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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分类依据与纠错
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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
- 在非标准随机区组设计中，当多数处理对比值得关注而少数比较尤其重要时，如何安排具有不同精度的同时推断？
- 方法与思路
- 作者构造由多个独立检验组成的多重比较方法，允许检验大小不同，并以临床试验讨论其计算与性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法适用于比较重要性不均衡的处理对比，并区别于常见 Bonferroni 检验；具体误差控制性质未列出。
- 阅读关注点
- 应核对非标准区组模型的条件、独立检验如何获得、不同检验大小如何分配，以及同时推断的误差控制目标。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明具体误差界、分配规则或优势条件，不能断言其优于其他多重比较法。
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.