Multiple Test Procedures for Identifying the Maximum Safe Dose
识别最大安全剂量的多重检验程序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：摘要讨论剂量安全性的多重检验，未提供所列经济计量细分方向的直接证据。
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…
识别最大安全剂量的多重检验程序
- 研究问题
- 在药物或农作物保护化合物的剂量反应研究中，如何以预先设定的置信水平识别最大安全剂量，并兼顾不同反应形状下的功效？
- 方法与思路
- 作者提出逐步下降的多重检验程序，分别使用剂量均值的两两对比和 Helmert 对比，并以模拟及水生毒性实验展示方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两两对比程序易用但对某些阶梯反应功效较低；Helmert 程序避免该问题但要求弱单调性，并给出按反应形状选择的建议。
- 阅读关注点
- 应核对安全性的统计定义、置信保证对应的错误控制，以及弱单调性条件如何支持 Helmert 程序、反应形状建议如何得到。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；安全判据、完整模型条件与功效数值未提供，统计安全结论不能直接替代实际安全评估。
原文摘要
We consider dose response studies for safety assessment of crop protection compounds and drugs, and we offer a hypothesis testing approach for identifying the maximum dose level that is guaranteed to be safe with preassigned confidence. The focus is on step-down (SD) multiple test procedures for identifying the maximum safe dose. We propose two classes of contrasts among the dose means as test statistics for these procedures: pairwise contrasts (PC) and Helmert contrasts (HC). The first procedure (SD2PC) consists of a sequence of ordinary t tests and is thus easy to apply, but it can have very low power for certain step response functions. The second procedure (SD1HC) does not suffer from this drawback, but it requires a weak monotonicity assumption for its mathematical validity. The powers of SD2PC and SD1HC are studied via Monte Carlo simulation. We recommend SD2PC for linear response functions and SD1HC for step response functions. The procedures are illustrated by applying them to data from an aquatic toxicity laboratory experiment conducted to assess the safe level of a pesticide.