Como construir um intervalo de confiança de 95% da diferença entre medianas?

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Meu problema: estudo randomizado em grupo paralelo, com uma distribuição muito correta do resultado primário. Não quero assumir a normalidade e usar ICs de 95% com base normal (ou seja, usando 1,96 X SE).

Sinto-me à vontade para expressar a medida da tendência central como mediana, mas minha pergunta é como criar um IC de 95% da diferença de medianas entre os dois grupos.

A primeira coisa que vem à mente é a autoinicialização (reamostrar com substituição, determinar a mediana em cada um dos dois grupos e subtrair um do outro, repetir 1000 vezes e usar o IC de 95% corrigido pelo viés). Essa é a abordagem correta? Alguma outra sugestão?

pmgjones
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Essa foi a primeira coisa que me veio à mente também. Qual o tamanho de uma amostra?
jbowman
40 pessoas em cada um dos dois grupos = 80 total.
Pmgjones
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Você pode procurar no intervalo de confiança não paramétrico e estimador a diferença de parâmetros de localização com base no estimador Hodges-Lehmann . Conforme explicado na página de ajuda dos R's wilcox.test()(abaixo Details), isso está intimamente relacionado à diferença de medianas, mas não é a mesma coisa.
Caracal
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No que diz respeito à inicialização da mediana, pode valer a pena ler sobre a inicialização suavizada.
Caracal
@caracal: Este é um bom ponto. O bootstrap usual ou suavizado possui cobertura assintótica correta, mas a probabilidade de cobertura do bootstrap suavizado converge a uma taxa um pouco mais rápida. Se bem me lembro, |P(mI^n)0.95|=O(n1/3) para o bootstrap habitual, e O(n2/5) para o bootstrap alisado. Há uma breve discussão sobre isso com outras referências em Quantile Regression, de Koenker (2005).
25312 paul

Respostas:

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ymy<m

Paulo
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Você poderia, por favor, explicar o que você quer dizer com ser válido apenas assintoticamente? Estou especificamente inseguro sobre o que significa assintoticamente neste contexto. Obrigado!
Pmgjones
I^nmP(mI^n)=0.95mI^nP(mI^n)=0.95limnP(mI^n)=0.95
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Você também pode tentar o método sugerido em http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12243307 (Bonett, Price; 2002) como uma alternativa mais simples (pelo menos computacionalmente, eu acho). Boa pergunta, a propósito.

AVB
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