Rank tests for association with right censored data
右删失数据的关联秩检验AI 解读 ↓
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右删失数据的关联秩检验
- 研究问题
- 存在右删失时，如何检验时间变量与连续协变量之间、以及两个时间变量之间的关联，并理解秩得分选择对效率的影响？
- 方法与思路
- 作者以协变量的秩得分替代原始协变量构造检验，并用得分向量的内积处理两个时间变量的关联，在比例风险模型中联系对数秩得分。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出两类删失数据关联秩检验，说明其与已有半参数检验的联系，并考察无删失时错误得分函数造成的效率损失。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与检验有效性的条件、秩得分的具体构造，以及无删失情形的效率比较能否用于存在删失的情形。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明删失独立性条件、统计量的零分布或效率损失的具体大小。
原文摘要
Rank tests for association between a time variable and a continuous covariate, and between two time variables are given in the presence of censoring. In the first case, these tests are related to the semiparametric tests of Cox (1972) and Prentice (1978) but differ in that the covariate is replaced by a score computed from its rank. In the second case, the test statistic is again a simple inner product, which in the proportional hazards model reduces to the correlation between the two vectors of log rank scores. The loss of efficiency arising from incorrect score functions is also explored when there is no censoring.