如何正确运用t检验——两算术均值比较优效性t检验及SAS实现

本文主要介绍临床试验中优效性检验的概念、假设检验、界值设定和样本量的估计以及成组设计一元定量资料优效性t检验的SAS实现。通过实例展示SAS在优效性t检验中的应用,分别基于两种数据结构(原始定量数据和样本含量、均值、标准差数据)进行操作,对结果进行解释并作出结论。     

如何正确运用t检验——两算术均值比较等效性t检验及SAS实现

本文主要介绍临床试验中的等效性检验的概念、原理、作用以及成组设计一元定量资料等效性检验的SAS实现。基于原始的定量数据或者基于给定样本含量、均值、标准差两种数据结构,结合实例展示SAS在等效性检验中的应用,并对结果进行解释、做出结论。     

如何正确运用Z检验——两总体率比较非劣效性Z检验及SAS实现

本文介绍了两总体率比较非劣效性Z检验的原理、方法和SAS实现。文中涉及两个方面的内容,包括两总体率比较非劣效性Z检验的原理和方法以及基于SAS软件实现两总体率比较非劣效性Z检验。文中给出了SAS输出结果并对其进行解释,还给出了统计学结论和专业结论。     

如何正确运用t检验——两算术均值比较一般差异性t检验及SAS实现

本文目的是介绍算术均数以及单组设计、配对设计和成组设计一元定量资料t检验的基本原理及SAS实现。首先对算术均数的概念、适用条件和计算公式进行介绍;其次,介绍不同设计类型t检验的基本原理,结合SAS实例进行分析,并对相关结果进行解释;最后,讨论不同设计类型t检验应用的注意事项。     

如何正确运用Z检验——两总体率比较优效性Z检验及SAS实现

本文目的是介绍两总体率比较优效性Z检验的原理、方法和SAS实现。文中涉及两个方面的内容,包括两总体率比较优效性Z检验的原理和方法以及基于SAS软件实现两总体率比较优效性Z检验。文中给出了SAS输出结果并对其进行解释,并分别得出统计学结论和专业结论。     

非劣效性设计临床试验

非劣效性设计临床试验是一类检验试验组治疗手段是否不劣于对照组治疗手段的随机对照临床试验。本文简要介绍非劣效性设计临床试验的基本概念、设计要点及其与等效性和优效性设计临床试验的差异,并通过具体案例解读,帮助读者全面了解、实施和评价非劣效性设计方法。     

如何正确运用t检验——两几何均值比较一般差异性t检验及SAS实现

本文目的是介绍几何均数以及两组近似对数正态分布数据几何均数的一般差异性t检验及SAS实现。首先对几何均数的概念、适用条件和计算公式进行介绍;并且将几何均数与统计学中常用的算术均数的特点进行比较;其次,呈现两组药物浓度数据,该数据近似服从对数正态分布,符合几何均数的适用条件,使用SAS的TTEST过程对两组几何均数的一般差异性进行t检验,并对相关结果进行解释和比较;最后,讨论几何均数使用时的注意事项。     

如何正确运用Z检验——两总体率比较等效性Z检验及SAS实现

本文介绍了两总体率比较等效性Z检验的原理、方法和SAS实现。文中涉及两个方面内容,包括两总体率比较等效性Z检验的原理和方法以及基于SAS软件实现两总体率比较等效性Z检验。文中给出了SAS输出结果并对其进行解释,并分别得出统计学结论和专业结论。     

如何正确运用t检验——相关系数与0比较t检验及SAS实现

本文目的是介绍Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall’s tau-b秩相关系数的概念及应用场合。首先介绍三种相关系数的计算及其假设检验的基本原理,然后使用SAS程序对实例进行分析,最后对分析结果进行解释和讨论。     

如何正确运用t检验——线性回归模型中参数与0比较t检验及SAS实现

本文目的是介绍t检验在简单线性回归分析和多重线性回归分析中参数与0之间差异性比较时的理论依据和应用实践。首先介绍线性回归分析中t检验的基本原理和计算公式;然后用SAS程序分别对2个实例进行简单线性和多重线性回归分析,提请读者着重关注输出结果中有关"参数假设检验部分的检验统计量的名称及结果";最后对结果进行解释和讨论。     

如何正确运用Z检验——总体方差已知时两算术均值比较一般差异性Z检验及SAS实现

本文的目的是介绍总体方差已知时两算术均值比较一般差异性Z检验及SAS实现。首先,介绍了选用Z检验的前提条件;其次,介绍了单组设计和成组设计条件下进行均值比较的Z检验统计量,并介绍了上单侧检验、下单侧检验和双侧检验时所对应的拒绝域;最后,结合两个实例,基于SAS软件实现3种Z检验,对输出结果做出了解释。并针对如何合理选择单侧检验还是双侧检验给予说明。     

如何正确运用t检验——t检验的基本概念与前提条件

本文旨在全面介绍t检验的基本概念与前提条件(涉及实验设计和t分布两个方面)。t分布和t检验的适用场合包括:①估计符合某些条件时定量指标的参考值范围;②直线回归分析中个体因变量Y值的容许区间计算;③估计定量指标总体均数的置信区间;④线性相关与回归分析(包括多重线性回归分析)中某些参数的假设检验;⑤定量资料均值的假设检验,此时,严格地说,t检验仅适用于以下三种实验设计类型,即单组设计、配对设计和成组设计。在实际运用中,应正确辨析定量资料所取自的实验设计类型并检查资料的参数检验条件;若属于其他情形(参见前述提及的多种场合),一般都应有相应的统计学理论为依据(即可以证明问题中涉及的统计量服从t分布),否则,就可能属于滥用或误用。     

如何正确运用Z检验——两Poisson均值比较一般差异性Z检验及SAS实现

本文的目的是介绍两Poisson均值比较一般差异性Z检验及SAS实现。围绕以下两个内容进行介绍,即“Poisson分布简介”和“两Poisson均值比较的要领及SAS实现”。“Poisson分布简介”包括：①Poisson 分布的简史;②Poisson分布的适用场合;③Poisson分布的定义;④Poisson分布的性质。“两Poisson均值比较的要领及SAS实现”包括：①问题与数据结构;②两Poisson均值比较的四要素;③两Poisson均值比较的SAS实现。     

如何正确运用Z检验——两率比较一般差异性Z检验及SAS实现

本文介绍了用Z检验进行率比较的原理、方法和SAS实现。包括一个未知总体率与一个已知总体率比较的Z检验和两未知总体率比较的Z检验。在SAS实现方面,采取了两种途径：①基于计算公式,用SAS语言编程;②直接借助SAS中的“FREQ过程”。     

如何正确运用Z检验——定性资料一致性Z检验及SAS实现

本文目的是介绍定性资料一致性Z检验的原理、方法和SAS实现。文中涉及两个方面的内容,包括介绍定性资料一致性Z检验的原理和方法以及基于SAS软件实现定性资料一致性Z检验。文中给出了SAS输出结果并对其进行解释,再分别得出统计学结论和专业结论。     

如何正确运用方差分析——方差齐性检验与SAS实现

本文目的是介绍方差齐性检验与SAS实现。方差齐性检验可分为以下三类：(1)直接基于方差比较的方差分析法;(2)对原始数据经过变量变换后的新数据采取基于均值比较的方差分析法;(3)对符合正态分布的定量原始数据采取χ²检验法。在第一类中,直接基于两样本方差比构造出服从F分布的检验统计量;在第二类中,对原始数据有多种不同的变量变换方法,对变换后的新数据进行单因素多水平设计一元定量资料方差分析;在第三类中,对服从正态分布的定量资料构造χ²检验统计量。本文基于SAS软件对三个实例进行方差齐性检验,并对输出结果作出解释。     

如何正确运用χ2检验——高维表资料齐性检验与SAS实现

本文目的是介绍一种特殊高维表(即g×2×2表)资料优势比的齐性检验方法及SAS实现.在SAS/STAT的FREQ过程中,详细介绍了5种优势比齐性检验方法,分别是"Breslow-Day检验""Breslow-Day-Tarone检验""Q检验""I 2度量统计量及其不确定性限值"和"Zelen's精确检验".另外,还介...     

如何正确运用χ2检验——高维表资料独立性检验与SAS实现

本文目的是介绍一种特殊高维表(即g×2×2表)资料的独立性检验方法及SAS实现。在SAS软件和统计学教科书中,有三种方法可用于进行高维表资料的独立性检验,分别为广义CMHχ~2检验(简称为"方法1")、公式中含有权重系数的加权χ~2检验(简称为"方法2")和公式中没有权重系数的加权χ~2检验(简称为"方法 3")。本文通过公式推导和变形,揭示出"方法2"与"方法 3"在本质上是完全相同的加权χ~2检验,但具有不同的表现形式;还揭示出加权χ~2检验统计量的估计值与"方法1"中的CMHχ~2检验统计量的估计值近似相等。本文结合一个实例,介绍基于SAS软件实现g×2×2表资料独立性检验的具体方法,对输出结果进行解释,并做出统计结论和专业结论。     

如何正确运用χ2检验——人-时间资料率比分析与SAS实现

本文目的是介绍"分层人-时间资料"率比分析方法与SAS实现方法,具体内容包括以下四个方面:①分层人-时间资料中第i层率比的点估计和置信区间估计;②不同层间率比的齐性检验;③合并率比的点估计与置信区间估计;④分层人-时间资料中发病密度的线性趋势检验.通过两个实例,展示基于SAS软件实现前述四个分析内容的统计计算过程,包括...     

如何正确运用χ2检验——高维表资料优势比分析与SAS实现

本文目的是介绍g×2×2表资料的优势比分析方法和基于SAS软件实现计算的方法.内容包括以下几个方面:其一,g×2×2表资料各层优势比的齐性检验;其二,当资料满足齐性要求时,基于校正的方法对共同优势比进行点估计和置信区间估计;其三,当资料不满足齐性要求时,基于"各层2×2表中(1,1)网格内的频数的条件分布"的方法对共同...