A group sequential t-test with updating of sample size
允许更新样本量的组序贯 t 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：摘要聚焦通用序贯检验与样本量设计，未明确涉及所列经济计量细分方向。
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代码、数据与补充材料
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允许更新样本量的组序贯 t 检验
- 研究问题
- 当事先估计的方差存在偏差时，如何更新组序贯 t 检验的最大样本量，使给定备择距离下的功效更加稳定？
- 方法与思路
- 作者以 Stein 两阶段检验为基础，利用内部方差估计更新最大样本量，并通过 Lan–DeMets 误差消耗函数允许提前拒绝。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新程序应对依赖先验方差规划样本量的问题；性能评估显示，其第一类和第二类错误率接近预定控制水平。
- 阅读关注点
- 应核对内部方差更新的时间与规则、误差消耗函数的实现，以及作者如何评估两类错误率及方差误设的影响。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明分布条件、更新公式和误差偏差幅度，不能声称严格有限样本控制。
原文摘要
If the maximum sample size for a group sequential t-test is calculated on the basis of a prior estimate of the variance, power at a fixed distance from the null hypothesis is not robust to misspecification of the variance. We propose a new group sequential t-test, based on Stein's (1945) two-stage test, in which we use internal estimates of the variance to update the maximum sample size, and allow early stopping to reject the null hypothesis through a Lan & DeMets (1983) error-spending function. We evaluate our procedure's performance and show that it closely controls the type I and II error rates.