Intraclass Rank Tests for Independence
用于独立性检验的类内秩检验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：摘要研究二元总体独立性的通用秩检验，不足以归入分布效应或其他所列计量方向。
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用于独立性检验的类内秩检验
- 研究问题
- 若已有信息表明二元总体的两个边际分布相同，如何利用这一信息检验独立性，并与 Spearman 检验比较？
- 方法与思路
- 作者提出 Spearman 类型的类内秩检验，分析其在独立性零假设和邻接备择下的渐近关系，并进行小样本比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验与 Spearman 检验在所述假设序列下渐近等价，并在小样本经验比较中表现更好。
- 阅读关注点
- 应核对相同边际分布信息如何进入统计量、渐近等价的条件，以及小样本比较衡量的是功效还是误差控制。
- 阅读边界
- 摘要未说明小样本实验及优劣标准，不能推断任意分布下的优势；索引版本未注明，边际相同假设的敏感性未知。
原文摘要
An intraclass rank test of Spearman type is proposed to test for independence in a bivariate population. The test is useful when there is prior information that the population has the same marginal distributions. It is shown that the proposed test is asymptotically equivalent to Spearman's test under the null hypothesis of independence and its contiguous alternatives and is empirically better than that in the case of small sample sizes.