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目的:采用觉规统计分析方法,分析最小化随机分组资料后的Ⅰ型错误和检验效能.方法:采用Monte Carlo模拟的方法,计算最小化随机分组的资料使用常规协方差分析的Ⅰ型错误和检验效能,并与简单随机化、中心分层区组随机化分析的结果进行比较.结果:简单随机化、中心分层区组随机化和最小化随机分组的资料采用协方差分析后,Ⅰ型错误均保持在0.05左右.3种分组方法的检验效能接近,无明显差异.结论:最小化随机分组的资料可采用常规的协方差分析方法,并能将Ⅰ型错误保持在0.05左右且不降低检验效能. 相似文献
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目的针对生存分析样本量再估计的适应性设计临床试验,本文基于指数分布,提出盲态下生存资料的样本量再估计方法。方法采用蒙特卡洛模拟方法,预设4个期中分析时间点,以参数初始估计值M_(10)为均数暂定搜索范围为M_(10)_±0.5M_(10),在该搜索范围内产生指数分布随机数对期中分析时的截尾生存数据进行填补,对填补后的数据进行极大似然估计,得到试验参数的再估计值M_1,若M_1落在搜索范围外,则需更改搜索范围以包含M_1,并重新进行搜索直至M_1落在搜索范围内,此时的M_1即为试验参数的再估计值,在此参数的基础上重新估计样本量,并比较4个期中分析点的样本量再估计结果,确定1个最合适的期中分析时间点。结果经过期中分析调整后的样本量接近真实值,且期中分析时间点越向后移,样本量估计结果越接近真实值,变异越小。结论建议在入组结束并完成1/4最短随访时间时进行一次期中分析重新估计样本量,根据估计结果考虑是否增加样本量。 相似文献
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目的:探讨临床试验中设计驱动型自适应设计的优缺点及适用范围.方法:通过对基于概率罐子(urn)模型的随机化胜者优先(RPW)规则的原理分析得出期望分配公式,并据此进行蒙特.卡罗(MonteCarlo)计算机模拟.结果:假定总体成功率分别为PA,PB的两处理临床试验,当PA,PB不相等且PA+PB〈1.5时,采用RPW规则能够将更多的受试者分配给成功率较高的处理组.结论:RPW规则可适用于临床试验中有一定响应延迟的情况,通过选择合适的RPW初始参数可减少样本方差,增加试验的稳定性. 相似文献
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基于SAS软件中的FREQ与CORR过程,设计新药临床试验中计数资料统计分析的SAS宏,结合实例对其各项参数的含义及其可实现的功能做了详细说明。通过调用此SAS宏程序,能直接产生出各种类型计数资料的SAS统计分析报表,实现了分析内容的客户定制化以及结果输出的规范化,大大提高了新药临床试验中针对该类数据统计分析过程的工作效率和质量。 相似文献