带有噪声代理变量的隐变量位置检验

我们研究了带有噪声代理变量的隐变量模型中的推断问题，这源于单细胞 CRISPR 屏幕中变量扰动有效性问题。基准方法是忽略扰动有效性问题，而另一种近期方法则采用基于代理变量的加权平均。我们的主要目标是确定代理变量的准确性必须达到何种水平，以便加权检验在统计力度上优于未加权基准；以及开发无论代理变量准确性如何的强大检验方法。为此目标，我们计算了加权检验相对于未加权检验的 Pitman 相对效率，产生一种可解释的代理变量质量度量，驱动加权检验的统计力度。为此第二个目标，我们提出两种策略。首先，我们提出一种基于最大似然的做法，根据数据自适应调整代理变量。其次，我们提出一种如果可获得“正面控制结果变量”（如单细胞 CRISPR 屏幕中常见的情况）的 Pitman 效率估计，这有助于自适应选择是否使用代理变量。我们的数值模拟支持 Pitman 效率作为确定加权检验是否在统计力度上优于基准的关键量，并演示两种提出的自适应检验可在各种代理变量质量下改进两种现有方法。