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应用假设检验需特别注意的几个问题
对假设检验选择单侧检验还是双侧检验、如何建立原假设和备择假设、如何提高检验效能等问题进行了讨论、辨析,并结合实例指出了科研论文中假设检验应用的常见问题.
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——均数比较(四)
1.2.1.5 Wilcoxon/Mann-Whitney秩和检验(连续变量)方法:Noether( 1987 )[9]给出Wilcoxon/MannWhitney秩和检验样本量计算公式为:2n=(Zα/s+Z1-β)2/3(P1-1/2)2 (1 -12)式中,p1为当备择假设成立时一组观察值小于另一组观察值的概率[例1 -11]一个两组平行随机对照的研究,以定量变量血细胞比容为评价指标,拟用Wilcoxon两样本秩和检验进行分析.假定两组的均数差为2.2,共同标准差为2.0.若采用平衡设计,取α=0.05,检验效能为90%,试估计样本量.
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样本量估计及其在nQuery和SAS软件上的实现——相关分析
4.相关分析4.1.单样本相关性分析4.1.1.差异性检验4.1.1.1.kappa系数检验(二分类变量)方法:Donner和Eliasziw(1992)[1]给出的单样本二分类变量kappa系数双侧检验的样本量估计方法,是建立在自由度为1,非中心参数为λ(1,1-β,α)的非中心x2分布上的,其样本量的计算公式为:n=λ (1,1-β,α){[π(1-π)(κ1-κ0)]2/π2+π(1-π)k0+2[π(1-π)(κ1-κ0)] 2/π(1-π)(1-k0)+[π(1-π)(k1-k0)]2/(1-π)2+π(1-π)k0}(4-1)式中,π为研究对象被判为阳性的概率,κ0为原假设kappa系数,κ1为备择假设kappa系数.在自由度为1的情况下,非中心参数λ(1,1-β,α)近似等于(Z1-α/2+Z1-β)2,在计算样本量时,将其代入(4-1)进行计算.