纵向数据统计分析和模型比较 ————基于Ⅱ型糖尿病临床试验

发布时间：2023-04-12 03:31

　　临床试验是新药上市前的重要环节,目的是确定和研究药物的疗效和安全性。临床试验的特征是利用有限个病人样本得出的结果,运用统计分析并结合临床意义,对未来具有相似条件的病人做出总体推断,提出指导性治疗方案。本文将从一个实际的新型Ⅱ型糖尿病合并降糖药物临床试验作为依托,基于一般的临床试验统计学指导原则,运用较常见的纵向数据和分类数据统计方法,诸如两独立样本T检验、费希尔精确检验、协方差模型、LOGISTIC模型、限制纵向数据分析模型等,对药物疗效性和安全性进行分析。本文将重点比较协方差模型和限制纵向数据分析模型,并进行数据模拟,从理论公式推导到实证模拟结果,从整体方差比较、估计的偏倚程度、置信区间覆盖真值比例、Ⅰ类错误率、把握度等方面来研究和比较两个模型的优势和特点。限制纵向数据分析模型运用极大似然方法,将基线测量和基线后各时间点上的测量都纳入了似然纵向模型中,充分利用了已有的观测数据,从而相对于协方差模型,有一定的优势。

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    §1.1 研究背景与意义
    §1.2 国内外研究现状
第二章 临床试验研究与模型简介
    §2.1 研究目的
    §2.2 研究对象
    §2.3 研究中各项指标的定义
    §2.4 统计分析概况
    §2.5 统计分析模型
第三章 试验研究结果
    §3.1 人口统计学和基线特征
    §3.2 疗效性分析
    §3.3 安全性分析
第四章 限制纵向数据分析模型和协方差模型比较
    §4.1 两个模型理论比较
    §4.2 基于模拟研究进行比较
    §4.3 限制纵向数据分析模型优势总结
第五章 全文总结
附录 SAS程序
参考文献
致谢



本文编号：3790338