综合五数估计均值和标准差

发布时间：2021-04-11 23:30

　　在过去二十年间,Meta分析在循证医学等方面的广泛应用使得这种统计方法越来越受人们关注,。为了综合来自多个研究的数据进行统计分析,Meta分析是简单且实用的选择。考虑到Meta分析只能整合分析综合统计量如均值和标准差,研究者在进行Meta分析之前通常需要对要研究的问题进行系统评价并从文献中的临床数据中得到一些临床结果的综合统计量。对于连续型临床结果,如高血压与酒精摄入量,样本均值和标准差是用来评价药物及治疗效果经常使用的两个统计量。我们同时注意到,由于报告标准不统一,样本中位数、第一、三四分位点、样本最小值与最大值也经常在文献中用来报告得到的数据。据我们所知,Meta分析方法中几乎没有方法可以同时处理样本均值与样本中位数两类数据。例如,当应用固定效应模型或混合效应模型时,研究者往往只能应用样本均值和标准差来导出治疗效果的整体效应。那么一个很自然的问题是:人们应当如何处理研究中报告的样本中位数这类数据呢?一开始,研究者往往认为这些研究没有给出充足的数据而将它们排除出进一步的分析中。然而,由于会损失掉许多文献中很多有价值的信息,这个选择并不是最优的选择。也正因如此,最终的分析结果往往是不可... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 Meta分析
    1.2 循证医学
    1.3 次序统计量
    1.4 损失函数
        1.4.1 二次损失函数
        1.4.2 绝对值损失函数
        1.4.3 对数损失函数
        1.4.4 指数损失函数
        1.4.5 Hinge损失函数
    1.5 研究背景及意义
第二章 文献综述
1下估计均值">    2.1 在S₁下估计均值
2下估计均值">    2.2 在S₂下估计均值
3下估计均值">    2.3 在S₃下估计均值
1下估计标准差">    2.4 在S₁下估计标准差
2下估计标准差">    2.5 在S₂下估计标准差
3下估计标准差">    2.6 在S₃下估计标准差
第三章 研究动因
第四章 最优权重选择与近似公式
    4.1 二次损失函数选权重
    4.2 绝对值损失函数选权重
    4.3 近似公式
第五章 模拟研究
第六章 实际数据分析
第七章 结论
第八章 不足与展望
参考文献
致谢
硕士期间完成的论文
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3132155