医学重复观测数据裂区方差分析的假定条件的检验

目的 重复观测数据存在自相关性常导致一元方差分皙误用,探讨一元方差分析两个假定条件的检验。方法 通过标准正交对比变换克服数据间的自相关性,应用似然比统计量进行假定条件的检验。结果 给出了重复观测数据一元方差分析的假定条件检验方法,并用软件REP得以实现。结论 只有满足假定条件,才可以保证重复观测资料单变量方差分析的有产性。     

什么是秩和检验

在实践中我们常常会遇到以下一些资料，如需比较患者和正常人的血铁蛋白、血铅值、不同药物的溶解时间、实验鼠发癌后的生存日数、护理效果评分等，我们将非参数统计中一种常用的检验方法——秩和检验，其中“秩”又称等级、即上述次序号的和称“秩和”，秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。     

配对设计和配伍组设计二分计数资料的假设检验

二分计数资料是指实验观测的结果只能是相互对立的二种情况之一的资料,如阳性与阴性,有效与无效,生存与死亡等。在统计学上被认为是服从二项分布的资料。 和计量资料一样,二分计数资料也可以通过配对设计或配伍组设计来达到控制和抵消各种混杂因素对实验效应的干扰,提高统计检验效能的目的。因此,在医学科研中经常被采用。下面通过实例分别介绍在这二种设计方案下获取的二分计数资料的检验分析问题。 1 配对设计二分计数资料的假设检验 配对设计的二分计数资料,常被整理成下列的四格表形式:     

常用等级分组资料假设检验方法之三：Cpd分析

Cpd分析是白求恩医科大学王广仪教授创立的以处理有序分组数据为主的一大类假设检验方法。Cpd是英文cross product difference的英文缩写。它作为一种符号代表了等级分组数据的交差积差和。Cpd分析就是通过对Cpd的计算和比较达到对等级分组数据进行分析处理的目的。下面通过实例分别介绍样本与总体、(?)个样本及多个样本之间比较的Cpd分析方法。     

统计学中有关问题

1.假设检验的注意事项（1）假设检验应注意资料的可比性。保证比较组间的可比性是假设检验的前提。为了保证资料的可比性,必须要有严密的抽样设计。（2）要注意选用的假设检验方法的应用条件。资料性质不同,设计类型不同,样本含量大小不同,检验方法也不同。（3）结论不能绝对化。由于假设检验是根据抽得的样本资料对总体的某种特征作出判断,而样本只反映总体的部分特征,由它来推断总体的特征就不能有百分之百的把握,因此假设检验作出的判断有可能是错误的。     

基于假设检验理论的数据融合方法

目的 提出基于假设检验理论的数据融合方法。方法 通过例子进行仿真，并对结果进行分析。结果 分析表明，理论与仿真结果相符合。结果 仿真结果证明了数据融合方法的优越性。     

配对二项数据等效性／非劣效性评价的样本含量估计和假设检验

新药及医疗器械临床试验中，有时会涉及到两比较组采用配对设计获得的二项反应数据（配对二项数据）的等效性／非劣效性问题。两独立组率之间等效性／非劣效试验的样本含量估计及假设检验方法已较为成熟，但对于配对二项数据两组率之间的等效性／非劣效性试验的样本含量估计及假设检验方法还应用不多。本文介绍了一种渐进的基于约束极大似然估计的方法用于配对二项数据两组率之间的等效性／非劣效性试验的样本含量估计和假设检验，借助一个超声诊断仪临床试验的例子阐明了本方法的应用，还就有关实际问题进行了讨论。     

假设检验中检验效能的研究进展

假设检验是应用数学上的反证法和小概率事件实际推断原理，根据样本所提供的信息来判断总体的分布是否具有某种特征的重要统计推断方法。由于假设检验是一种不完全归纳推断，尽管大多数情况下所作的推断是正确的，但也存在着犯错误的风险和可能，所犯错误有两类：一是拒绝了实际上是成立的H0，这类“弃真”的错误称为第一类错误或Ⅰ型错误，其概率大小用α表示，记为：P（拒绝H0｜H0为真）=α；二是不拒绝实际上不成立的H0，这类“存伪”的错误称为第二类错误或Ⅱ型错误，其概率大小用口表示，记为：P（接受H0｜H1为真）：β一般认为，α、β的选取应视问题的性质和两类错误的严重程度而定。通常，α定为0．05或0．01，而β的大小取决于H1，如果H1不明确，β值的大小也就无法确定。     

复杂抽样调查数据实例分析

提出复杂抽样调查数据的分析思路和方法以及忽视权重和抽样设计时会出现的问题.文中以2002年中国居民营养与健康状况调查数据中高血压患病率的估算为例,分加权和不加权、考虑和不考虑整群设计特征的四种组合情况对数据进行分析.表明忽视权重的设置会影响点估计和标准误的估计,忽视对整群设计特征的考虑不仅会高估结果的精确度,还会得到地区间患病率有差异的假阳性结论.因此使用合理的统计方法分析复杂抽样调查数据非常有必要.