化，与纳入实际分配机制后的不同条件化方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告不同分析所得 p 值差异很大，纳入抽球分配机制后推断更保守，并讨论设计与极小样本试验的问题。
- 阅读关注点
- 应核对实际分配规则、各检验条件化的对象、尾部概率定义，以及不同 p 值是否对应相同原假设和检验目标。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；这是对既有试验推断的讨论，摘要中的数值不支持概括所有偏置硬币设计。
原文摘要
Wei (1988) analyzed data from a clinical trial in which an urn-sampling model was used to allocate patients to treatments. The trial resulted in 11 patients being allocated to the experimental treatment, all successes, and with one patient allocated to the control treatment, a failure. Wei analyzed these data using a randomization algorithm and concluded that the results were almost significant at p = 0·051. He asserted that an analysis which ignored the design and presumed complete randomization leads to a p-value of 0.001. In fact, if a more conventional analysis is used in which both margins are fixed, then this leads to p =0·083, Fisher's exact test, if complete randomization is assumed. If the urn-sampling allocation is taken into account much more conservative inferences are obtained. An analysis which conditions on both margins leads to p = 0·28, while one which conditions on the observed sequence of responses, and the observed treatment totals leads to p = 0·62 These serious discrepancies are discussed, in addition to the inappropriateness of biased coin design and small sample sizes in important medical trials.