利用第二代P值进行序贯监测并通过监测频率控制第一类错误
统计方法学
2022-04-25 v1
摘要
许多自适应监测方案会调整支持某假设所需的证据强度以控制第一类错误。这使人们偏离了以不妥协的证据程度来确定科学相关性的焦点。我们提出在重复间隔上序贯监测第二代P值(Second Generation P-Value, SGPV),直至确立科学相关性的证据(SeqSGPV)。SeqSGPV涵盖了监测实际等价域(Region of Practical Equivalence, ROPE)或等价域(Region of Equivalence, ROE)假设的现有策略。因此,我们的重点是形式化序贯SGPV监测;建立一组称为PRISM的新型科学假设,即围绕原假设带ROPE的ROE;并利用监测频率和新颖的确认步骤来控制第一类错误。在即时与延迟结局下,我们评估了监测PRISM、ROPE和原界ROE假设时SeqSGPV的有限与渐近运行特征。在大量模拟中,SeqSGPV PRISM监测减少了全序贯监测的等待时间、平均样本量以及原假设结论在原假设下的反转。利用真实世界数据,我们设计了一项SeqSGPV监测的随机试验。SeqSGPV与具体方法无关且易于实现。调整监测频率/确认步骤并监测单侧PRISM可协同控制第一类错误。PRISM监测及调整监测频率以控制第一类错误可能具有超出SeqSGPV的应用价值。
引用
@article{arxiv.2204.10678,
title = {Sequential monitoring using the Second Generation P-Value with Type I error controlled by monitoring frequency},
author = {Jonathan J. Chipman and Robert A. Greevy and Lindsay Mayberry and Jeffrey D. Blume},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10678},
year = {2022}
}
备注
31 pages, 10 figures