基于二次型的多重对比检验用于比较组均值
统计方法学
2025-06-04 v2 统计理论
统计理论
摘要
比较不同组之间的均值向量是 multivariate statistics 中的核心问题，二次型常作为检验统计量。然而，当整体假设被拒绝后，识别特定向量分量或确定差异存在于哪些组之间需要额外的调查。相反，使用多重对比检验（MCT）允许得出关于哪些分量或组贡献于这些差异的结论。然而，它们之间存在权衡，因为 MCT 会丢失二次型固有的某些优势。在本文中，我们将两者结合起来获得一种基于二次型的多重对比检验，该方法利用了两者的优势。为了理解其理论属性，我们在半参数模型中研究其渐近分布。我们关注两种常见的二次型——Wald 型统计量和 Anova 型统计量，尽管我们的发现适用于任何二次型。此外，我们采用蒙特卡洛和抽样技术来提高小样本情形下的检验性能。通过广泛的仿真研究，我们评估了我们提出的检验与现有备选方案的性能，突出了它们的优势。
关键词
引用
@article{arxiv.2411.10121,
title = {Quadratic Form based Multiple Contrast Tests for Comparison of Group Means},
author = {Paavo Sattler and Markus Pauly and Merle Munko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.10121},
year = {2025}
}