Nonparametric Two-Sample Comparisons of Changes on Ordinal Responses
有序响应变化的非参数两样本比较AI 解读 ↓
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有序响应变化的非参数两样本比较
- 研究问题
- 两组临床试验同时记录入组与随访的有序响应时，将变化简化为恶化、不变和改善计数，会如何影响组间比较的灵敏度？
- 方法与思路
- 作者建立渐近分布理论，将变化计数方法与按入组水平后分层的非参数检验比较，后者理论基于二元数据的两样本U统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，临床试验应用以及多种情境下的渐近相对效率和功效评价，展示了后分层Wilcoxon检验较高的灵敏度。
- 阅读关注点
- 应核对两类检验的原假设、分层与合并方式，以及相对效率和功效比较的情境，避免将特定设置下的结果视为普遍优势。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，版本未注明；未提供试验分配机制、效应定义或具体功效结果，不能据此作因果识别判断。
原文摘要
We discuss two-armed clinical trials in which an ordinal response is observed on entry and at follow-up. In certain subject areas, such data are often reduced to the counts of patients who have deteriorated, remained the same, or improved. We develop asymptotic distribution theory to compare this approach to the use of nonparametric tests based on poststratification of the follow-up responses according to the entry levels. The theory for the latter approach is established by a general result for two-sample U statistics based on bivariate data. Application to data from clinical trials and evaluation of asymptotic relative efficiencies and powers for a variety of contexts illustrate the increased sensitivity of poststratified Wilcoxon tests.