Odds ratio inference with dependent data
依赖数据下的优势比推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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依赖数据下的优势比推断
- 研究问题
- 当一系列二乘二列联表的计数不满足二项分布假设时，共同优势比的常用估计量与检验还能否有效使用？
- 方法与思路
- 作者研究表数增加时的渐近性质，在一阶马尔可夫链和贝塔二项模型下分析条件极大似然偏差，并提出替代检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，Mantel–Haenszel 估计量具有一致性和渐近正态性，而指定模型下条件极大似然不一致，并给出两个一致检验。
- 阅读关注点
- 应核对各结果的依赖结构与样本增长方式、条件估计的偏差公式，以及替代检验的水平和效率比较所用设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，检验假设记号疑有转录异常，须查原文；不能据此恢复公式或推断具体条件及刊本变化。
原文摘要
When data can be presented as a series of k 2×2 tables with cell counts (xi ,ni−xi, yi, mi−yi), it is often assumed that xi and yi are binomially distributed. This paper deals with inference for the common odds ratio Ψ when the binomial assumption is invalid. When k increases, the consistency and asymptotic normality of the Mantel & Haenszel (1959) estimator is derived. The conditional maximum likelihood estimator is shown to be inconsistent and the asymptotic bias is computed when either the first-order Markov chain or beta-binomial model is assumed. The Mantel-Haenszel test for testing iΨ = 1 is also shown to be inappropriate through some simulation studies. Two consistent test statistics are proposed and shown to be comparable to each other in terms of size and efficiency. Some possible further work is described.