对基于均差作推断的成组设计非劣效性试验功效分析及样本量估计公式正确性的探讨

样本量的估计是在试验设计阶段要考虑的一个重要问题。以对两正态总体均数差值作统计推断的成组设计非劣效性试验样本量估计为例,目前国内外已有一些教材、专著或论文介绍了一些公式〔1-11〕,但这些公式不尽相同，而且绝大多数公式都是直接给出或引用的，没有给出详细、具体的理论推导过程，

成组设计定性资料的三种特殊检验及其SAS实现

对于成组设计定性资料,人们常用成组设计定性资料(常称为四格表资料)的χ2检验或Fisher精确检验。事实上,这里提及的常用的假设检验都属于一般的差异性检验方法。然而,在新药或医疗器械临床试验研究中,还有3种特殊的差异性检验方法,即:优效性检验、非劣性检验和等效性检验。本文将介绍这3种特殊检验的概念、计算方法、应用实例,以及用SAS编程法实现其统计计算的方法。

用SAS软件实现成组设计定量资料的统计分析

成组设计是药学科研中经常用到的一种实验设计方法,在临床药物疗效评价方面具有十分广泛的适用性。本文主要从成组设计的概念、成组设计统计分析方法的合理选用、如何使用SAS程序实现计算,以及如何解释结果这几个方面作一概述。

成组设计一元定量资料的三种特殊检验及其SAS实现

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

骨科科研实验中的成组设计及其SAS分析

当每次实验仅涉及1个重要实验因素的1个特定水平,所考察的因素确实是1个“单因素”,其各水平之间只是量上的不同,而没有本质的差别;一切非实验因素对该因素各水平组的影响是平衡的,选用单因素设计是合适的。在前面的统计讲座中，我们详细介绍了单因素设计中的单组设计和配对设计及其SAS分析，本文将重点介绍成组设计。

面向服务的产品成组设计方法

产品服务系统目前还处于发展之中,不仅促进产品和服务本身的变化,还将带来产品设计方法的深刻变化,本文主要研究了面向服务的产品成组设计方法,分析了其特点,并介绍了一种模块化生产系统的产品服务过程.

成组设计的两样本比较秩和检验与配对设计差值的符号秩和检验——秩和检验公式的简化

目的 秩和检验是非参数检验中检验效率比较高 ,而且又是最常用的一种方法。当相同秩次较多时 ,必须利用校正公式。若能导出相应的简化公式则可以省去校正的繁琐 ,进而简化计算。方法 运用校正的思想将校正的内容融于简化公式。结果 简化公式与校正公式所得结论相同。结论 简化公式形式简单、易于理解 ,特别对非统计专业和对校正公式了解不深的人 。

成组设计的多个样本比较与多个样本间两两比较秩和检验公式的简化

目的 成组设计的多个样本比较与多个样本间两两比较的秩和检验 ,是非参数检验中用于检验多个样本比较与多个样本比较间两两比较的方法 ,而且又最常用的一种方法。当相同秩次较多时 ,必须利用校正公式。若能导出相应的简化公式则可以省去校正的繁琐 ,进而简化计算。方法 通过校正的思想将校正的内容溶于简化公式。结果 简化公式与校正公式所得结论相同。结论 简化公式形式简单、易于理解 ,特别对非统计专业和对校正公式理解不深的人而言 ,无疑是一种好方法。

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 Ⅲ.用SAS软件实现成组设计定量资料的统计分析

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

中西药联合应用研究中成组设计的统计学错误分析及对策建议

目的分析中西药联合应用成组设计中最突出的统计学设计与数据分析错误,提出防范对策建议。方法检索2016年1月至2018年12月中国知网、维普中文科技期刊数据库、万方数据库公开发表的有关药物联合作用研究的中文论文,对成组设计中存在的最突出的统计学设计与数据分析错误,用统计学方法进行分析评价,提出相应的防范对策建议。结果实际纳入文献1568篇,其中成组设计中存在统计学设计与数据分析错误的有1394篇(88.9%),主要表现为试验组与对照组设计不当、联合作用的数据分析方法应用错误,容易导致得出片面的甚至于错误的结论。结论中西药联合应用研究论文的统计学设计错误率很高,容易导致得出片面的甚至于错误的结论,建议采用析因设计等统计学技术进行严谨设计,采用析因设计方差分析法、等效剂量法和概率加法原则等数据分析方法进行科学评价。

浅析船体零部件托盘成组设计技术

船舶生产过程中,成组生产已经成为各大船厂在分段建造阶段提升生产效率的有效手段。成组生产的核心在于2点:时间和工序,时间点要求按批次配送,工序点上要求批量化建造。根据船厂的主流生产流程,研究在目前的生产能力及工序分配下,如何在设计端通过智能配送系统完善零部件的成组托盘。

锻模成组设计

应用成组技术相似性原理 ,进行锻模成组设计。使几何形状、尺寸相似的零件的锻模能共用 ,节约了人力、物力 ,及时满足了用户的需求 。

样本含量与检验效能分析(二)——成组设计一元定量资料的三种特殊检验的样本含量估计

对于成组设计一元定量资料，人们常用成组设计一元定量资料的t检验或Wilcoxon秩和检验进行假设检验。事实上，这里所提及的常用的假设检验都属于一般的差异性检验方法。然而，在新药或医疗器械临床试验研究中，还有3种特殊的假设检验方法，即非劣性检验、等效性检验和优效性检验。本文将介绍这3种特殊检验的样本含量估计方法。

样本含量与检验效能估计(四)——拟作成组设计定量与定性资料差异性检验时的样本含量估计特殊试验的样本含量估计

在2011年第4期和第5期的讲座中，我们介绍了成组设计三种特殊检验的样本含量估计问题，本期讲座中将为读者介绍成组设计定量资料和定性资料差异性检验的样本含量估计。所谓差异性检验，研究目的是分析两组样本所代表的两个总体均数（或总体率）是否相等。对于定量资料，若资料满足参数检验的前提条件（独立性、正态性和方差齐性），可采用成组设计定量资料检验进行分析；否则，需要采用秩和检验。对于定性资料，可采用卡方检验或Fisher精确检验进行分析。

简单介绍成组序贯设计在临床试验中的应用

在临床试验中,常常因为伦理或经济的原因需要进行期中分析,成组序贯设计是ICH-GCP推荐的期中分析方法。本文对该方法的原理及其在临床试验中的几个问题:期中分析的次数、检验界值、样本估算和终点指标的影响等进行了简单介绍。

贝叶斯期中分析与经典期中分析在成组序贯设计中的比较

目的比较贝叶斯期中分析与经典方法的期中分析的差异。方法以对照组(Control)和试验组(Treatment)的两样本均数比较为分析目的,即θ=μT-μC(θ越大疗效越好),建立H0:θ≤0;H1:θ>0的优效性假设检验(拒绝H0,即支持处理组疗效)。按照成组序贯设计的数据要求,在每次期中分析时刻,计算各种先验分布的贝叶斯期中分析Ⅰ类错误、功效、平均样本量、平均阶段数等指标。结果在Pocock和O'Brien&Fleming设计中,Skeptical先验和Handicap先验的Ⅰ类错误ε均能控制在0.05左右。当O'Brien&Fleming和Pocock方法功效在80%时,基于Handicap先验和Skeptical先验的贝叶斯功效相对来说明显较低,而基于Non-informative先验和Enthusiastic先验的贝叶斯功效则明显较高。结论 Skeptical先验和Handicap先验的贝叶斯期中分析能较好的控制Ⅰ类错误ε,基于Skeptical先验和Handicap先验的贝叶斯期中分析相对于O'Brien&Fleming方法均能够明显增加试验提前终止的可能性,而对于Pocock方法则没有太大实际意义。