Как построить 95% доверительный интервал разницы между медианами?

Моя проблема: параллельное групповое рандомизированное исследование с очень искаженным распределением первичного результата. Я не хочу предполагать нормальность и использовать 95% ДИ, основанные на норме (то есть, используя 1,96 X SE).

Мне удобно выражать меру центральной тенденции как медиану, но мой вопрос заключается в том, как построить 95% -е ДИ разницы медиан между двумя группами.

Первое, что приходит на ум, - это начальная загрузка (повторная выборка с заменой, определение медианы в каждой из двух групп и вычитание одной из другой, повторение 1000 раз и использование 95% -й ДИ с поправкой на смещение). Это правильный подход? Любые другие предложения?

confidence-interval bootstrap median clinical-trials pmgjones
источник

Это было первое, что пришло мне в голову тоже. Насколько большой у вас образец?

jbowman

40 человек в каждой из двух групп = 80 всего.

pmgjones

Вы можете заглянуть в непараметрический доверительный интервал и оценку разности параметров местоположения на основе оценки Ходжеса-Лемана . Как объясняется на странице справки для R wilcox.test()(ниже Details), это тесно связано с разницей в медиане, но не совсем то же самое.

Каракал

Что касается начальной загрузки медианы, возможно, стоит прочитать о сглаженной начальной загрузке.

Каракал

@ Каракал: Это хороший момент. Как обычный, так и сглаженный бутстрап имеют правильное асимптотическое покрытие, но вероятность покрытия сглаженного бутстрапа сходится с несколько большей скоростью. Если я правильно помню,

для обычной начальной загрузки и

для сглаженной начальной загрузки. Существует краткое обсуждение этого вопроса с дальнейшими ссылками в Quantile Regression by Koenker (2005).

| 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})

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

Пол

Как построить 95% доверительный интервал разницы между медианами?

Ответы: