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多个纵向测量的随机序的非参数检验

Nonparametric test of stochastic ordering for multiple longitudinal measures.

作者信息

Rosenberger W F, Lachin J M, Bain R P

机构信息

Department of Statistics, George Washington University, Rockville, Maryland 20852, USA.

出版信息

J Biopharm Stat. 1995 Nov;5(3):235-43. doi: 10.1080/10543409508835111.

DOI:10.1080/10543409508835111
PMID:8580926
Abstract

We present a nonparametric approach that tests whether multiple longitudinal measures tend in the same direction over time. It is not required that each measure have the same number of serial observations, or that the observations be evenly spaced. The test and related estimators of group differences are based on the multivariate rank test of Wei and Lachin (1) and multivariate Mann-Whitney shift estimators of Thall and Lachin (2) and Lachin (3). An example is given using a subset of exercise data from a clinical trial of vesnarinone in congestive heart failure.

摘要

我们提出了一种非参数方法,用于检验多个纵向测量值是否随时间趋向于同一方向。并不要求每个测量值具有相同数量的序列观测值,也不要求观测值均匀分布。该检验及组间差异的相关估计量基于Wei和Lachin(1)的多变量秩检验以及Thall和Lachin(2)以及Lachin(3)的多变量Mann-Whitney移位估计量。使用了来自维司力农治疗充血性心力衰竭临床试验的运动数据子集给出了一个示例。

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