Two-Sample Repeated Significance Tests Based on the Modified Wilcoxon Statistic
基于修正 Wilcoxon 统计量的两样本重复显著性检验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：摘要讨论生存数据的序贯检验，序贯计算不等于宏观时间序列分析，所列经济计量细分方向依据不足。
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…
基于修正 Wilcoxon 统计量的两样本重复显著性检验
- 研究问题
- 在随机错开入组且随机失访的两样本生存数据中，如何重复检验生存分布相等，并正确处理序贯统计量的依赖？
- 方法与思路
- 作者建立序贯计算的修正 Wilcoxon 得分的渐近分布理论，根据渐近协方差设计重复显著性检验，并用癌症例子说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，得分增量通常存在依赖，与作者对既有研究的解读不同；据此提出检验程序并展示其提前停止性质。
- 阅读关注点
- 应核对入组和失访条件、增量依赖如何进入检验边界、重复检验的错误率控制，以及例子中的提前停止规则。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；与既有研究的分歧仅按作者陈述呈现，摘要未提供检验边界或数值。
原文摘要
The asymptotic distribution theory of sequentially computed modified-Wilcoxon scores is developed for two-sample survival data with random staggered entry and random loss to follow-up. The asymptotic covariance indicates generally dependent modified-Wilcoxon increments, contradicting (the authors' reading of) Jones and Whitehead (1979). A repeated significance testing procedure is presented for testing the equality of two survival distributions based on the asymptotic theory. The early stopping properties of this procedure are illustrated by a prostate cancer example.