Two-way contingency tables for complex sampling schemes
复杂抽样方案下的二维列联表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：复杂抽样列联表检验属于一般统计方法，摘要未明确对应所列计量领域细分。
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代码、数据与补充材料
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复杂抽样方案下的二维列联表
- 研究问题
- 在分层、多阶段整群等复杂抽样方案下，如何检验二维列联表的独立性、准独立性和边际对称性？
- 方法与思路
- 作者将零假设表示为概率的线性与二次对比向量，构造渐近零分布为卡方的检验，并讨论分层临床试验应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法覆盖多种复杂抽样方案，且可用于分层前瞻性多诊所试验中失效分布相等性的联合或总体检验。
- 阅读关注点
- 应核对抽样设计如何进入统计量和方差估计、卡方自由度的确定，以及全部分层联合检验与总体检验的目标差别。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要，无法确定抽样权重、设计条件或有限样本近似质量，也不能推断刊本变化。
原文摘要
Methods for testing independence, quasiindependence, and marginal symmetry in contingency tables are derived for a wide variety of sampling schemes including stratified multistage cluster sampling. The null hypothesis is a vector of linear and quadratic contrasts involving the probabilities. The asymptotic null distribution of the test statistic is chi-squared. The theory can also be used to test equality of failure distributions in a stratified prospective multiclinio trial, jointly for all strata or merely population-wide.