Exact Inference about the Within-Subject Variability in 2 × 2 Crossover Trials
2×2交叉试验中个体内变异的精确推断AI 解读 ↓
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2×2交叉试验中个体内变异的精确推断
- 研究问题
- 研究2×2交叉试验没有个体内治疗重复时，能否同时或分别推断两种治疗的个体内方差比与平均响应差异。
- 方法与思路
- 作者对个体间变异不作分布假设，对个体内变异采用正态假设，构造半参数的精确检验、置信区域及多重检验程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称即使缺少个体内治疗重复，仍可对方差比和均值差开展精确推断，并给出功效近似与数值示例说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对个体内正态性的具体含义、试验模型中的其他约束、精确分布推导，以及同时推断和多重检验如何控制错误率。
- 阅读边界
- 材料为OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；精确性依赖的完整模型条件未提供，不能据此判断非正态稳健性或后续刊本变化。
原文摘要
The comparison of primary interest in a 2 × 2 crossover trial typically concerns the effect of the treatments, say A and B, on the mean response level. This article deals with another important aspect, namely the within-subject response variability under A and B. Differences in drug formulation and/or administration may lead to considerable differences in within-subject variability, whatever the difference in terms of mean level. Consideration of both these aspects may, therefore, be of considerable importance for the judgement of the treatments. It is shown that although there are no within-subject treatment replications, it is possible to make various exact inferences about the A/B ratio of within-subject variances and about the (A – B)-difference in mean level, simultaneously and marginally. These inferences are semiparametric in that no distributional assumption is made about the between-subject variability, whereas a normality assumption is used for the within-subject variability. The inferences include tests, confidence regions, and a multiple test procedure. A power approximation is also given. The results are illustrated numerically.