Parameter estimation following group sequential hypothesis testing
组序贯假设检验后的参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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组序贯假设检验后的参数估计
- 研究问题
- 组序贯试验中的中期分析会怎样影响后续参数估计，如何通过样本空间排序减少忽略序贯设计所产生的偏差？
- 方法与思路
- 作者在方差已知的正态均值问题中，提出基于均值最大似然估计的样本空间排序，并扩展到分析间组样本量随机的情况。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提排序在多种组序贯设计下产生的估计与已有排序相比表现较好，并提供适应随机组样本量的调整。
- 阅读关注点
- 应核对停止规则、排序定义、由检验反演形成估计的方法，以及比较采用的偏差或误差指标与随机样本量处理。
- 阅读边界
- 仅依据稿件版本未注明的OpenAlex索引摘要。比较优势的指标和数值未说明；所述研究针对方差已知的正态均值，不能直接外推。
原文摘要
Parameter estimation techniques which fail to adjust for the interim analyses of group sequential test designs will introduce bias in much the same way that the repeated use of single sample hypothesis testing causes inflation of the type one statistical error rate. Methods based on the duality of hypothesis testing and interval estimation require definition of an ordering for the outcome space for the test statistic. In this paper, estimation following a group sequential hypothesis test for the mean of a normal distribution with known variance is investigated. A proposed ordering of the sample space based on the maximum likelihood estimate of the mean is found to result in estimates which compare favourably with estimates computed from orderings investigated by Tsiatis, Rosner & Mehta (1984) and Chang & O'Brien (1986) for a variety of group sequential designs. The proposed ordering is then adapted for use when the sizes of groups accrued between analyses is random.