两组率同为100%或0%时率差置信区间估计的SAS实现

目的通过SAS编程实现两组事件发生率均为0%或100%时率差置信区间的估计。方法针对事件发生率均为100%或0%时率差置信区间的估计问题,采用SAS9.4编程,使置信区间估计的Miettinen Nurminen法、Newcombe-Wilson法及校正New combe-Wilson法等三种方法得以实现,并通过实例进行说明。结果所编程序实现了三种方法的置信区间估计,便于专业和非专业人员使用。实例中两组样本量分别为59,56,结果两组事件发生率均为100%,三种方法的95%置信区间:Miettinen Nurminen法为[-6.16%,6.47%];Newcombe法为[-6.11%,6.42%];校正Newcombe法为[-7.62%,8.00%]。结论本文所提供的SAS宏程序可以简便地实现两组事件发生率均为0%或100%时三种常用的率差置信区间的估计方法。     

多分类结局指标中两类别占比之差的统计推断方法北大核心CSCD

目的多分类结局指标中两类占比的比较目前尚无相应统计方法,本研究旨在建立多类别中某两类占比差的统计推断方法。方法根据多项分布理论,用正态近似法建立两类别发生占比差的假设检验方法,分别基于Wald法和Newcombe法构建其置信区间,包括连续性校正和非连续性校正两种情形。通过模拟验证假设检验方法的一类错误及检验效能和置信区间方法的覆盖率,最后以实例进行说明。结果基于占比差的假设检验在大样本下可以较好的控制一类错误。两种方法置信区间的覆盖率均在95%左右,Newcombe法优于Wald法,但在发生率较低时两种方法均不理想。结论本文提出多分类结局指标中两类占比差的假设检验及置信区间方法均能满足应用需求,其中置信区间方法推荐Newcombe法,但当样本量太小(如20例左右),所有方法均失效,建议使用描述方法。     

多分类结局指标中两类别占比之差的统计推断方法

目的多分类结局指标中两类占比的比较目前尚无相应统计方法,本研究旨在建立多类别中某两类占比差的统计推断方法。方法根据多项分布理论,用正态近似法建立两类别发生占比差的假设检验方法,分别基于Wald法和Newcombe法构建其置信区间,包括连续性校正和非连续性校正两种情形。通过模拟验证假设检验方法的一类错误及检验效能和置信区间方法的覆盖率,最后以实例进行说明。结果基于占比差的假设检验在大样本下可以较好的控制一类错误。两种方法置信区间的覆盖率均在95%左右,Newcombe法优于Wald法,但在发生率较低时两种方法均不理想。结论本文提出多分类结局指标中两类占比差的假设检验及置信区间方法均能满足应用需求,其中置信区间方法推荐Newcombe法,但当样本量太小(如20例左右),所有方法均失效,建议使用描述方法。     

Newcombe-Wilson得分方法在有效率为100％非劣效临床试验中的应用

目的 探讨试验组和对照组实际有效率为100％的非劣效临床试验的设计和推断方法.方法 分别介绍获得率差的传统正态近似方法和Newcombe-Wilson得分方法的基本理论,再通过实例计算两组率为100％时的率差及合理的试验设计.结果 Newcombe-Wilson得分方法解决了两组有效率都为100％率差置信区间的计算问题;实例采用传统近似正态进行试验设计,保守估计成功率为98％,非劣效界值取10％时,每组样本为33例, 当实际成功率都为100％,两组率差点估计和95％置信区间估计为0.0％(-10.4％,10.4％),试验失败.结论 Newcombe-Wilson得分方法能够计算非劣效临床试验中试验组和对照组有效率都为100％率差的置信区间;在高成功率非劣效试验设计中还应考虑Newcombe-Wilson得分方法进行试验设计.     

总体率的95%置信区间估计基本方法和软件操作

正统计结果中,置信区间的意义不亚于假设检验的P值,常用统计软件SPSS可快速进行总体均数的置信区间估计,但如何估计总体率(包括单个率和率差)的置信区间,对于研究者而言仍然是个问题。无论是观察性研究还是实验性研究,根据定性变量计算总体率的置信区间是统计分析不可或缺的部分。本文介绍总体率的95%置信区间估计基本方法以及SPSS     

多分类结局指标中两类别占比之比的统计推断方法

目的针对多分类结局指标数据,就某两类占比之比构建相应的假设检验及置信区间估计方法。方法先根据Delta法构建对数变换后比值的方差,然后用正态近似法构建其假设检验方法,分别基于Koopman法、对数变换法和校正的对数变换法构建其置信区间。通过模拟验证假设检验方法的一类错误、检验效能和置信区间覆盖率。最后以实例进行说明。结果基于占比比值的假设检验方法可以较好的控制一类错误。三种置信区间方法的覆盖率均在95%左右,其中基于Koopman法更优。当样本量太小(如不足20例)时,所有方法均不够稳健。结论本研究构建的多分类结局指标某两类占比之比的统计推断方法表现能满足应用需求,并推荐基于Koopman法的置信区间估计。     

福建省8县市新农合运行绩效TOPSIS法的SAS综合评价程序

[目的]对福建省8个县（市、区）2006年度新农合运行绩效进行综合评价排序。[方法]应用TOPSIS法的SAS软件包编程，对评价结果进行分档排序。[结果]综合评价排序总趋势是：LY、XL、AX和CT的绩效为“好”；ZR和YA为“中等”；WY和LC则较“差”。[结论]TOPSIS法综合评价SAS软件包编程统计分析，比用SPSS软件包计算更为简便。     

一种估计小样本总体率可信区间的校正方法

[目的]对基于二项分布的小样本总体率可信区间估计方法-Clopper-Pearson提出的精确法进行校正,以减少精确法的保守性,提高可信区间的精密度.[方法]运用SAS软件,编制二项分布的Monte Carlo模拟抽样程序,通过计算95%可信区间的实际可信度寻找合适的校正系数k.[结果]校正系数k=0.5时校正法所估计的95%可信区间的实际可信度比精确法更接近期望可信度（95%）,其可信区间宽度比精确法更窄;而当样本含量小于15时,k=0.6的校正结果最理想.[结论]校正法可以减少精确法的保守性,提高可信区间的精密度.     

泊松分布参数的最短置信区间

目的根据抽样结果估计泊松分布参数λ的最短置信区间。方法证明了参数λ最短置信区间的存在和唯一性,利用搜索法用Matlab编程求得最短置信区间,将最短置信区间的长度与用一般的方法求得的置信区间的长度进行了比较。结果对置信度0.90、0.95、0.99和样本总计数1～50给出了最短置信区间表,可作为统计用表使用。结论最短置信区间估计精度比用一般的方法的精度有显著提高,用最短置信区间作为参数λ的区间估计更精确。     

我国医务人员控烟干预效果的Meta分析

目的综合评价健康教育与健康促进在医务人员控烟中的效果。方法全面检索相关文献,并按照事先制定的纳入和排除标准剔除不符合要求的文献,对纳入文献采用Meta分析方法进行综合定量。结果干预后,医务人员对"吸烟是一种成瘾性慢性疾病"的知晓率提高了13.42%,合并率差的95%置信区间为[0.0989;0.1695];"支持医疗卫生相关单位全面禁烟"的正确态度率提高了10.70%,合并率差的95%置信区间为[0.0534;0.1607];2个指标漏斗图基本对称,表明不存在明显的发表偏倚。结论健康教育与健康促进能有效提高医务人员对吸烟危害的认知及其对医疗卫生机构全面禁烟的支持。     

四种方法计算总体率可信区间的比较研究

目的 比较一次近似法、校正一次近似法、二次近似法和二项分布精确法计算总体率95％可信区间的精密度、可信度和相对误差，并探讨一次近似法和校正一次近似法的应用条件和注意事项。方法 用SAS软件编制Monte Carlo模拟抽样程序，比较4种方法的可信度；以精确法为标准，计算其他方法的精密度和相对误差。结果 校正一次近似法的可信度、精密度与精确法相似，相对误差明显小于一次近似法和二次近似法。二次近似法不论是可信度还是精密度均明显差于精确法，并具有显著的相对误差。结论 在进行率的区间估计时，建议采用校正一次近似法。     

淋球菌保存方法的实验研究

目的为了经济、简便地贮藏淋球菌以利于对淋球菌进行研究,我们特对目前几种保存淋球菌的方法进行比较实验,以便找到最理想的贮存方法。方法用鲜奶法、脱纤维血法、普通奶粉法和冷冻真空干燥法四种方法同时保存85株淋球菌。结果冷冻真空干燥法一年和二年内复苏,复活率均为100%;鲜奶法一年内复苏,复活率为100%,二年内复苏,复活率为97.7%,脱纤维血法一年内复苏,复活率为100%,二年内复苏,复活率为82.3%,上述三种方法明显高于普通奶粉法组(9.4%,1.2%),差异均具有显著性(P<0.01)。结论鲜奶法保存淋球菌具有经济、简便实用、存活率高等优点,是一种较理想的贮存淋球菌的方法。短期(一年内)脱纤维血法也是一种较理想的贮存淋球菌的方法。     

隐函数Delta法调整人群归因危险度可信区间的估计及其应用

目的介绍隐函数Delta法计算调整人群归因危险度(PAR)可信区间的基本原理和SAS编程方法.方法实例介绍用SAS PROC IML过程,实现病例-对照研究中调整PAR及其可信区间的估计.结果利用此程序计算了上海市男性食管癌病例-对照研究资料吸烟、饮酒和水果摄入过少因素的调整PAR及其95%可信区间分别46.59%(34.92X.26%),20.87%(10.281.47%)34.54%(19.81%～49.29%).结论对符合条件的病例-对照资料,隐函数Delta法可以对暴露因素调整PAR及其可信区间进行较为准确的估计.     

Bootstrap法在ROC曲线下面积非劣效性检验中的应用及其SAS宏程序设计

[目的]探讨在双正态假定下,应用标准化差法在Bootstrap再抽样基础上利用SAS软件包编程进行定量资料ROC曲线下面积的估计及其非劣效性检验,以比较两氧化低密度脂蛋白试剂盒在冠心病诊断中的价值。[方法]从ROC曲线的定义出发,通过编写SAS宏程序完成ROC曲线下面积的估计,在Bootstrap基础上获得标准误的估计值,从而根据非劣效性检验原理进行参数检验,或利用可信区间法得到结论。[结果]两试剂盒均显示氧化低密度脂蛋白在冠心病诊断中具有较高的准确性。从非劣效性检验的结果可以看出,CHN试剂盒在冠心病诊断上非劣于已经投入临床使用的SWZ试剂盒。[结论]两试剂盒具有较高的临床推广价值,且具有较高性价比的CHN试剂盒在国内临床市场有较好的前景,同时为类似问题的解决提供了方法学参考。     

一种简便的淋球菌保存方法的实验研究

目的　为了经济、简便地贮藏淋球菌以利于对淋球菌进行研究 ,我们研制了一种主要成份为鲜奶的保存淋球菌的简便方法—鲜奶法。方法　用鲜奶法、普通奶粉法和冷冻真空干燥法三种方法同时保存 86株淋球菌。结果　冷冻真空干燥法一年和二年内复苏 ,复活率均为 10 0 % ;鲜奶法一年内复苏 ,复活率为 10 0 % ,二年内复苏 ,复活率为 97.7% ,上述两种方法明显高于普通奶粉法组 (9.3% ,1.2 % ) ,差异均具有显著性 (P <0 .0 1)。结论　鲜奶法保存淋球菌具有经济、简便实用、存活率高等优点 ,是一种较理想的贮存淋球菌的方法     

正态近似法计算二项分布总体率95%可信区间的应用条件研究

目的对目前惯用的正态近似法计算总体率可信区间的应用条件进行评价,为正确应用该法提供理论基础和应用指导.方法应用二项分布原理计算总体率精确可信区间并与正态近似法计算结果相比较;采用蒙特卡洛模拟抽样评价可信度;应用SAS和Excel软件绘制二项分类数据概率分布图.结果以n×p=5作为近似条件,用正态近似法计算总体率可信区间可造成显著的相对误差.当n×p为常数时,随着p减小,相对误差在一定范围内呈线性增加;随着n增加,相对误差呈非线性增加.结论目前惯用的估计总体率可信区间的正态近似法应用条件并不能保证总体率估计的可信度和准确度.根据实验结果,提出了使用正态近似法估计总体率95%可信区间一套新的应用条件.     

腹腔镜下套圈法与缝合法治疗输卵管间质部妊娠的对照研究

目的对照研究腹腔镜下套圈法与缝合法两种手术方法治疗输卵管间质部妊娠的可行性、安全性与有效性。方法30例输卵管间质部妊娠拟行腹腔镜下患侧输卵管切除术病例,随机分为两组,套圈法组16例,缝合法组14例。比较两组手术时间、术中出血量、手术成功率、术中术后并发症、术后病率、术后血β-HCG值下降情况。结果套圈法比缝合法手术时间短、术中出血少,差异有统计学意义(P<0.05或P<0.01);两组手术成功率均为100%,均无术中术后并发症发生;两组术后病率发生率差异无统计学意义(P>0.05);所有病例术后24小时血β-HCG下降均大于50%,两组比较下降幅度的差异无统计学意义(P<0.05),无一例持续性异位妊娠发生。结论腹腔镜下套圈法与缝合法切除患侧输卵管治疗输卵管间质部妊娠均安全可行,但套圈法优于缝合法,更值得推广。     

两种外科手消毒方法效果研究

目的探讨两种外科手消毒方法的消毒效果及对消毒部位皮肤的影响。方法将200名参与者随机均分为研究组和对照组两组。研究组采用搓擦法进行外科手消毒,对照组采用传统刷洗法进行外科手消毒。比较两组的消毒合格率和消毒部位皮肤不良反应发生率。结果两种方法均能达到100%消毒合格率。研究组没有皮肤不良反应发生,对照组皮肤不良反应发生率为6.0%,两组间不良反应发生率比较有显著性差异(p<0.05)。结论采用搓擦法进行外科手消毒,能同样达到100%合格率,且减少皮肤不良反应。     

二项型指数曲线在药-时曲线拟合中的应用

目的 探讨二项型指数曲线在药-时曲线拟合中的应用及其SAS实现.方法 借助SAS软件,调用REG过程以常规的残数法得到曲线参数的估计值,然后以这些估计值为初始值,调用NLIN过程进行非线性最小二乘法估计,得到优化的曲线模型.结果 残数法与非线性最小二乘法相结合所得最终曲线模型较残数法计算而来的模型有更好的拟合效果.结论 SAS编程可便捷实现二项型指数曲线对药-时曲线的拟合,且拟合效果较好,具有广阔的应用前景.     

血型测定中RSP法与正定型人工法结果比较

[目的]探讨ABO血型鉴定中RSP法与人工操作法检测结果的差异。[方法]对2004年1月至2005年5月济宁市中心血站流动采血车采集的34021份健康无偿献血者血样，先用ABO正定法人工操作初定型，再用RSP法进行复检定型，并用试管法进行反定型校正。[结果]RSP法的误判率为0．009％，人工法的误判率为0．091％（P〈0.01）。[结论]RSP法明显优于人工法。