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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——均数比较(十一) 预览
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作者 徐莹 高培纯 +1 位作者 徐笑寒 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第3期476-480,F0003共6页
1.2.2.11 基于比值高阶交叉设计的非劣效性检验Chen(1997)[1]和ChowandLiu(2009)[2]给出的高阶交叉设计的样本量估计方法是建立在近似服从自由度为vk的t分布上,当指标为高优指标时,其检验效能计算公式为:1-β=Probt[(-lnφ-ln(1-Δ)Sw√... 1.2.2.11 基于比值高阶交叉设计的非劣效性检验Chen(1997)[1]和ChowandLiu(2009)[2]给出的高阶交叉设计的样本量估计方法是建立在近似服从自由度为vk的t分布上,当指标为高优指标时,其检验效能计算公式为:1-β=Probt[(-lnφ-ln(1-Δ)Sw√bk/n)-t(1-α,vk),vk](1-59)当指标为低优指标时,对应的检验效能计算公式为:1-β=1-Probt[t(1-α,vk)-(lnφ+ln(1+Δ)Sw√bk/n),vk](1-60)式中,φ=μ2/μ1,Sw=√log(CV^2+1),CV为对照药变异系数。当所检验的为高优指标时,H0:δ≤1-Δ&H1:δ>1-Δ,非劣效界值等于-Δ;当所检验的低优指标时,H0:δ≥1+Δ&H1:δ<1+Δ,非劣效界值等于-Δ。 展开更多
关键词 样本量估计 SAS软件 非劣效性检验 均数 交叉设计 检验效能 估计方法 变异系数
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——均数比较(十) 预览
2
作者 高培纯 徐笑寒 +1 位作者 徐莹 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第3期471-475,F0003共6页
1.2.2.8 基于均差高阶交叉设计的等效性检验Schuirmann’s(1987)[1],Phillip(1990)[2]和Chen(1997)[3]给出的高阶交叉设计的样本量估计方法是建立在近似服从自由度为vk的t分布上,其检验效能的计算公式为:1-β=Probt[t (1-α,v k)-(δ-Δ... 1.2.2.8 基于均差高阶交叉设计的等效性检验Schuirmann’s(1987)[1],Phillip(1990)[2]和Chen(1997)[3]给出的高阶交叉设计的样本量估计方法是建立在近似服从自由度为vk的t分布上,其检验效能的计算公式为:1-β=Probt[t (1-α,v k)-(δ-Δ L/ S w√ b k/n ),v k]-Probt[(Δ U-δ/ S w√ b k/n )-t (1-α,v k),v k](1-55)式中,δ=μ 2-μ 1 ,其μ 2、μ 1 中分别为试验组与对照组均值,Δ U、Δ L 为等效性上界和下界, Sw=√MSE , MSE 为均方误, n 为每序列样本量。 展开更多
关键词 样本量估计 SAS软件 等效性检验 均数 交叉设计 估计方法 检验效能 自由度
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现--均数比较(九) 预览
3
作者 王岩 钱若远 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第2期314-320,共7页
本文为南方医科大学陈平雁教授团队2012年及2017年发表于本刊的《样本量估计及其在nQuery+nTerim和SAS软件上的实现——均数比较》系列文章的后续部分。本文中的公式和实例序号均依照前期的系列文章顺序编排,以保持原有结构。关于均数... 本文为南方医科大学陈平雁教授团队2012年及2017年发表于本刊的《样本量估计及其在nQuery+nTerim和SAS软件上的实现——均数比较》系列文章的后续部分。本文中的公式和实例序号均依照前期的系列文章顺序编排,以保持原有结构。关于均数比较的样本量估计的前期文章详见本刊2012年第1~4期和2017年第1期。本刊近期将连续刊登该系列文章的后续内容。 展开更多
关键词 样本量估计 SAS软件 均数 南方医科大学
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序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计的样本量估计 预览
4
作者 秦飞 柏建岭 +6 位作者 陈梦锴 陈峰 魏永越 赵杨 蔡晶晶 刘晋 于浩 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2018年第3期362-367,共6页
目的探讨临床试验中序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计的样本量计算方法。方法在不同参数设置条件下,计算序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计所需要的样本量,并与传统的平行组设计、交叉设计等进行比较。结果序贯安慰剂平行对... 目的探讨临床试验中序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计的样本量计算方法。方法在不同参数设置条件下,计算序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计所需要的样本量,并与传统的平行组设计、交叉设计等进行比较。结果序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计相比于传统的平行组设计、交叉设计需要的样本量更少,其中,双向富集设计的优势更为明显。对于连续性结局变量,第二阶段的疗效越大,第一阶段的权重越小,需要的样本量越小。对于二分类结局变量,得分检验参数取9.8和6.2时,SPCD和TED分别需要的样本量最少。假定两阶段疗效相同时,第一阶段分配到安慰剂组的比例取0.57和0.50时,SPCD和TED需要的样本量最少。结论在安慰剂效应较高或是没有彻底治愈方案的慢性疾病试验中,序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计相比于传统设计有很大的优势。 展开更多
关键词 序贯安慰剂平行对照试验 双向富集设计 样本量估计
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可靠性测试的样本量估计 预览 被引量:1
5
作者 徐磊 张流圳 《电子产品可靠性与环境试验》 2018年第A01期41-43,共3页
对于各个阶段的可靠性测试,测试样品数量该如何选择,这是产品测试中必然会碰到的问题,样本量太少,会使得样本不具有代表性;样本量太大,又会增加测试成本。因而,对可靠性测试中样本量的估计方法进行了研究,运用统计学原理计算出了可靠性... 对于各个阶段的可靠性测试,测试样品数量该如何选择,这是产品测试中必然会碰到的问题,样本量太少,会使得样本不具有代表性;样本量太大,又会增加测试成本。因而,对可靠性测试中样本量的估计方法进行了研究,运用统计学原理计算出了可靠性测试的样本量,并通过应用实例证明了该方法的合理性,对于降低可靠性测试成本具有重要的意义。 展开更多
关键词 样本量估计 可靠性试验 数值变 比例变 软件工具
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样本量估计及其在nQuery+nTerim和SAS软件上的实现——群随机试验(三) 预览
6
作者 周军 曹颖姝 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2018年第2期317-320,共4页
7.2.4 配对设计的差异性检验 方法:Donner&Klar(2000)提出的配对群随机设计两个率差异性检验的样本量估计建立在大样本正态近似理论基础上,其检验效能公式为:
关键词 样本量估计 群随机试验 SAS软件 差异性检验 配对设计 正态近似 随机设计 检验效能
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单臂临床试验生存分析的样本量估计 预览
7
作者 张秀萍 赵耐青 《复旦学报:医学版》 CSCD 北大核心 2017年第4期517-520,共4页
目的 提出并验证单臂临床试验进行生存分析时的样本量估计方法。方法 通过理论公式的推导,得到单臂临床试验进行生存分析时样本量估计的计算公式,并采用STATA软件进行蒙特卡洛随机模拟,估计实际的检验效能,从而验证公式的准确性。结果 ... 目的 提出并验证单臂临床试验进行生存分析时的样本量估计方法。方法 通过理论公式的推导,得到单臂临床试验进行生存分析时样本量估计的计算公式,并采用STATA软件进行蒙特卡洛随机模拟,估计实际的检验效能,从而验证公式的准确性。结果 随机模拟结果表明在α=0.025和α=0.01的情况下,用本文提出的公式计算得到的样本量模拟得到的检验效能与预设的检验效能基本一致。结论 在单臂临床试验中利用本文的公式计算得到的样本含量能够达到预定的检验效能。本研究的成果为抗肿瘤药物的早期临床研究的样本量估计提供了可靠的依据。 展开更多
关键词 单臂临床试验 样本量估计 生存分析
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结构方程模型中样本量估计的蒙特卡洛方法 预览
8
作者 安敏 《伤害医学(电子版)》 2016年第4期45-49,共5页
美国心理学会出版手册第六版强调研究者应在其论文中陈述样本量的确定方法,指出汇报统计功效(Statistical Power)值应当成为研究报告的常规内容。样本量估计对于验证性因子分析尤为重要,过大可能造成不必要的时间与资源的浪费,过... 美国心理学会出版手册第六版强调研究者应在其论文中陈述样本量的确定方法,指出汇报统计功效(Statistical Power)值应当成为研究报告的常规内容。样本量估计对于验证性因子分析尤为重要,过大可能造成不必要的时间与资源的浪费,过小则直接影响研究结果的可信度。本文简单分析了国内近五年来教育心理学科以验证性因子分析为主要研究方法的论文,介绍了常用的几种用于确定验证性因子分析的方法,用实例说明了蒙特卡洛方法的具体应用。 展开更多
关键词 结构方程模型 验证性因子分析 样本量估计 蒙特卡洛分析
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样本量估计及其在nQuery+nTerim和SAS软件上的实现群随机试验(一) 预览
9
作者 孙亚清 曹颖姝 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2016年第2期343-344,349共3页
7.群随机试验 群随机试验(cluster randomized trial)又称群随机对照试验(cluster randomized controlled trial),是将研究对象以群为抽样单位进行抽样,并以群为单位将研究对象随机分配到不同处理组进行干预的一种试验设计方法。
关键词 群随机试验 SAS软件 样本量估计 随机对照试验 设计方法 随机分配 抽样
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基于精确度考虑的二分类数据样本量估计 预览
10
作者 戎芬 贾彬 林燧恒 《数理医药学杂志》 2015年第6期799-802,共4页
目的:对传统的二分类数据样本量估计方法进行调整,以达到同时兼顾假设检验效能和精确度的要求。方法:采用"两步法"将效应估计的显著性和精确度结合起来估计样本含量。在传统方法计算所得样本量的基础上,逐步增加样本量,并同时计算... 目的:对传统的二分类数据样本量估计方法进行调整,以达到同时兼顾假设检验效能和精确度的要求。方法:采用"两步法"将效应估计的显著性和精确度结合起来估计样本含量。在传统方法计算所得样本量的基础上,逐步增加样本量,并同时计算可信区间宽度低于期望宽度的概率,当此概率超过预先设定的水平时即可停止,即直到可信区间宽度达到要求的宽度为止。结果:增大后的样本量可以较好的兼顾显著性和精确度的要求。结论:为达到一定的精确度要求,对传统样本含量估计过程进行调整是必要的。 展开更多
关键词 二分类数据 样本量估计 可信区间宽度
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SAS、PASS、Stata三种常用软件样本量计算方法及结果差异的比较 预览 被引量:3
11
作者 林洁 孙志明 《中国医药导报》 2015年第18期133-137,共5页
目的:分析和探讨运用SAS、PASS、Stata 3种软件在两均数(率)比较中进行样本量估计的结果差异,推荐合适的样本量估计软件。方法通过设定不同的参数情况,分别运用3种软件计算各自样本量,并且与公式计算结果进行比较。结果在两均数比较... 目的:分析和探讨运用SAS、PASS、Stata 3种软件在两均数(率)比较中进行样本量估计的结果差异,推荐合适的样本量估计软件。方法通过设定不同的参数情况,分别运用3种软件计算各自样本量,并且与公式计算结果进行比较。结果在两均数比较时,Stata和PASS的样本量估计结果最准确,不同的参数会影响SAS的结果;在两个率比较时,SAS最准确,PASS的准确性与样本量大小有关系,Stata结果偏大且受不同参数的影响。结论不同软件计算结果并不一致,综合考虑推荐用SAS软件进行两样本均数(率)比较的样本量估计。 展开更多
关键词 样本量估计 SAS PASS STATA
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临床试验中样本量确定的统计学考虑 预览 被引量:15
12
作者 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2015年第4期727-731,733共6页
样本量确定(sample size determination),又称样本量估计(sample size estimation),是指为满足统计的准确性和可靠性(I类错误的控制和检验效能的保证)计算出所需的样本量,它是临床试验设计中一个极为重要的环节,直接关系到研究结... 样本量确定(sample size determination),又称样本量估计(sample size estimation),是指为满足统计的准确性和可靠性(I类错误的控制和检验效能的保证)计算出所需的样本量,它是临床试验设计中一个极为重要的环节,直接关系到研究结论的可靠性、可重复性,以及研究效率的高低。 展开更多
关键词 样本量估计 临床试验 统计学 检验效能 试验设计 可重复性 可靠性
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人口普查事后质量抽查的样本量测算与分配 预览
13
作者 付青叶 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第17期4-8,共5页
文章针对分层两阶段PPS整群抽样设计的一般情形,构建了人口普查事后质量抽查总体总量及方差的无偏估计量,并应用复杂抽样设计效应的一般计算方法,推导了该抽样设计效应的评价公式。借助设计效应和单位调查费用差异的分层设计,估计了人... 文章针对分层两阶段PPS整群抽样设计的一般情形,构建了人口普查事后质量抽查总体总量及方差的无偏估计量,并应用复杂抽样设计效应的一般计算方法,推导了该抽样设计效应的评价公式。借助设计效应和单位调查费用差异的分层设计,估计了人口普查事后质量抽查的样本量及其在不同阶段和分层的分配。人口普查事后质量抽查的复杂抽样设计不仅有利于提高抽样效率,而且可以借助设计效应较好地解决样本量测算与分配。 展开更多
关键词 人口普查 事后质抽查 设计效应 样本量估计
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样本量估计及其在nQuery(nTerim)和SAS软件上的实现——期中分析(一) 预览
14
作者 姚阿玲 周立志 +1 位作者 段重阳 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第1期176-180,共5页
Statistical Solutions公司在推出nQuery Advisor7.0版本的初期尚缺少期中分析的样本量估计功能,之后该公司研发了一款专用于期中分析样本量估计的小软件nTerim,除独立销售外,
关键词 样本量估计 SAS软件 临床试验 期中分析
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单样本率精确概率检验的样本量估计方法及在Stata中的实现 预览
15
作者 肖林海 赵耐青 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第4期711-714,共4页
目的 针对结局为二分类变量以率作为终点评价指标的单组临床试验,探讨基于二项分布原理进行精确概率法的样本量估计和假设检验,并借助Stata软件实现。方法 介绍了单组临床试验目标值法中渐进正态法进行样本量估计的方法和不足,重点阐述... 目的 针对结局为二分类变量以率作为终点评价指标的单组临床试验,探讨基于二项分布原理进行精确概率法的样本量估计和假设检验,并借助Stata软件实现。方法 介绍了单组临床试验目标值法中渐进正态法进行样本量估计的方法和不足,重点阐述了精确概率法进行样本量的计算和假设检验的精确方法。并通过Stata软件实现精确概率法的样本量估计。结果 精确概率法进行样本量估计和假设检验可通过Stata编程方便实现。结论 研究者可借助Stata更加方便和准确地实现精确概率法估计单样本率检验的样本量,在实际研究中有较好的推广意义。 展开更多
关键词 精确概率法 样本 样本量估计 假设检验 STATA
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样本量估计及其在nQuery(nTerim)和SAS软件上的实现——期中分析(二) 预览
16
作者 崔轩烨 姚阿玲 +1 位作者 周立志 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第2期360-365,共6页
示例3设一个生存分析资料,其生存函数服从指数分布,第1组在t时间点的生存率预期为0.3,第二组为0.45,在观察结束前欲进行4次期中分析,时间点均匀分割,若希望达到90%的检验效能和保证双边0.05的I类错误水平,消耗函数取O’Brien... 示例3设一个生存分析资料,其生存函数服从指数分布,第1组在t时间点的生存率预期为0.3,第二组为0.45,在观察结束前欲进行4次期中分析,时间点均匀分割,若希望达到90%的检验效能和保证双边0.05的I类错误水平,消耗函数取O’Brien—Fleming法,所需最大样本量及事件数各为多少? 展开更多
关键词 样本量估计 SAS软件 指数分布 生存函数 生存分析 检验效能 生存率
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样本量估计及其在nQuery软件上的实现——生存分析(二) 预览
17
作者 段重阳 邱胜 +1 位作者 张惠风 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第3期458-463,共6页
例3-3的SAS9.2软件实现: % macro STT3U (a, s, T, accl, epdl, dl, acc2, epd2, d2,n_sim, seed,nl,n2) ; proc IML; start STT3U(a,s,T,n_sim,seed,nl,n2 ; accl = &accl;epdl = &epdl;dl = &dl;acc2 = &acc2;epd2 = 8aep... 例3-3的SAS9.2软件实现: % macro STT3U (a, s, T, accl, epdl, dl, acc2, epd2, d2,n_sim, seed,nl,n2) ; proc IML; start STT3U(a,s,T,n_sim,seed,nl,n2 ; accl = &accl;epdl = &epdl;dl = &dl;acc2 = &acc2;epd2 = 8aepd2;d2 = 8al2;testl =0;test2 =0;tl = T; do i = 1 to n_sim; do k = 1 to tl;if accl Ekl = 100 then diml = k; end; 展开更多
关键词 软件实现 样本量估计 生存分析 MACRO SAS9
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——相关分析 预览
18
作者 周立志 姚阿玲 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第4期617-619,622共4页
4.棚关分析 4.1.单样本相关性分析 4.1.1.差异性检验 4.1.1.1.kappa系数柃验(二分类变量)方法:Donner和Eliasziw(1992)给出的单样本二分类变量kappa系数双侧检验的样本量估计方法,是建立仡自由度为1,非中心参数为A... 4.棚关分析 4.1.单样本相关性分析 4.1.1.差异性检验 4.1.1.1.kappa系数柃验(二分类变量)方法:Donner和Eliasziw(1992)给出的单样本二分类变量kappa系数双侧检验的样本量估计方法,是建立仡自由度为1,非中心参数为A(1,1-β,α)的非中心χ2分布上的,其样本量的计算公式为: 展开更多
关键词 样本量估计 SAS软件 相关分析 kappa系数 分类变 相关性分析 差异性检验 非中心参数
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肿瘤药物临床试验中成组序贯设计的统计学考虑 预览
19
作者 郭洋 蒋志伟 +1 位作者 夏结来 王玉琨 《中国临床药理学与治疗学》 CSCD 2013年第2期175-180,共6页
成组序贯设计因其拥有较少的病例样本数和较早终止试验的可能性成为肿瘤药物临床试验设计方法的较好选择。如何科学有效地设计和应用成组序贯设计,本文通过Monte Carlo试验模拟,探讨肿瘤药物临床试验中成组序贯设计的期中分析次数、实... 成组序贯设计因其拥有较少的病例样本数和较早终止试验的可能性成为肿瘤药物临床试验设计方法的较好选择。如何科学有效地设计和应用成组序贯设计,本文通过Monte Carlo试验模拟,探讨肿瘤药物临床试验中成组序贯设计的期中分析次数、实施时间以及α消耗函数选取等问题,为读者系统指明如何去规划一次成组序贯试验以及如何确定其最优的试验参数。模拟结果表明,成组序贯设计以时间点2∶1∶1折半划分的三次期中分析为好,其期望样本含量仅为420.53。Lan-Demets的五种α消耗函数中,1.5次幂和2次幂的α消耗函数拥有最小期望样本含量约393例,相对于O'Brien-Fleming设计和Po-cock设计在整体上更显优势。 展开更多
关键词 肿瘤临床试验 成组序贯设计 期中分析 样本量估计
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——率的比较(五) 预览 被引量:1
20
作者 朱玲湘 唐欣然 +1 位作者 段重阳 陈平雁 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2013年第1期146-149,共4页
2.2.3多样本率的差异性检验2.2.3.1多个样本率比较的X^2检验方法:Lachin(1977)⑷提出的多样本率检验的样本量估计是建立在自由度为g-1,非中心参数为N△^2的非中心X^2分布基础上的,检验效能的计算公式为,1-β=1-X^2[X^21-α,... 2.2.3多样本率的差异性检验2.2.3.1多个样本率比较的X^2检验方法:Lachin(1977)⑷提出的多样本率检验的样本量估计是建立在自由度为g-1,非中心参数为N△^2的非中心X^2分布基础上的,检验效能的计算公式为,1-β=1-X^2[X^21-α,(g-1),g-1,N△^2](2-33)其中, 展开更多
关键词 样本量估计 SAS软件 差异性检验 非中心参数 样本 检验效能 X^2 自由度
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