完全随机设计两样本的Wilcoxon检验与K-S检验功效比较

目的 对完全随机设计下两样本比较的Wilcoxon检验与Kolmogorov-Smimov( K-S)检验的功效进行比较.方法 采用Matlab7.5软件编程,利用Monte Carlo方法模拟不同总体条件下两种方法的检验功效.结果 对正态分布,两总体方差比率越大K-S检验的功效越高,而Wilcoxon检验则受方差比率的影响不大；对偏态分布,两检验法在方差不等时功效更高.方差相等且样本量较大的两组数据比较时,Wilcoxon检验功效高于K-S检验；其余情况则K-S检验功效更高；如果样本量足够大,两种方法功效接近.结论当两组样本方差相等且样本量较大时（n≥50）建议采用Wilcoxon检验,而在其他条件下均可采用K-S检验,当效应量ES≥0.8且样本量n≥50时两种方法均可.     

等效性检验与差异性检验的区别及其模拟验证

目的说明等效性检验和传统差异性检验相同与不同之处,并为在一定条件下用差异性检验替代等效性检验的可能性提供线索。方法用计算机模拟的方法验证两种假设检验的关系。结果等效性检验和传统差异性检验有区别也有联系。结论在一定参数条件下,差异性检验结果为P>α时,可下等效结论。     

倾向指数应用中的基线资料均衡性评价问题与研究

目的在观察性研究中某些可观测变量在各组间往往不可比,倾向指数匹配法是解决此类问题的一种有效方法,对于匹配前后均衡性的评价,目前主要使用标准化差异指标,本文针对连续型和多分类资料进行研究,探讨标准化差异指标的适用性。方法通过理论分析探讨标准化差异的合理性,再结合统计模拟比较假设检验和标准化差异在检验组间均衡性时的假阳性率和真阳性率。结果假设检验用于评价基线资料均衡性存在明显的缺陷,标准化差异相对更加合理。标准化差异对于连续性和多分类资料都显示出比假设检验更好的效果,并且在小样本资料中也能检验出差异。对于差异相同的两组,标准化差异的检出率更高。结论标准化差异适用于观察性研究,对于检验组间细微的差异和小样本情形有独特的优势。     

不同样本量条件下倾向性评分法与logistic回归法估计处理效应的比较研究

目的 比较不同倾向性评分方法及logistic回归法在不同样本量的条件下估计处理效应的优劣.方法 采用Monte Carlo模拟方法生成数据集,比较各统计分析方法估计处理效应的优劣.评价指标包括效应点估计值、相对偏倚及均方误差等.结果 当样本量为900时,倾向性评分逆处理概率加权法、分层法、回归调整法的相对偏倚最小.l...     

广东省社区美沙酮维持治疗的评价与决策分析

目的通过Markov模型进行MonteCarlo模拟,对广东省社区美沙酮维持治疗进行评价与决策分析。方法建立Markov决策模型,应用MonteCarlo模拟进行成本效用分析。结果平均每个吸毒者30年中不维持治疗与维持治疗的费用分别为114.4(101.2～129.6)万元与81.9(62.4～102.3)万元,效用值分别为9.7(8.9～10.7)QALY与12.3(10.4～14.2)QALY,C/E分别为11.8(10.3～13.0)万元/QALY与6.7(4.5～9.6)万元/QALY,ICUR为-12.5万元/QALY。结论MonteCarlo试验模拟能估计成本与效用的变异,并能进行统计学检验,对于结果的预测有积极意义。     

协变量的不均衡对协方差分析的影响

目的探讨协变量的不均衡对协方差分析的影响。方法通过MonteCarlo模拟并结合临床试验实例对作协方差分析时引入不均衡的协变量来校正的前后变化作比较。结果协变量的不均衡对协方差分析的检验效能是存在一定影响的,无论协变量不均衡程度有多大,在作协方差分析时引入不均衡的协变量来校正总是有一定代价的。结论新药临床试验中常常存在病人的基线特征在处理组间不均衡从而影响对试验结果的正确评价。可以在作协方差分析时引入该不均衡的协变量去处理,但要根据协变量的不均衡程度及试验目的等实际情况加以权衡。     

基因集分析方法统计理论探讨

目的 从统计理论角度探讨基因集分析方法,初步建立微阵列数据基因集统计分析理论框架.方法 采用计算机模拟技术,比较不同原假设、理论分布生成方法在进行基因集分析时的统计学性质.结果 自限性原假设方法ROC曲线下面积AUC为0.858.而竞争性原假设方法曲线下面积AUC为0.512.相同设定条件下,bootstrap方法的错误发现率(最高为0.015)低于permutation检验(最高为0.075);而permutation方法的检验效能(0.89)优于bootstrap法(0.67).结论 有效的基因集分析方法应在正确使用生物学注释基因的基础上,建立自限性原假设、采用基因表达水平标准化值构建基因集统计量并根据需求利用有效的随机化算法构建统计量的理论分布进行推断.     

倾向指数匹配法与Logistic回归分析方法对比研究

[目的]比较倾向指数匹配法与Logistic回归分析方法的检验效能和I类错误。[方法]通过Monte Carlo模拟比较倾向指数匹配法和Logistic回归处理二分类资料的区别。[结果]倾向指数匹配法和Logistic回归的I类错误无差异,倾向指数全匹配法的检验效能略高。[结论]在观察性研究中,倾向指数匹配法具有很高的实用价值。     

两个非正态样本同分布检验的非参数法选择

目的 对检验两个非正态样本是否同分布的常用非参数方法进行评价,为合理选择检验方法提供参考依据.方法 采用Matlab7.5软件编程,模拟数据在不同的分布类型、样本量相等或不等、方差齐或不齐、方差与样本量顺向或反向、均数相等或不等等条件下,分别采用Wilcoxon检验、Wald-Wolfowitz游程检验(WWR)、Kolmogorov-Smirnov检验(K-S)和Hollander极端反应检验(Hollander)进行检验.结果 给出4种检验法的Ⅰ型和Ⅱ型误差估计值.结论 当两个总体均数相等时,建议选用Hollander检验;当两个总体方差相等时,建议选用Wilcoxon检验或K-S检验;而在两个总体方差、均数都不相等但差异不大时,则可选用Wilcoxon检验、K-S检验或Hollander检验中的任意一种.     

抽样调查法和单组目标值法对诊断试验样本量计算差异的分析

探讨设计以验证灵敏度和特异度为目的 的诊断试验时,不同样本量计算方法间的区别.通过直观的样本量公式与计算结果比较,分析不同样本量计算方法间的差异,进一步通过Monte Carlo随机模拟方法,验证所得结果的正确性.抽样调查法计算所需的样本量明显低于单组目标值法,随机模拟显示,在相同的参数设置下,单组目标值法给出的样本量能够提供更高的研究把握度.两种样本量设计方法的适用条件不同,存在本质区别,研究者必须根据研究目的 设置相应参数,如果在以检验某种诊断方法的诊断能力是否不低于某个临床认可的标准时,按照单组目标值法设计的样本量,才能提供足够的检验把握度,证明新诊断方法的有效性.     

单因素多样本比较方法的选择

单因素多个样本的比较方法很多,若使用不当出现以两个矛盾;（１）多个样本检验总的有差别,而两两比较却没有一组有差别。（２）多个样本检验总的无差别,而两两比较有却有差别。结果给出８种检验方法的Ⅰ型和Ⅱ型误差估计值。结提出了实际工作中方法的选择;当备择假设为有序时,可首选Ｊｏｎｃｋｈｅｒｅ－Ｔｅｒｐｓｔａ检验;     

假设检验的两类错误与 Monte Carlo 模拟

目的：掌握假设检验的两类错误是合理运用假设检验方法的关键所在,但由于其高度抽象性,想完全理解有一定的难度,本文通过比较直观的方法加深对假设检验两类错误的认识。方法采用了当前比较流行的Monte Carlo模拟方法,用模拟数据直观得出结果。结果模拟数据显示了假设检验的两类错误之间存在此消彼长的关系,以及两类错误与样本容量之间存在反向变化关系。结论模拟显示目前的假设检验方法在区分小差异方面还存在一定的不足,有待于进一步改进和完善。     

Monte Carlo方法及其在放疗中的应用

Monte Carlo方法是一种基于概率统计理论为基础的一种数值计算方法。随着计算机技术的发展．Monte Carlo方法在治疗机射线束的模拟、治疗计划设计、近距离治疗、射线探测器的辐射效应以及影像重建等放疗领域中有着广泛的应用。     

重复观测数据单变量方差分析的前提条件的检验

目的 重复观测数据存在自相关性常见导致一元方差分析的误用,本文探讨一元方差分析两个前提条件的检验。方法 通过标准正交对比变换克服数据间的自相关性,应用似然计量进行前提条件的检验。结果 给出了重复观测数据一元方差分析的前提条件检验方法,并用软件ＲＥＰ得以实现。结论 只有满足前提条件,才可以保证重复观测资料单量方差分析的有效性。     

门诊医生工作站建设中的标准化问题探讨

门诊医生工作站建设中坚持标准化具有重要意义.分析了门诊医生工作站建设中存在门诊数据字典、电子病历、电子处方、系统集成以及数据格式等尚未统一问题,建议应加强国家级标准建设,并加大标准化建设的财政投入.     

质子治疗工作场所屏蔽计算方法的探讨

目的 探讨质子治疗工作场所屏蔽计算方法,为质子治疗工作场所的设计和现有国家标准的完善提供科学依据。方法 采用国家标准和国内外文献提供的计算公式及关键特征参数,结合基于蒙特卡罗方法的FLUKA对质子治疗工作场所屏蔽体外关注点的中子周围剂量当量率进行经验公式计算和蒙特卡罗模拟,分析2种方法的估算结果。结果 相对于发散狭缝束流损失点0°和50°2个方向上单指数公式计算结果（0.13、12.4）,双指数公式计算结果（0.40、17.9）与蒙特卡罗模拟结果（0.32±0.19、18.2±4.98）的符合性更好;铜靶和镍靶蒙特卡罗模拟结果基本一致,可以认为铜靶的混凝土屏蔽关键特征参数可较好地应用于镍靶计算过程,但当用于钽靶时会低估中子周围剂量当量率,0°和40°2个方向上相差分别为5.7倍和1.3倍。结论 依据国内外文献中计算公式及关键特征参数得到的剂量率估算值与FLUKA模拟结果具有较好的符合性,可作为现有国家标准的补充和完善应用于质子治疗工作场所屏蔽设计。     

治疗-对照差临床意义判别所需样本量的测定

目的 提出用于治疗一对照差临床意义判别的样本量测定方法。方法 依据治疗一对照差与最小临床承认疗效差量的比较推导出所需样本量测定公式,以Monte Carlo方法展示其行为。结果 当最小临床承认疗效差量取值为零时,本文方法还原为渐近正态法。由所测样本量产生的观测功效与预定功效吻合。结论 对于以判别治疗一对照差临床意义为目的的临床试验,可用本文方法测定所需样本量。     

Determining the optimal combinations of mutually exclusive interventions: a response to Hutubessy and colleagues

Hutubessy and colleagues have suggested a technique for decision-makers to employ in determining the optimal combination of interventions. This technique requires the adoption of Monte Carlo simulation analysis to identify the probability that a certain program will be included in an optimal mix given the uncertainty around the program's expected costs and benefits.In this response, it will be demonstrated that this methodology can lead to potential inefficiencies arising through the dependence of such probabilities on decisions relating to other programs and the failure to consider the opportunity costs of obtaining increased health benefits. A simple alternative approach is suggested which avoids these problems.