Comparações múltiplas para dados censurados - Santos, Daiane de Souza (2013)
O objetivo deste trabalho é estudar a performance de alguns métodos de comparações múltiplas (MCMs) que ajustam o valor-p quando as estatísticas empregadas nos testes são a log-rank e a Cramér-von Mises, ambas não paramétricas e com estrutura de dependência. A vantagem dos MCMs que ajustam o valor-p é que eles controlam as taxas de erro tipo I e tipo II para cada hipótese, afim de atingir um poder estatístico elevado, mantendo a taxa de erro da família dos testes (FWER) menor ou igual ao nível de significância escolhido. Trabalhamos com o procedimento clássico de Bonferroni e com outros métodos vistos como seu melhoramento, com especial atenção a certos procedimentos derivados do método de Simes que permitem realizar inferências sob as hipóteses individuais. Foi verificado teoricamente que a estatística log-rank pertence à classe multivariada totalmente positiva de ordem 2 (\'MTP IND. 2\'), uma vez que o método de Simes garante o controle da FWER quando as estatísticas dependentes assumem esta condição. O controle da FWER empregando a estatística de Cramér-von Mises foi observado apenas por meio de simulações. Os MCMs foram analisados através de estudos computacionais em modelos discretos e contínuos sob censura com foco no problema de comparar um tratamento versus controle