Tukey HSD 的改进及其在机构排名中的应用

当诸如医疗中心或大学等机构的排名基于带有标准误的指标时，应计算置信区间以评估这些排名的质量。我们考虑基于观测样本构建中心排名的同时置信区间（CI）问题。我们提出了一种基于 Tukey 诚实显著差异检验（HSD）的新方法，这是首个能为排名生成有效同时置信区间的方法。此外，我们引入了基于序贯拒绝原则的 Tukey HSD 新变体。该新算法确保了族错误率控制，并在相同显著性水平下，生成比 Tukey HSD 提供的排名同时置信区间一致更短的区间。我们通过模拟和来自荷兰 64 家医院的真实数据分析对该方法进行了说明。我们新方法的软件可在可从 CRAN 下载的 \texttt{ICRanks} 包中在线获取。补充材料包括用于模拟的补充 R 代码和本文所提命题的证明。