检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2004年第3期21卷 154-156,161页

作者：马跃渊徐勇勇郭秀娥第四军医大学卫生统计学教研室 710032

目的　探讨方差比法在MCMC收敛性诊断中的应用以及收敛性诊断的重要性 ,以期为贝叶斯统计方法的研究和MCMC的应用提供有用的参考及帮助。方法　为演示方差比法诊断的结果 ,对一个正态混合分布的MCMC计算实例进行诊断 ,诊断结果由WinBUG... 详细信息

目的　探讨方差比法在MCMC收敛性诊断中的应用以及收敛性诊断的重要性 ,以期为贝叶斯统计方法的研究和MCMC的应用提供有用的参考及帮助。方法　为演示方差比法诊断的结果 ,对一个正态混合分布的MCMC计算实例进行诊断 ,诊断结果由WinBUGS软件和CODA软件给出。结果　方差比法诊断结果反映出当没有对数据进行事先分组时 ,MCMC模拟结果经 10 0 0 0次迭代没有达到收敛状态 ,此时参数的MCMC估计值有较大偏倚。结论　方差比法能够对尚未收敛的马尔科夫链给出较为明确的诊断。

关键词： MCMC收敛性诊断方差比法 MCMC WINBUGS CODA 诊断标准诊断指标

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模拟验证等效性检验中β的单、双侧取值

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中国卫生统计 2006年第5期23卷 407-409,412页

作者：于莉莉夏结来第四军医大学卫生统计学教研室 710032

目的研究临床试验中等效性检验的样本量的计算问题。方法在概括总结影响等效性检验的样本量与检验效能的几个主要因素(α、β、θ、Δ、σ)的基础上,重点介绍了等效性检验中α与β的确定与含义,并指出了文献中所存在的分歧;然后利用计... 详细信息

目的研究临床试验中等效性检验的样本量的计算问题。方法在概括总结影响等效性检验的样本量与检验效能的几个主要因素(α、β、θ、Δ、σ)的基础上,重点介绍了等效性检验中α与β的确定与含义,并指出了文献中所存在的分歧;然后利用计算机抽样模拟的方法,依据不同设计类型、不同参数取值下计算的样本量,模拟估算所对应的检验效能。结果模拟验证了β应该取单侧还是双侧并给出了较为合理的解释。结论在等效性检验的样本量估算中,当θ为0时,β取双侧;当θ不等于0时,β取单侧。

关键词：等效性检验样本量检验效能

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临床试验中分类数据的处理方法比较

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中国卫生统计 2007年第4期24卷 345-348页

作者：王素珍夏结来于莉莉李婵娟王陵第四军医大学卫生统计学教研室 710032

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... 详细信息

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。

关键词：多中心临床试验 CMH检验 logistic回归一般线性模型 Monte Carlo模拟

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交互作用项数量化方法及其对模型拟合的影响

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中国卫生统计 2005年第3期22卷 153-155页

作者：夏结来徐雷蒋红卫第四军医大学卫生统计学教研室 710032

目的探讨交互作用项数量化方法及其对模型拟合的影响。方法定义出3种交互作用项数量化方法,实例建立线性和非线性模型。结果不同的数量化方法影响模型的参数估计,给出了实例分析结果。结论对于平衡的实验设计,分析结果是关于数量化方法... 详细信息

目的探讨交互作用项数量化方法及其对模型拟合的影响。方法定义出3种交互作用项数量化方法,实例建立线性和非线性模型。结果不同的数量化方法影响模型的参数估计,给出了实例分析结果。结论对于平衡的实验设计,分析结果是关于数量化方法不变的;对于非平衡的数据分析结果则随数量方法的不同而异。

关键词：交互作用线性模型广义线性模型数量化卫生统计

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篮子试验在抗肿瘤靶向药物研发中的应用现状

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中国卫生统计 2018年第3期35卷 477-480页

作者：胡海霞王陵李婵娟夏结来第四军医大学卫生统计学教研室 710032

随着基因组学和分子生物技术的进步，人们对肿瘤的认识越来越深入，对肿瘤的分类不再局限于组织病理学分型，也开始关注引起肿瘤发生的基因或分子改变，同时在肿瘤治疗方面也开始从传统的针对肿瘤组织部位的治疗模式转向针对肿瘤特异性... 详细信息

随着基因组学和分子生物技术的进步，人们对肿瘤的认识越来越深入，对肿瘤的分类不再局限于组织病理学分型，也开始关注引起肿瘤发生的基因或分子改变，同时在肿瘤治疗方面也开始从传统的针对肿瘤组织部位的治疗模式转向针对肿瘤特异性遗传变异的治疗模式，即靶向治疗模式。

关键词：肿瘤靶向药物研发分子生物技术组织病理学分型应用试验基因组学肿瘤特异性

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单向有序二维表的统计分析方法比较

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中国卫生统计 2008年第3期25卷 236-238页

作者：王陵夏结来李婵娟第四军医大学卫生统计学教研室 710032

目的比较单向有序表的三种统计检验方法的功效。方法采用Monte Carlo模拟。结果模拟结果显示CMH法和K-W秩和检验对分布位置差异的检验有较高的功效,而对分布离散程度的变异却无能为力。结论分析单向有序表时应同时使用Pearsonχ2和K-W... 详细信息

目的比较单向有序表的三种统计检验方法的功效。方法采用Monte Carlo模拟。结果模拟结果显示CMH法和K-W秩和检验对分布位置差异的检验有较高的功效,而对分布离散程度的变异却无能为力。结论分析单向有序表时应同时使用Pearsonχ2和K-W秩和检验(或CMH法),并报告两种检验的统计结果。

关键词：列联表非参数统计假设检验

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基于马氏深度函数的多变量参考值范围的统计方法

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中国卫生统计 2007年第1期24卷 2-5页

作者：薛富波尚磊王玉琨江鹰徐勇勇第四军医大学卫生统计学教研室 710032

目的提出一种基于马氏深度函数的多变量参考值范围统计学建立方法,探讨统计深度函数在解决多变量参考值范围问题方面的实际应用价值。方法采用计算机模拟试验和实际数据分析相结合的方式,从参考值范围几何特征、参考值范围合法性与有效... 详细信息

目的提出一种基于马氏深度函数的多变量参考值范围统计学建立方法,探讨统计深度函数在解决多变量参考值范围问题方面的实际应用价值。方法采用计算机模拟试验和实际数据分析相结合的方式,从参考值范围几何特征、参考值范围合法性与有效性等方面对各种多变量参考值范围建立方法进行比较分析,探讨各种方法的优劣和应用价值。结果马氏深度法在参考值范围几何特征方面符合要求,在合法性及有效性方面表现均较好,优于现有的成熟方法,而现有几种方法均存在各种各样的限制或缺陷。结论马氏深度法可以作为多变量参考值范围的有效统计学建立方法,统计深度函数在解决医学多变量参考值范围问题方面具有很好的应用前景。

关键词：多变量参考值范围计算机模拟试验深度函数统计学方法

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有缺失数据的2×2交叉设计的多重填补与分析

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中国卫生统计 2005年第5期22卷 290-292页

作者：李清华夏结来第四军医大学卫生统计学教研室 710032

目的探讨利用Rubin提出的多重填补的方法处理有缺失数据的2×2交叉设计的资料,以避免医学科研中常常发生观测数据的缺失而造成统计分析的困难。方法用MI对缺失数据进行填补,用标准的统计程序对填补后的数据集分析,最后用多重填补分... 详细信息

目的探讨利用Rubin提出的多重填补的方法处理有缺失数据的2×2交叉设计的资料,以避免医学科研中常常发生观测数据的缺失而造成统计分析的困难。方法用MI对缺失数据进行填补,用标准的统计程序对填补后的数据集分析,最后用多重填补分析综合各个数据集的统计分析结果。结果多重填补的方法可用于交叉设计中缺失数据的填补并得出正确的统计推断。结论多重填补与多重填补分析为处理存在缺失数据的资料提供了有效的策略。

关键词：多重填补多重填补分析缺失数据交叉设计统计分析医学科研统计程序分析结果统计推断数据集

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非参数法估计ROC曲线下面积

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中国卫生统计 1999年第4期16卷 241-244页

作者：宇传华徐勇勇第四军医大学卫生统计学教研室 710032

ROC是受试者工作特征（ReceiverOperatingCharacteristic）的缩写。ROC曲线及ROC曲线下面积可作为某一诊断方法准确性评价的指标；通过对同一疾病的多种诊断试验分析比较，这些指标可帮助临床医生筛选出最佳诊断方案[1]。对于ROC曲线的... 详细信息

ROC是受试者工作特征（ReceiverOperatingCharacteristic）的缩写。ROC曲线及ROC曲线下面积可作为某一诊断方法准确性评价的指标；通过对同一疾病的多种诊断试验分析比较，这些指标可帮助临床医生筛选出最佳诊断方案[1]。对于ROC曲线的构建及其实际临床意义，文献[2]到已作了详细介绍，本文将采用实例数据具体介绍如何利用简单、实用的非参数法估计与比较ROC曲线下面积。一、ROC曲线下面积的计算本文所指的“诊断”是泛指某对象（如人、仪器、设备、试剂、方法等）对某确定事件作出是正常还是异常（无病还是有病、噪音还是信号等）判断的过程。假设正常组有nn个观察值，记为xnj（j=

关键词： ROC曲线下面积非参数法估计卫生统计

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单变量多因素观察性资料主要影响因素的逐步筛选

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中国卫生统计 2007年第1期24卷 33-35,42页

作者：保宏翔刘丹红杨鹏徐勇勇第四军医大学卫生统计学教研室 710032

目的探讨如何用单变量分析的一般线性模型(GLM-Univariate)方法筛选“单变量多因素观察性资料”的主要影响因素。方法以住院患者病案首页数据中住院费用的影响因素分析为例,比较逐步回归方法与GLM-Univari-ate方法的优劣。结果逐步回归... 详细信息

目的探讨如何用单变量分析的一般线性模型(GLM-Univariate)方法筛选“单变量多因素观察性资料”的主要影响因素。方法以住院患者病案首页数据中住院费用的影响因素分析为例,比较逐步回归方法与GLM-Univari-ate方法的优劣。结果逐步回归方法可能导致的主要问题是庞杂的哑变量处理和计算结果对哑变量赋值方法的高度依赖性,且不能分析因素的整体效应。GLM-Univariate不仅能克服上述问题,而且可以通过方差分析表中各因素(协变量)的P值和效应值η2大小,逐步筛选出主要影响因素和协变量,并建立相应的回归方程。结论GLM-Univariate过程可以完成单变量多因素观察性资料主要影响因素的筛选,并能够分析因素之间和因素与协变量间的交互效应,较逐步回归方法更为适宜。

关键词：观察性资料一般线性模型逐步回归

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