중앙값 차이의 95 % 신뢰 구간을 구성하는 방법은 무엇입니까?

내 문제 : 평행 그룹 무작위 시험은 일차 결과의 매우 오른쪽으로 치우친 분포를 가지고 있습니다. 정규성을 가정하고 정규 기반 95 % CI를 사용하고 싶지 않습니다 (즉, 1.96 X SE 사용).

중앙 경향의 척도를 중앙값으로 표현하는 것이 편안하지만, 제 질문은 두 그룹 사이의 중앙값 차이의 95 % CI를 구성하는 방법입니다.

가장 먼저 염두에 두어야 할 것은 부트 스트랩입니다. 이것이 올바른 접근법입니까? 다른 제안?

— pmgjones
소스

그것은 내 마음에 온 첫 번째 일이었습니다. 샘플이 얼마나 큽니까?

— jbowman

두 그룹의 각 40 명 = 총 80 명.

— pmgjones

Hodges-Lehmann 추정기 에 기반한 위치 매개 변수의 차이에 대해서는 비모수 신뢰 구간 및 추정기를 살펴볼 수 있습니다 . R의 도움말 페이지wilcox.test() (아래 참조) 에서 설명한 바와 Details같이이 값은 중앙값의 차이와 밀접한 관련이 있지만 동일하지는 않습니다.

— caracal

중앙값 부트 스트랩과 관련하여 스무딩 된 부트 스트랩에 대해 읽어 보는 것이 좋습니다.

— caracal

@ caracal : 이것은 좋은 지적입니다. 일반 부트 스무드 또는 스무딩 부트 스트랩 모두 올바른 점근 적 범위를 갖지만 스무드 부트 스트랩의 적용 확률은 약간 더 빠른 속도로 수렴합니다. 올바르게 기억하면

일반적인 부트 스트랩의 경우

, 평활화 된 부트 스트랩의 경우

. Koenker (2005)의 Quantile Regression 에서 추가 참조를 통해 이에 대한 간단한 설명이 있습니다.

| P (m \in {\hat{I}}_{n}) - 0.95 | = O (n^{- 1 / 3})

$|P(m \in \hat{I}_n) - 0.95| = O(n^{-1/3})$

O (n^{- 2 / 5})

$O(n^{-2/5})$

— paul

$y$ $m$ $y < m$

— 폴
소스

그것이 무증상으로 만 유효하다는 의미를 설명해 주시겠습니까? 나는이 맥락에서 무의식적으로 무엇을 의미하는지 확실하지 않습니다. 감사!

— pmgjones

{\hat{I}}_{n}

$\hat{I}_n$

m

$m$

P (m \in {\hat{I}}_{n}) = 0.95

$P(m \in \hat{I}_n) = 0.95$

m

$m$

{\hat{I}}_{n}

$\hat{I}_n$

P (m \in {\hat{I}}_{n}) = 0.95

$P(m \in \hat{I}_n) = 0.95$

lim_{n \to \infty} P (m \in {\hat{I}}_{n}) = 0.95

$\lim_{n \to \infty} P(m \in \hat{I}_n) = 0.95$

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12243307 (Bonett, Price; 2002) 에서 제안한 방법을 더 간단한 (적어도 계산 상으로는 생각합니다) 대안으로 사용해보십시오 . 그런데 좋은 질문입니다.

— AVB
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