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P值合并法中基于有效终止概率的适应性样本量调整的优化研究
1
作者
陈思敏
吴海燕
+1 位作者
傅利强
谭旭辉
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2023年第2期178-182,共5页
目的 在P值合并法中,本文对三阶段适应性样本量调整(sample-size re-estimation, SSR)进行权重优化并基于有效终止概率(efficacy stopping probability, ESP)选择最优的设计方案。方法 以两样本均数比较的优效性检验为分析目的,在三阶段...
目的 在P值合并法中,本文对三阶段适应性样本量调整(sample-size re-estimation, SSR)进行权重优化并基于有效终止概率(efficacy stopping probability, ESP)选择最优的设计方案。方法 以两样本均数比较的优效性检验为分析目的,在三阶段SSR下,采用基于P值之和的方法,通过设定不同的样本量分配权重、每阶段的有效终止概率、设计参数及对应低估的实际模拟参数,计算得到在不同ESP组合下的最优样本量分配权重及相应的最大功效和平均样本量(average sample number, ASN)。结果 SSR在不同的第二阶段有效终止概率(ESP_(2))下存在不同的最大功效;设定第一阶段有效终止概率(ESP1)为0.10,无论原设计及实际模拟参数为多少,ESP_(2)在0.15~0.45的范围内均能获得较好且相近的最大功效,并随着ESP_(2)的增大,相应的ASN先递减而后趋于平稳或平稳上升,其中最优设计的ESP1、ESP_(2)和ESP3分别为0.10、0.45和0.35;在ESP1设定为0.1和0.2条件下,最大功效的变化范围不同,前者最大功效的极差为1.8%,后者为5.7%。结论 三阶段适应性样本量调整在ESP1不确定的情况下,为了降低ESP_(2)的选择对试验功效的影响,建议设定较小的ESP1;当确定ESP1后,可根据实际数据模拟得到较优的ESP_(2),使设计能获得较好的功效和适宜的ASN。
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关键词
适应性样本量调整
P值合并法
有效终止概率
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职称材料
题名
P值合并法中基于有效终止概率的适应性样本量调整的优化研究
1
作者
陈思敏
吴海燕
傅利强
谭旭辉
机构
南方医科大学公共卫生学院生物统计学系
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2023年第2期178-182,共5页
基金
国家自然科学基金(81302515)
广东省自然科学基金(S2013040013902)。
文摘
目的 在P值合并法中,本文对三阶段适应性样本量调整(sample-size re-estimation, SSR)进行权重优化并基于有效终止概率(efficacy stopping probability, ESP)选择最优的设计方案。方法 以两样本均数比较的优效性检验为分析目的,在三阶段SSR下,采用基于P值之和的方法,通过设定不同的样本量分配权重、每阶段的有效终止概率、设计参数及对应低估的实际模拟参数,计算得到在不同ESP组合下的最优样本量分配权重及相应的最大功效和平均样本量(average sample number, ASN)。结果 SSR在不同的第二阶段有效终止概率(ESP_(2))下存在不同的最大功效;设定第一阶段有效终止概率(ESP1)为0.10,无论原设计及实际模拟参数为多少,ESP_(2)在0.15~0.45的范围内均能获得较好且相近的最大功效,并随着ESP_(2)的增大,相应的ASN先递减而后趋于平稳或平稳上升,其中最优设计的ESP1、ESP_(2)和ESP3分别为0.10、0.45和0.35;在ESP1设定为0.1和0.2条件下,最大功效的变化范围不同,前者最大功效的极差为1.8%,后者为5.7%。结论 三阶段适应性样本量调整在ESP1不确定的情况下,为了降低ESP_(2)的选择对试验功效的影响,建议设定较小的ESP1;当确定ESP1后,可根据实际数据模拟得到较优的ESP_(2),使设计能获得较好的功效和适宜的ASN。
关键词
适应性样本量调整
P值合并法
有效终止概率
Keywords
Adaptive sample-size re-estimation design
Methods with combination of P-values
Efficacy stopping probability
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
P值合并法中基于有效终止概率的适应性样本量调整的优化研究
陈思敏
吴海燕
傅利强
谭旭辉
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2023
0
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