一种用于右删失数据两样本生存比较的新型复合 Mann-Whitney 检验

在使用右删失数据比较两个生存分布时，一个基本挑战是选择合适的非参数检验，因为 Log rank 和 Wilcoxon 等标准检验的功效高度依赖于通常未知的备择假设性质。本文引入了一种新的无分布两样本检验，旨在克服这一局限性。所提出的方法基于将数据战略性地分解为未删失和删失子集，并由此构建了一个复合检验统计量，作为两个独立 Mann-Whitney 统计量之和。这种设计允许检验自动且内在地适应各种差异模式，包括早期、晚期和交叉风险，而无需预先指定参数、预检验或复杂的加权方案。广泛的 Monte Carlo 模拟研究表明，所提出的检验稳健地保持了名义 I 类错误率。至关重要的是，在标准场景中，其功效与最优的传统检验相比极具竞争力，而在具有交叉生存曲线的复杂场景中表现更优，同时对高删失水平表现出显著的稳健性。在广泛的备择假设范围内，该检验的功效有效地逼近了 Log rank 或 Wilcoxon 检验所能达到的最大功效，为生存分析提供了一个强大、通用且计算简单的工具。