分层双边试验设计下基于比例差的统计推断及应用研究

发布时间：2020-09-18 18:10

　　在生物医学的研究中,双边设计下的组内相关二值数据通常是观察到的成对身体器官或身体成对部分的治疗数据。为了避免一些不同的因素所带来的混杂效应,通常需要将这些因素看作分层变量,考虑分层试验设计下的手术(药物治疗)的成功率的统计推断问题。本文首先对于分层双边试验设计下的组内相关二值数据,研究了基于比例差的各种简单有效的齐性检验过程,提出了基于比例差的七种齐性检验统计量,它们分别为Weighted-Least-Square(WLS)统计量、基于Mantel-Haenszel估计的检验统计量、基于反双曲正切变换的Weighted-Least-Square统计量、以及它们相应的对数变换统计量和修正的score检验统计量,以及基于这些统计量的大样本渐近的检验过程;基于本文所提出的在非独立模型的假设下的Weighted-Least-Square检验、基于Mantel-Haenszel估计的检验、基于反双曲正切变换的Weighted-Least-Square检验和修正的score检验等齐性检验过程,从显著性检验的角度研究了试验所需要的样本量计算公式或样本量近似算法。本文根据犯第一类错误的概率和经验功效来评估各个齐性检验的统计性质。模拟结果表明,未考虑成对身体器官之间相关性的齐性检验过程可能会导致较大的犯第一类错误概率,而基于非独立模型的所有七个齐性检验过程在一般情况下都表现良好,因而被推荐用于实际应用中。特别地,基于WLS方法和tanh~(-1)(x)转换的齐性检验过程即使在小样本量的情况下的表现也总是满意的,并且基于修正的score检验统计量,Weighted-Least-Square检验统计量和基于反双曲正切变换的Weighted-Least-Square统计量的样本量公式或者样本量近似算法的表现也是满意的。因此,它们被实际应用中所推荐。最后,用两个实际例子数据来说明本文所提出的方法。
【学位单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R318

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