A test for equality of means of correlated variates with missing data on one response
一个响应存在缺失时相关变量均值相等的检验AI 解读 ↓
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一个响应存在缺失时相关变量均值相等的检验
- 研究问题
- 在共同方差与相关系数未知的二元正态模型中，若一个变量存在随机缺失，如何检验两个均值相等并利用不完整观测？
- 方法与思路
- 作者提出检验统计量，推导其二阶与四阶矩，以正态、t 和 Cornish–Fisher 方法近似原假设下的临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，以均值差置信区间平方长度的期望衡量相对传统配对 t 检验的额外敏感性，但未提供具体改善幅度。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对随机缺失的准确含义、共同方差假设、统计量如何使用不完整观测，以及临界值近似与区间比较的条件。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；不能直接把历史表述等同于现代缺失机制定义，也无法判断近似误差和优势范围。
原文摘要
A statistic is proposed for testing the hypothesis of equality of the means of a bivariate normal distribution with unknown common variance and correlation coefficient when observations are missing at random on one of the variates. Expressions for the second and fourth moments of the statistic have been obtained, and normal, t and Cornish-Fisher approximations to the percentage points under the null hypothesis have been found from them. The expected squared lengths of the confidence intervals for the mean difference have been used to measure the additional sensitivity of the test over that of the conventional paired t.