秩的同时置信区间及其在机构排名中的应用

当诸如医疗中心或大学等机构的排名基于带有标准误的指标时，应计算置信区间以评估这些排名的质量。我们考虑基于观测样本构造均值秩的同时置信区间的问题。为此，文献中唯一可用的方法使用蒙特卡洛模拟，并且具有高度的反保守性，尤其在均值彼此接近或存在结时。我们提出一种基于 Tukey 诚实显著差检验（HSD）的新方法。相反，我们的新方法在没有结时是保守的。通过将这两种方法适当重新缩放至名义置信水平，它们惊人地表现非常相似。然而，当机构数量大于 30 至 50 时，蒙特卡洛方法不可扩展，因而仍保持反保守性。我们提供大量模拟以支持我们的主张，并从同时覆盖率和效率两方面比较这两种方法。我们对荷兰的 64 家医院进行数据分析并比较两种方法。我们的新方法的软件可在 CRAN 下载的 ICRanks 包中在线获取。补充材料包括用于模拟的 supplementary R 代码以及本文中命题的证明。