Unequal Precision Multiple Comparisons for Randomized Block Designs under Nonstandard Conditions
非标准随机区组设计中精度不等的多重比较AI 解读 ↓
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非标准随机区组设计中精度不等的多重比较
- 研究问题
- 在非标准随机区组模型中，当多数处理对比均受关注、少数比较具有优先地位时，如何开展精度不等的同时推断？
- 方法与思路
- 作者构建由若干独立检验组成的多重比较方法，允许各检验采用不同显著性水平，并以临床试验讨论计算和性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出一种区别于常见 Bonferroni 检验的同时推断技术，针对比较目标具有不同重要程度的随机区组设计。
- 阅读关注点
- 应核对非标准模型的具体设定、检验独立性的来源、显著性水平如何分配，以及整体错误概率如何得到控制。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体模型、误差控制条件和临床试验结果未提供，也不能据此推断刊本变化。
原文摘要
A multiple comparison technique for simultaneous inference in the nonstandard randomized block design models considered by Graybill [3] and Scheffé [11] is developed. Its computation and properties are discussed in terms of a clinical trial. The technique involving a number of independent tests with possibly unequal sizes, not the well-known Bonferroni tests [5], is appropriate when most contrasts between the treatments are of interest, but a few of the comparisons are of primary importance.