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期中分析的条件把握度及样本含量再估计
被引量：
3
1
作者
陈建平
魏永越
+1 位作者
陈峰
于浩
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2010年第4期361-363,共3页
目的介绍临床试验期中分析时条件把握度的计算原理及样本含量再估计方法。方法根据信息时间,构造B统计量,运用布朗运动理论,估计条件把握度,并据此采用二分搜索法估计后一阶段所需样本含量。以正态分布资料为例,介绍计算过程。结果如果...
目的介绍临床试验期中分析时条件把握度的计算原理及样本含量再估计方法。方法根据信息时间,构造B统计量,运用布朗运动理论,估计条件把握度,并据此采用二分搜索法估计后一阶段所需样本含量。以正态分布资料为例,介绍计算过程。结果如果试验期初对参数的估计不准确,可以根据试验中期数据,计算条件把握度。如果条件把握度较低,则通过调整样本含量可以达到期望把握度;如果条件把握度较高,则可以提前结束临床试验。结论该方法可以在试验过程中有效监测检验效能,在不违背临床试验方案的前提下,通过调整样本含量,保证临床试验达到预期的检验效能。
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关键词
临床试验
期中分析
条件把握度
样本含量
B值
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职称材料
一种基于条件把握度法和EM算法相结合的样本量再估计
被引量：
2
2
作者
程建成
柏建岭
+3 位作者
黄丽红
赵杨
于浩
陈峰
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018年第1期33-37,42,共6页
目的探索期中分析时正态分布资料的样本量再估计。方法通过模拟试验比较揭盲状态下样本量再估计的条件把握度法及盲态下样本量再估计的EM算法,进而探索将两者相结合的应用策略。结果均数差异大于初始值时越早使用条件把握度的方法,再估...
目的探索期中分析时正态分布资料的样本量再估计。方法通过模拟试验比较揭盲状态下样本量再估计的条件把握度法及盲态下样本量再估计的EM算法,进而探索将两者相结合的应用策略。结果均数差异大于初始值时越早使用条件把握度的方法,再估计之效能越高。结论先用EM算法进行样本量再估计,如果再估计样本量大于初始样本量1.5倍,采用揭盲状态下的条件把握度法进行样本量再估计,可以尽量保持盲态和试验完整性并获得较高的把握度,同时也能减少一部分假阴性的发生以及临床资源的浪费。
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关键词
临床试验
期中分析
条件把握度
EM算法
样本含量
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职称材料
题名
期中分析的条件把握度及样本含量再估计
被引量：
3
1
作者
陈建平
魏永越
陈峰
于浩
机构
南京医科大学流行病与卫生统计学系
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2010年第4期361-363,共3页
基金
江苏省自然科学基金(BK2008449)
文摘
目的介绍临床试验期中分析时条件把握度的计算原理及样本含量再估计方法。方法根据信息时间,构造B统计量,运用布朗运动理论,估计条件把握度,并据此采用二分搜索法估计后一阶段所需样本含量。以正态分布资料为例,介绍计算过程。结果如果试验期初对参数的估计不准确,可以根据试验中期数据,计算条件把握度。如果条件把握度较低,则通过调整样本含量可以达到期望把握度;如果条件把握度较高,则可以提前结束临床试验。结论该方法可以在试验过程中有效监测检验效能,在不违背临床试验方案的前提下,通过调整样本含量,保证临床试验达到预期的检验效能。
关键词
临床试验
期中分析
条件把握度
样本含量
B值
Keywords
Clinical trial
Interim analysis
Conditional Power
Sample size
B-value
分类号
R195 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
一种基于条件把握度法和EM算法相结合的样本量再估计
被引量：
2
2
作者
程建成
柏建岭
黄丽红
赵杨
于浩
陈峰
机构
南京医科大学公共卫生学院生物统计学系
南京医科大学生物医学大数据重点实验室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018年第1期33-37,42,共6页
基金
国家自然科学基金(81302512
81773554)
+2 种基金
江苏省青蓝工程学科带头人
江苏省高校优势学科建设工程资助项目
江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015A067)
文摘
目的探索期中分析时正态分布资料的样本量再估计。方法通过模拟试验比较揭盲状态下样本量再估计的条件把握度法及盲态下样本量再估计的EM算法,进而探索将两者相结合的应用策略。结果均数差异大于初始值时越早使用条件把握度的方法,再估计之效能越高。结论先用EM算法进行样本量再估计,如果再估计样本量大于初始样本量1.5倍,采用揭盲状态下的条件把握度法进行样本量再估计,可以尽量保持盲态和试验完整性并获得较高的把握度,同时也能减少一部分假阴性的发生以及临床资源的浪费。
关键词
临床试验
期中分析
条件把握度
EM算法
样本含量
Keywords
Clinical trial
Interim analysis
Conditional power
Expectation Maximization Algorithm
Sample size
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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作者
出处
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被引量
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1
期中分析的条件把握度及样本含量再估计
陈建平
魏永越
陈峰
于浩
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2010
3
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职称材料
2
一种基于条件把握度法和EM算法相结合的样本量再估计
程建成
柏建岭
黄丽红
赵杨
于浩
陈峰
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2018
2
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