Likelihood Ratio Tests With Three-Way Tables
三维列联表的似然比检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究列联表中的关联与交互检验，未涉及因果识别或离散选择行为模型，现有细分不足以直接归类。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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三维列联表的似然比检验
- 研究问题
- 如何在三维列联表、尤其二乘二乘多层表中，厘清条件独立、交互作用和统一关联检验之间的逻辑关系？
- 方法与思路
- 作者利用互信息恒等式分解似然比检验，将交互作用与统一关联两个分量组织为降低名义水平的两步检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出替代常用分层检验的两步程序，并称可改进交互参数及共同优势比的区间估计，开展交互假设的功效分析。
- 阅读关注点
- 应核对信息分解与分量独立性的成立条件、两步检验的水平控制，以及区间效率和功效比较采用的标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；名义水平的设定、适用条件和效率幅度未说明，刊本变化无法核实。
原文摘要
Likelihood ratio (LR) tests for association and for interaction are examined for three-way contingency tables, particularly the widely used 2 × 2 × K table. Mutual information identities are used to characterize the information decomposition and the logical relationship between the omnibus LR test for conditional independence across K strata and its two independent components, LR tests for interaction and for uniform association. The latter two tests are logically connected to formulating a natural two-step test for conditional independence. The proposed two-step test with reduced nominal levels is suggested instead of the Breslow–Day test and the Cochran–Mantel–Haenszel test. This yields efficient interval estimation for both the interaction parameter and the common odds ratio compared with using the Mantel–Haenszel estimate. This allows the development of power analysis for testing general hypotheses of varied interactions, using an invariant Pythagorean law of relative entropy.