身份误认导致机遇错失：部分匹配数据中的均值差异检验

收集带有假名或自构建标识符的前后测数据日益普遍。在来自敏感人群的调查回复中，标识符可能被设为可选以提高回复率。在此类应用中，可能无法为每位参与者匹配干预前后阶段的回复，使得从业者在评估均值差异时，不得不在对匹配样本使用配对 t 检验与对所有样本使用双样本 t 检验之间做出选择。我们展示了这两种方法的不足之处，因为前者检验需要丢弃未匹配的数据，而后者检验忽略了相关性并假设独立性。在存在部分匹配样本的情况下，存在对相关性进行有限推断的机会。我们针对此类“部分匹配”数据提出了一种新技术，称为基于分位数的相关样本 t 检验（Quantile-based t-test for correlated samples），该方法利用基于匹配子集的相关性保守估计来评估均值差异。关键在于，我们的方法既不丢弃未匹配样本，也不假设独立性。我们的结果表明，所提出的方法产生了标称的第一类错误概率，同时比现有方法具有更高的功效。从业者可以轻松采用基本统计编程软件来应用我们的方法。