Tests for Variation over Groups in Survival Data
生存数据的组间变异检验AI 解读 ↓
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生存数据的组间变异检验
- 研究问题
- 当生存数据按医疗机构等自然群组划分时，如何检验组间是否存在随机效应变异，而非假定各组完全相同？
- 方法与思路
- 作者以各组受试者鞅残差之和构造无组间变异的检验，讨论其与局部最强检验的关系，并用于肺癌试验数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出针对随机组间变异的残差检验，说明与已有多层检验的联系，并给出多机构肺癌临床试验中的应用。
- 阅读关注点
- 应核对生存模型与组间变异的设定、删失和组规模的处理，以及残差统计量的零假设分布与适用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失假设、统计量形式及应用结果未说明，不能据此判断组间差异是否显著。
原文摘要
When survival data can be divided into natural groups, such as in a clinical trial with patients from a number of different institutions, the question arises whether effects are different for the different groups. For situations where one is concerned with a random pattern of variation over groups, this article proposes testing the null hypothesis of no variation using statistics based on the sums of martingale residuals over subjects within groups. These tests are closely related to the locally most powerful tests of Liang for testing for variation across a large number of strata. The tests are applied to data from a lung cancer trial conducted by the Eastern Cooperative Oncology Group.