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违背随机分组方案时的临床试验统计分析方法研究
目的 在临床试验出现随机分组被部分破坏的情况下,探索适合的统计分析方法.方法 利用随机模拟的方法考察三种分析方法的第一类错误发生概率是否小于α;比较第一类错误发生概率不大于α的分析方法的功效.结果 对违背随机分组方案的情况,按客观分组的t检验是的第一类错误发生概率远大于α;ITT方法和协方差分析方法的第一类错误发生概率的95%置信区间包含α;协方差分析方法的第二类错误发生概率显著小于ITT方法的第二类错误发生概率.结论 对违背随机分组方案的情况,按客观分组的t检验是不合适的;ITT方法和协方差分析方法能较好地控制第一类错误的概率在α附近;协方差分析方法的功效高于TTT方法的功效.
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关于多重比较的秩和检验中存在的两个问题
指出了文献[1]关于多重比较的秩和检验中存在的两个问题:①α'=2α/k(k-1)是不适当的;②没有考虑犯第二类错误,因此检验方法是不适当的.
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假设检验的错误为什么要分为两类
在假设检验的过程中,经常会遇到两类检验错误.讨论了两类错误所引起的不同后果,并提出了减小错误的解决方案.
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统计推断中检验效能的估计及应用
假设检验是统计推断的重要内容,它是应用数学上的反证法和小概率事件实际推断原理,根据样本统计量对总体作出推断,结论具有概率性[1].对于任何一次假设检验,不论其结论是拒绝H0,还是接受H0,都有判断错误的可能,即可能犯两类错误.第一类错误(也称Ⅰ型错误)是指拒绝了实际上成立的H0,其概率大小用a表示.假设检验时,研究者可根据研究的目的来确定α值的大小,如规定α=0.05(即犯第一类错误的概率为0.05),当拒绝H0时,则理论上100次抽样检验中平均有5次发生这样的错误.第二类错误(也称Ⅱ型错误)是指接受了实际不成立的H0,其概率大小用β来表示,β值的大小一般很难确切估计,只有与特定的H1结合起来才有意义.通常把1-β称为检验效能(也称把握度),它的意义是:当两总体确有差别时,按规定的检验水准.α能够发现该差别的能力.如1-β=0.90,则理论上在100次抽样检验中,平均有90次能够得出差别有统计学意义的结论.