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胰岛素受体基因第17外显子1058位点多态性与多囊卵巢综合征关系的荟萃分析
多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)是生育期妇女常见的内分泌及生殖功能障碍性疾病.PCOS的发生机制至今尚不清楚.近年来,有研究表明,PCOS是以胰岛素抵抗为特征的内分泌代谢性疾病,胰岛素抵抗不仅是PCOS患者的一项重要特征,而且可能是发生PCOS的主要病理基础,在PCOS发病的早期起一定的作用.近年来国内外研究发现,与胰岛素抵抗相关的胰岛素受体基因第17外显子1058位点存在CC、TT和cT 3种基因型,这种基因多态性与PCOS的发病相关.但也有一些研究结果显示,该基因多态性与PCOS的发病风险不相关.解决这些问题的有效方法是应用循证医学的基本原理与方法进行荟萃分析(Meta分析).荟萃分析能够通过科学、系统的方法,将研究目的相同的多个研究结果进行定量合并分析和综合评价,以提高统计检验功效,解决研究结果不一致的问题,使研究结论更全面可靠.目前,荟萃分析已经成为循证医学的主要分析方法之一.为了客观地评价胰岛素受体基因多态性与:PCOS发病的相关性,本研究对国内外有关研究进行了荟萃分析,现报道如下.
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数据正态性简易判断方法及偏态数据幂变换法
许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态.对于偏态分布的数据资料分析,一般有两种处理方法:非参数检验或对数据作变换使其接近正态分布.当样本含量较小时,由于非参数检验方法的检验功效较低,因此对数据作变换使其接近正态分布常常是较好的方法.
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单样本和两样本单侧Z检验P值的理论分布及应用
目的探讨单样本和两样本Z检验P值的理论分布及其与α、1-β、δ和σ的数量关系.方法分别以单样本均数(率)、两样本均数(率)比较的Z检验,说明P值的概率密度分布和累积分布函数及其曲线图.结果给出了备择假设成立时,P值分布的百分位数及其与n、β、δ的数量关系.结论应用P值分布的百分位数可估计单侧假设检验中犯第二类错误的概率和检验功效.
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在大样本条件下对Ansari- Bradley检验法的扩充
若总体的分布为位置刻度参数族则称μ为总体的位置参数,σ>0称为总体的刻度参数,μ是描述总体分布的位置,而σ是刻画总体分布的离散程度.通常对总体离散情况的检验,实际上就是对σ的检验.在检验两总体离散或波动的情况时,若总体的分布服从正态分布,则可用方差齐性的F检验,若总体的分布未知或不服从正态分布,此时宜用非参数的方法,如Amsari-Bradley检验法(以下简称A-B法),但此方法要求两总体的位置参数相等,因而应用受到限制,为此本文试图在大样本条件下,对A-B法进行扩充,使其应用不受约束,提高检验功效.
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对基于均差作推断的成组设计非劣效性试验功效分析及样本量估计公式正确性的探讨
样本量的估计是在试验设计阶段要考虑的一个重要问题.以对两正态总体均数差值作统计推断的成组设计非劣效性试验样本量估计为例,目前国内外已有一些教材、专著或论文介绍了一些公式[1-11],但这些公式不尽相同,而且绝大多数公式都是直接给出或引用的,没有给出详细、具体的理论推导过程,因此,读者并不清楚哪些公式正确,哪些公式不正确,难免会给实际工作者带来一些困惑.本文将根据对均差作统计推断的成组设计一元定量资料的非劣效性检验原理及检验功效的定义,从非劣效性检验的拒绝域或两均数差值的置信区间出发,对相应的检验功效分析及样本量估计公式进行理论推导,并采用Monte Carlo模拟方法对推导出来的公式进行正确性验证.
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T检验中两组独立样本资料检验效能分析及SAS的实现
目的:探讨两组独立样本资料t 检验中,检验效能的意义及SAS 程序的实现.方法:用SAS9.1 对两组独立样本资料t 检验的实例进行检验效能的分析.结果:当P>0.05 时,可能是因为检验效能低下而造成的假阴性结果.结论:进行两组独立样本资料t 检验时,若P>0.05时应进行检验效能的分析,以明确是由于样本含量不足导致检验效能过低,还是由于两组间确实无统计学意义引起的.
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多中心临床试验中心间样本不均衡的统计设计考虑
针对国内新药在多中心临床试验中,采用区组统计病例收集后,出现的中心闻样本不均衡的问题,本文回顾国外或国际指导原则中相应的意见或要求,阐述在估计总体治疗效应时存在的两种权重分析方法的区别及其合理应用.
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感染率检验中优混合样本大小及混合样本量的确定
目的 在固定样本抽样框架下结合抽样和检测成本探讨基于混合样本的感染率检验中的混合样本大小和检测次数的确定方法.方法 利用反正弦变换和正态近似,在控制两类错误概率的前提下建立混合样本量与混合样本大小之间的函数关系,并通过随机模拟考察近似功效函数的近似程度.结果 利用数值方法得到不同检验阈值下小检测次数的整数解及对应的优混合样本.结论 给定两类错误概率,混合样本的大小与检测次数之间此消彼长,实际工作中应根据样品采集成本与检测成本的相对大小加以权衡.
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两组独立样本资料t检验中检验效能的探讨及SAS的实现
目的 探讨两组独立样本资料t检验中,检验效能的意义及SAS程序的实现.方法 用SAS 9.1对两组独立样本资料t检验的实例进行检验效能的分析.结果 当P>0.05时,可能是因为检验效能低下而造成的假阴性结果.结论 进行两组独立样本资料t检验时,若P>0.05时应进行检验效能的分析,以明确是由于样本含量不足导致检验效能过低,还是由于两组间确实无统计学意义引起的.
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假设检验时检验功效的SAS实现
目的:探讨医学科研设计和数据分析过程中,检验功效l-β的重要性及应用.方法:应用SAS 9.0对2组独立样本t检验和3组独立样本方差分析的案例做检验功效的计算.结果:当P<0.05时,若样本含量不足和误差较大时,将导致检验功效较低(<0.75),其结果不可靠.结论:采用假设检验进行统计推断时,要告知读者发现有差别的能力有多大,即P<0.05时应在其结果表达中呈现检验功效的大小.
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随机自适应设计的统计模拟
自适应设计是允许在不破坏试验有效性与安全性的前提下,通过临床中期分析,来发现和更改试验设计之初不合理的假设,降低研发成本,缩短研究周期.本研究借助matlab软件及蒙特卡罗方法,模拟优效性试验中两个治疗组(试验组与控制组)主要终点治疗指标的变化,包括组间差异值,方差,分配比,变异系数及样本容量的取值变化,观察对检验功效的影响.并通过模拟确定临床Ⅱ期实验中所需的低样本容量.