On comparing means in the paired case with incomplete data on both responses
双响应均有缺失时配对均值的比较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：摘要研究缺失配对数据的均值检验，未明确涉及因果效应、面板或离散选择模型。
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双响应均有缺失时配对均值的比较
- 研究问题
- 在两个相关响应均可能缺失的配对数据中，如何检验均值相等，并根据完整配对数量、方差差异与相关程度选择程序？
- 方法与思路
- 作者通过蒙特卡洛研究比较五种检验，其中两种为本文提出，考察修改极大似然及其他程序在不同数据条件下的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出依条件而定的检验选择建议：方差接近时考虑修改极大似然检验，低相关时再依据方差齐性考虑其他程序。
- 阅读关注点
- 应核对缺失机制、五种检验的定义和模拟设计，重点检查完整配对数量、相关性及方差差异如何影响水平与功效。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；缺失机制和模拟数值未说明，选择建议不能视为普遍排序，也不能推断刊本变化。
原文摘要
Five procedures for testing the equality of two correlated means with incomplete data on both responses are compared by using Monte Carlo studies; three procedures were suggested by Lin & Stivers (1974) and two are suggested in this paper. The results are that the two tests based on a modified maximum likelihood estimator are to be preferred, the one due to Lin & Stivers when the number of complete pairs is large and the one proposed in this paper otherwise, provided the variances of the two responses do not differ by much. When the correlation between the two responses is small two other tests may be used; a test proposed in this paper when the homoscedasticity assumption is not strongly violated, and a Welch type statistio suggested by Lin & Stivers otherwise.