部分核实数据下基于比例差的置信区间宽度的样本量确定

基于无金标准的部分核实数据,从比例差的区间宽度的角度给出了比较两组患病率是否有显著性差异所需要的样本量。在2种不同的二重抽样模型下,分别基于Wald、对数变换、Logit变换、Score和似然比检验统计量构造的置信区间给出了在给定置信水平下区间宽度控制在指定范围内的样本量估计方法。模拟研究了在估计的样本量下区间估计的经验覆盖概率和经验覆盖宽度,并基于疟疾数据利用所提出的方法进行了验证。结果表明:所提出的样本量估计方法是准确有效的。

无金标准部分核实数据下基于风险差的等价性检验

基于2个有误判分类器下的部分核实数据对2组疾病流行率进行比较研究,在2种模型下考虑了基于风险差的wald型检验、似然比检验、Score检验、基于反双曲正切变换的检验等6个统计量,通过随机模拟考察了各种检验犯第一类错误的概率和经验功效,用实际数据分析进一步验证了所提方法的有效性。

无金标准部分核实数据下基于Bootstrap的小样本齐性检验

考虑了分层设计下的无金标准部分核实数据对疾病流行率的小样本齐性检验,基于2种模型提出了加权最小二乘统计量、基于对数变换、logit变换、双对数变换的加权最小二乘统计量和Score统计量,并基于这些统计量提出了基于Bootstrap的检验过程。模拟研究比较了基于大样本的渐近检验过程和基于Bootstrap的小样本检验过程。研究结果表明:在小样本下,基于Bootstrap方法的检验使其犯第一类错误的概率更接近名义水平且具有更高的功效,基于Score统计量的Bootstrap检验过程在2种模型下都表现良好,因而被实际应用所推荐。实例分析进一步验证了所提方法的有效性。

基于有金标准下的部分核实数据对疾病流行率的齐性检验

考虑了基于有金标准核实检验下的分层部分核实数据对疾病流行率的齐性检验问题,提出了加权最小二乘统计量、加权最小二乘统计量的对数变换、基于对数变换、logit变换和双对数变换的加权最小二乘统计量、Score和似然比检验统计量的检验过程,并通过蒙特卡罗随机模拟研究了各种检验的统计性质。模拟结果表明:基于Score统计量和似然比统计量的检验能很好地控制犯第一类错误的概率且具有较高的功效,因而被强烈推荐到实际应用中。实际数据分析进一步验证了本文所提方法的有效性。

基于分层部分核实数据对二项比例的齐性检验

针对分层情况下的疾病流行率问题,考虑了金标准存在时,在各层的敏感度和特异度不同时二项比例(疾病流行率)的齐性检验;提出了基于渐近检验过程的7种统计量和基于Bootstrap重抽样检验过程的4种统计量,并通过蒙特卡罗模拟研究来比较了各种检验的犯第一类错误的概率和检验功效;研究表明:score统计量、似然比统计量和4种基于bootstrap重抽样的检验统计量具有良好的统计性质,推荐用于实际中;最后,实际数据进一步验证了方法的有效性。