Testing Ordered Alternatives in the Presence of Incomplete Data
不完整数据下有序备择假设的检验AI 解读 ↓
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不完整数据下有序备择假设的检验
- 研究问题
- 在随机区组实验存在缺失观测时，如何检验无处理效应原假设对有序备择，并保留利用处理排序提高检验功效的可能性？
- 方法与思路
- 作者利用排列之间的距离推广 Jonckheere 与 Page 检验，使其容纳区组内缺失，并在给定缺失模式下研究渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，扩展统计量在给定缺失模式下渐近正态；对一种特定缺失模式，扩展 Page 检验的效率在许多情形下降不大。
- 阅读关注点
- 应核对有序备择的定义、缺失模式条件化是否需要额外机制假设，以及渐近正态性和效率比较覆盖哪些实验设计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。缺失机制与完整条件未说明，特定模式的效率结果不能推广到任意缺失情形。
原文摘要
In testing the null hypothesis of no treatment effects in a randomized block experiment, a researcher may restrict attention to an ordered alternative and thereby increase the power of his test. Jonckheere and later Page proposed such test statistics based on the Kendall and Spearman correlation coefficients. Motivated by notions of distance between permutations, we generalize Jonckheere's and Page's tests to the situation in which one or more observations are missing from one or more blocks. Conditional on the pattern of missing observations, the resulting statistics are shown to be asymptotically normal. For a particular pattern of missing observations, the asymptotic efficiency of the extended Page test is found, in many cases, to be not much lower than for the standard Page test.