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A Graphical Framework for Testing Hierarchically Structured Hypothesis Families
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PRE
AI
DOI：10.1080/19466315.2026.2661386.png)
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摘要
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在临床试验中，假设通常被组织成层次有序的家族，需要能够考虑这些结构关系的专门化检验策略。现有的门控方法——包括串行、并行和树结构方法——提供了重要解决方案，但往往要么过于僵化，要么不足以直观地适应假设家族间日益复杂的逻辑依赖关系。为解决这些局限性，我们提出了一种新颖的基于家族的图方法，它统一了多样化门控策略的推导与可视化。在该框架中，检验程序被表示为有向加权图，其中节点对应假设家族。两条简单更新规则支配着显著性水平在家族内的分配以及家族间的显著性水平传播。我们证明了所提出的方法能在预设水平上强控制家族错误率（FWER）。在代表性配置下的模拟研究表明，所提出的程序在性能上与假设层图方法相当，且与超链程序具有竞争力，同时提供了更简单且更易解释的家族层表示。案例研究和真实临床试验应用进一步说明了其灵活性和实际优势，使其成为管理临床试验研究中层次化多重检验的有力工具。
Keyword:
Error rate function
Familywise error rate
Gatekeeping strategy
Graphical approach
Multiple testing
期刊
S
IF:
1.3
论文数:
70
被引数:
0
机构
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