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临床试验中分类数据的处理方法比较
目的 通过模拟比较,探讨分析多中心临床试验中高维列联表资料的有效方法.方法 采用Monte Carlo模拟比较CMH检验与logistic回归处理多分类单向有序、无序资料以及CMH检验与一般线性模型GLM(General Linear Model)处理双向有序资料的区别.结果 多分类单向有序和无序资料采用CMH检验和logistic回归分析结果相同,检验效能基本一致.双向有序资料采用GLM与CMH检验分析结果相同,检验效能基本一致.结论 在多中心临床试验中,高维列联表资料的统计分析可以用logistic回归或GLM代替CMH卡方检验.
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广东省社区美沙酮维持治疗的评价与决策分析
目的 通过Markov模型进行Monte Carlo模拟,对广东省社区美沙酮维持治疗进行评价与决策分析.方法 建立Markov决策模型,应用Monte Carlo模拟进行成本效用分析.结果 平均每个吸毒者30年中不维持治疗与维持治疗的费用分别为114.4(101.2～129.6)万元与81.9(62.4～102.3)万元,效用值分别为9.7(8.9～10.7)QALY与12.3(10.4～14.2)QALY,C/E分别为11.8(10.3～13.0)万元/QALY与6.7(4.5～9.6)万元/QALY,ICUR为-12.5万元/QALY.结论 Monte Carlo试验模拟能估计成本与效用的变异,并能进行统计学检验,对于结果的预测有积极意义.
关键词： Markov模型 Monte Carlo模拟 成本效用分析 -
一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数
目的 建立一种新的用于评价结构方程模型(SEM)拟合效果的方法一校正拟合指数(CGFI).方法 在已有拟合指数(GFI)方法的基础上,通过增加1/(N-1)项校正样本量导致的低估效应,通过自由度与变量个数的比值项对模型的复杂程度进行惩罚,构建了CGFI,表达为:CGFI = 1-[df test/k(k+1)][1-GFI-1/(N-1)].基于预设的SEM,采用Monte Carlo技术模拟产生数据,考虑样本量、参数估计方法、模型误设类型及误设程度四种因素,将所提出的CGFI与其他3种拟合指数(GFI,AGFI,PGFI)进行比较.评价标准基于稳健性和对模型误设的敏感性.结果CGFI较GFI有一定改善效果,受样本量的影响更小,对模型误设更为敏感;GFI和AGFI受样本量的影响较大,在样本量较小时存在一定低估.PGFI对模型误设不敏感,且存在较为严重低估.GLS参数估计方法在模型严重误设时容易得到反常的结果.结论CGFI较GFI有较好的表现,临界值为0.95,可用于模型拟合效果的评价.
关键词： 结构方程模型 拟合指数 模型评价 Monte Carlo模拟 样本量 -
两个非正态样本同分布检验的非参数法选择
目的 对检验两个非正态样本是否同分布的常用非参数方法进行评价,为合理选择检验方法提供参考依据.方法 采用Matlab7.5软件编程,模拟数据在不同的分布类型、样本量相等或不等、方差齐或不齐、方差与样本量顺向或反向、均数相等或不等等条件下,分别采用Wilcoxon检验、Wald-Wolfowitz游程检验(WWR)、Kolmogorov-Smirnov检验(K-S)和Hollander极端反应检验(Hollander)进行检验.结果 给出4种检验法的Ⅰ型和Ⅱ型误差估计值.结论 当两个总体均数相等时,建议选用Hollander检验;当两个总体方差相等时,建议选用Wilcoxon检验或K-S检验;而在两个总体方差、均数都不相等但差异不大时,则可选用Wilcoxon检验、K-S检验或Hollander检验中的任意一种.
关键词： 非正态分布 非参数检验 Monte Carlo模拟 Ⅰ型误差 Ⅱ型误差 -
有限采样法估算口服托烷司琼药时曲线下面积模型的建立和验证
目的 建立有限采样法估算口服托烷司琼药时曲线下面积(AUC0-t)的模型,并对该模型进行验证.方法 采用2周期双交叉的试验设计,20名健康志愿者口服托烷司琼参比制剂和受试制剂20 mg,LC-MS/MS法测定各采样时间点托烷司琼的血药浓度.以参比制剂血药浓度数据作为建模数据,以稀疏血药浓度数据点建立多元回归数学模型,估算AUC0-t.采用内部、外部数据结合Monte Carlo模拟技术对模型进行验证和模型敏感度和稳定性评价.结果 给药后8 h和24 h血药浓度(c8、c24)数据点预测AUC0-t的回归模型的线性关系佳(r2=0.99,平均预测误差＜1%、平均绝对误差＜5%).验证结果表明:c8,c24估算AUC0-t的准确性较好(平均预测误差＜8%、平均绝对误差＜7%),AUC0-t预测误差超过±20%的样本数＜5%.结论 有限采样法估算口服托烷司琼AUC0-t准确性好,适用于该药的药动学和药效学研究.
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正态资料下采用α调整作为国际多中心临床试验目标区有效性研究的桥接方法
目的:探讨新药在国际多中心临床试验(MRCT)中,以正态资料为主要疗效终点、目标区采用调整后的检验水准α作为决策依据方法的可行性和α的合理取值,确定目标区样本量的比例,为MRCT在目标区通过审批提供参考.方法:利用Monte Cado法模拟优效性设计和目标区不同规模MRCT的数据模型,在检验水准α=0.05水平上显示试验组优于对照组的前提下,目标区采用调整后检验水准α作为决策依据的条件Ⅰ型错误率(CFPR)、条件检验效能(CP)随目标区样本量占MRCT样本量占比K的变化情况.结果:目标区CFPR和CP随着α的增加而增加,K值越大,相应的目标区CFPR也越高.当K＜30％和α'＜0.5时,基本可以控制目标区CFPR不超过0.5;当K≤15％和α'=0.5时,即使f=1.0,CP依然很低不足0.76;当K=20％,如果f＞0.8,则目标区CP可超过0.70;当K=25％,如果f＞0.8,目标区CP可超过0.75;当K=30％,只要f=0.7,目标区CP就能维持在0.80以上;当K=50％时,f即使只有0.5,目标区CP依然可以达到0.80以上.结论:本研究提出的方法容易理解,便于操作,尤其对于f≥0.7的情形有较好表现.
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配对二项资料两组率差置信区间估计方法与评价
目的:探讨配对二项资料两组率差置信区间的估计方法,并从中进行优选推荐.方法:按照方差估计反推(method of variance of estimates recovery,MOVER)原理,将两配对组率的关联Φ系数与单组率的置信区间进行组合,构建两组率差的置信区间估计方法.其中,单组率置信区间估计分别采用Wilson计分法、Agresti-Coull法(AC 法)、Jeffreys法和Clopper-Pearson精确法(CP 法).借助Monte Carlo模拟实验比较不同方法的统计学性能,在不同参数设定下进行Ⅰ类错误率和把握度的模拟实验:(1)设定两组率关联Φ系数为0、0.2、0.4、0.6,样本量为20、60、100,分别模拟不同率水平下各方法的Ⅰ类错误率,判定其模拟Ⅰ类错误率是否接近事先定义的检验水平.(2)设定关联Φ系数为0.3,两组率差为10％,分别模拟不同率水平下各方法不同样本含量下的把握度(power)变化趋势.结果:在基于单组置信区间组合估计的几种MOVER方法中,MOVER Wilson计分法、MOVER Jeffreys法的Ⅰ类错误率更接近事先设定的水平,尤其是在靠近0和100％两端时,MOVER Jeffreys法的Ⅰ类错误率更优;除MOVER CP法,其他3种方法的把握度接近.结论:对于配对二项资料两组率差的置信区间估计,一般情况下(两组率在20％～80％范围内),可选择MOVER Wilson计分法或MOVERJeffreys法;当两组率靠近两端时,推荐使用MOVER Jeffreys法.
关键词： 配对二项数据 置信区间 率 Monte Carlo模拟 MOVER法 -
假设检验的两类错误与 Monte Carlo 模拟
目的：掌握假设检验的两类错误是合理运用假设检验方法的关键所在，但由于其高度抽象性，想完全理解有一定的难度，本文通过比较直观的方法加深对假设检验两类错误的认识。方法采用了当前比较流行的Monte Carlo模拟方法，用模拟数据直观得出结果。结果模拟数据显示了假设检验的两类错误之间存在此消彼长的关系，以及两类错误与样本容量之间存在反向变化关系。结论模拟显示目前的假设检验方法在区分小差异方面还存在一定的不足，有待于进一步改进和完善。
关键词： 假设检验 两类错误 Monte Carlo模拟 R软件 -
个人拟合指标在Likert型人格测验中的应用
目的:以Guttman理想模型和等级计分项目反应理论作为基础,探讨似然估计个人拟合指数L在Likert人格量表中的有效性.方法:模拟研究采用Monte Carlo方法,项目数为40,0,l,2三等级计分.项目参数包括难度和区分度,样本容量为1000,一次实验中重复模拟100次;实际数据以大五人格简化版(FFI)为研究工具,对1108名大学生和高中生进行施测,考察L对FFI信效度的影响.结果:模拟研究表明L在Likert量表中接近正态分布,L对各类型偏差个体均具有较好的检测效果,对各类偏差反应正确拒绝率均在95％左右,对于随机反应和折中反应报准率为100％;实际研究结果表明删除不同比例拟合较差个体后量表α信度和结构效度均明显增加,删除50％不拟合个体后A、C、E、N、O量表α信度分别由原来的0.635、0.789、0.725、0.830、0.714提升至0.727、0.871、0.823、0.913、0.841,x2/df分别由原来的7.594、6.999、10.872、16.445、14.047降至3.113、2.432、3.635、3.784、7.093.结论:个人拟合指数L在Likert人格量表中能够有效地检测反应偏差个体.
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倾向指数应用中的基线资料均衡性评价问题与研究
目的 在观察性研究中某些可观测变量在各组间往往不可比,倾向指数匹配法是解决此类问题的一种有效方法,对于匹配前后均衡性的评价,目前主要使用标准化差异指标,本文针对连续型和多分类资料进行研究,探讨标准化差异指标的适用性.方法 通过理论分析探讨标准化差异的合理性,再结合统计模拟比较假设检验和标准化差异在检验组间均衡性时的假阳性率和真阳性率.结果 假设检验用于评价基线资料均衡性存在明显的缺陷,标准化差异相对更加合理.标准化差异对于连续性和多分类资料都显示出比假设检验更好的效果,并且在小样本资料中也能检验出差异.对于差异相同的两组,标准化差异的检出率更高.结论 标准化差异适用于观察性研究,对于检验组间细微的差异和小样本情形有独特的优势.
关键词： 倾向指数 均衡性评价 Monte Carlo模拟 标准化差异 -
率比较的二阶段交叉设计及模拟研究
目的 构造二阶段交叉设计资料的四格表,对相应的假设检验方法进行模拟比较,为实际应用提供参考.方法 采用Monte Carlo模拟比较x2检验、McNemar检验对于同1份资料做假设检验时的Ⅰ型错误和检验效能.结果 在不同的样本量和率差下,2种假设检验方法适用于不同的条件.结论 小样本资料宜选取x2检验进行统计分析;当2种药物有效率相近时,检验的效果较好;随样本量增大,McNemar检验优于x2检验.
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倾向指数匹配法与Logistic回归分析方法对比研究
[目的]比较倾向指数匹配法与Logistic回归分析方法的检验效能和Ⅰ类错误.[方法]通过Monte Carlo模拟比较倾向指数匹配法和Logistic回归处理二分类资料的区别.[结果]倾向指数匹配法和Logistic回归的Ⅰ类错误无差异,倾向指数全匹配法的检验效能略高.[结论]在观察性研究中,倾向指数匹配法具有很高的实用价值.
关键词： 倾向指数 匹配 Logistic回归 Monte Carlo模拟 -
发散光束在半无限大生物组织内传播的Monte Carlo模拟
为了对光在生物组织中的传播特性有更多的了解,分析了发散光束在介质中的传播情况.利用VC++语言编制了一套发散光束在半无限大生物组织内传播的Monte Carlo模拟程序,对几种不同参数值的情况进行了模拟.通过对模拟结果的分析,得出了发散光束在半无限大生物组织内传播的规律,为发散光束在光诊疗中的应用提供了参考.
关键词： 生物光学 生物组织 发散光束 Monte Carlo模拟 吸收光子数密度 -
蒙特卡洛模拟方法优化氟罗沙星临床佳给药方案
目的 基于临床前药效学(PD)和临床药动学(PK)的实验数据资料,进行给药方案的Monte carlo模拟,确定氟罗沙星的佳给药剂量,从而优化其临床给药方案.方法 结合氟罗沙星的药敏实验及临床药动学等PK/PD相关实验数据资料,以口服氟罗沙星片200、300和400mg每日1次(Qd),3种给药方案,治疗近几年来河南地区常见的临床分离致病菌.进行Monte carlo模拟,将获得的累积反应分数(CFR)做给药方案的比较.结果 以CFR＞90％的给药方案为佳给药方案,对于大肠埃希菌和淋球菌引起的感染,仅需口服200mg(Qd);对硝酸盐阴性杆菌、肠杆菌属和哈夫尼亚菌属引起的感染,口服300mg(Qd);对于表皮葡萄球菌、铜绿假单胞菌、志贺菌属、肺炎克雷伯菌、柠檬酸杆菌属、普通变形菌、肺炎链球菌、沙门菌属和金黄色葡萄球菌(MSSA)引起的感染,口服400mg(Qd)可获得预期满意的临床疗效并能有效预防细菌耐药性产生.结论 临床中针对不同耐药菌感染的给药方案治疗所需要的给药剂量存在着明显差异,使用氟罗沙星要根据致病菌从而选择合适的剂量.
关键词： 氟罗沙星 Monte Carlo模拟 药动学 药效学 -
临床试验中自适应设计的urn模型和RPW规则及其模拟
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(Monte Carlo)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.
