Quantiles in Nonrandom Samples and Observational Studies
非随机样本与观察性研究中的分位数AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非随机样本与观察性研究中的分位数
- 研究问题
- 非随机抽样或非随机处理对照比较中，人口分位数及两分布位移的置信区间对偏离随机选择的程度有多敏感？
- 方法与思路
- 作者基于非随机样本中成功次数分布的新不等式构造敏感性区间，并将该不等式用于加速相关检验的计算。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法覆盖单分布分位数和两分布位移，并显著加快 Mantel–Haenszel 统计量敏感性分析的计算。
- 阅读关注点
- 应核对偏离随机选择的参数化、区间覆盖保证及位移模型，并区分抽样选择偏差和非随机处理分配的设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；敏感性模型、具体不等式和加速幅度未说明，不能据此宣称消除了选择偏差。
原文摘要
In a nonrandom sample or a nonrandomized comparison of treated and control groups, methods are developed for displaying the sensitivity of confidence intervals for population quantiles to the magnitude of the departure from random selection. Quantiles of a single distribution and for a shift in two distributions are both discussed. These confidence intervals are based on a new inequality for the distribution of the number of successes in a nonrandom sample or nonrandomized comparison. The inequality has additional applications. In particular, it greatly accelerates the computations in a sensitivity analysis for the Mantel–Haenszel statistic in a 2 × 2 × S contingency table. Examples include a nonrandom collection of blood samples from a town with comparatively high levels of radon gas, an observational study of chromosome damage from mercury, and a study of the drug allopurinol as a cause of skin rash. The proof of the inequality makes use of Savage's lattice for ranks and Holley's inequality, which gives sufficient conditions for stochastic ordering in a lattice.