任意缺失数据下的尺度双样本检验

本文提出了一种新颖的基于秩的尺度双样本检验方法，适用于单变量互异数据且部分数据可能缺失的场景。我们的方法基于缺失数据存在时 Ansari-Bradley 检验统计量的数学紧界，当检验统计量显著时（无论缺失值为何）拒绝原假设。所提出的尺度检验方法随后与 Zeng 等人（2024）提出的位置检验方法结合，使用 Holm-Bonferroni 校正进行位置-尺度检验。我们证明所提方法在缺失数据任意取值下控制第一类错误。仿真结果表明，当缺失数据少于 10% 时，我们的方法具有良好的统计功效，而其他缺失数据方法（如删除法或插补法）在数据非随机缺失时无法控制第一类错误。我们在丙型肝炎病毒数据集上展示了所提出的位置-尺度检验方法，其中部分值未被观测到。