定量数据考虑基线与否的几种方差分析模型的模拟比较

发布时间：2021-02-18 18:20

　　目的比较几种考虑基线与否的方差分析模型的统计性能。方法应用Monte Carlo技术,在基线均衡和不均衡情况下,比较以下方差分析模型:以基线为协变量的变化量协方差分析（ANCOVA）、变化率协方差分析（PCS-ANCOVA）和对数变化率协方差分析（logPCS-ANCOVA）;不考虑基线的变化量方差分析（ANOVA）、变化率方差分析（PCS-ANOVA）和对数变化率方差分析（logPCS-ANOVA）。以I类错误与检验效能评价各种方法的统计性能。结果在基线均衡的情况下,PCS-ANCOVA和ANOVA均可很好地控制I类错误,且检验效能都较高;在基线不均衡的条件下,若基线对因变量无影响,ANCOVA与ANOVA均可以较好地控制I类错误,此时ANOVA的检验效能高于ANCOVA;若基线对因变量有影响时,只有ANCOVA可以很好地控制I类错误,且检验效能较高,其他方法效果不佳。结论考虑到实际应用中绝大部分情况是基线对因变量有影响,即相关,建议优先采用以基线为协变量的协方差分析或变化量的协方差分析,无论基线是否均衡。用变化率做方差分析或协方差分析,有可能冒着比值的分布不满足参数方法条件的风险,... 

【文章来源】：中国卫生统计. 2020,37(02)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
方 法
    1.统计模型
    2.模拟方法
结 果
    1.I类错误率的比较
        （1）基线均衡
            ①基线对因变量无影响
            ②基线对因变量有影响
        （2）基线不均衡
            ①基线对因变量无影响
            ②基线对因变量有影响
    2.检验效能的比较
        （1）基线均衡
            ①基线对因变量无影响
            ②基线对因变量有影响
        （2）基线不均衡
            ①基线对因变量无影响
            ②基线对因变量有影响
讨 论



本文编号：3039920