两独立样本率的非劣效/等效性检验的样本量计算完成验证并开放使用

两独立样本率的非劣效/等效性检验,已经完成样本量计算 算法的验证,现已开放。

提供三种算法:

  1. 基于Pearson卡方检验的正态近似算法;
  2. Farrington-Manning计分检验的正态近似算法;
  3. Fisher确切概率法的Walters近似算法。
两独立样本率的非劣效/等效性检验,已经完成[样本量计算](http://www.cnstat.org/samplesize/12/ "样本量计算") 算法的验证,现已开放。 提供三种算法: 1. 基于Pearson卡方检验的正态近似算法; 2. Farrington-Manning计分检验的正态近似算法; 3. Fisher确切概率法的Walters近似算法。
编辑于 2020-09-10 6:51 am

管理员你好,能否提供三种算法的公式?谢谢

<p>管理员你好,能否提供三种算法的公式?谢谢</p>

你好,请问在多组比较的均数比较方差分析样本量计算中,要输入的效应均值指的是什么?是效应强度OR之的吗?

<p>你好,请问在多组比较的均数比较方差分析样本量计算中,要输入的效应均值指的是什么?是效应强度OR之的吗?</p>

关于比较均数时,界值的选定?有什么特殊的方法?
以下是网站中的解释:
1) 临床试验中,(临床)界值的选择,应由研究者与统计学家共同商定,是基于统计推理及临床判断的双重考虑;若无公认界值,可参考EMEA《Guideline on the choice of the non-inferiority margin》及《Issues on the selection of non-inferiority margin in clinical trials》等文献.

2) 请注意界值的正负:高优者,效应值越高越好,进行非劣效性检验,界值应为负值(若为OR值,应小于1),若进行优效性检验,界值为正值(若为OR值,应大于1);低优者,效应值越低越好,进行非劣效性检验,界值应为正值(OR值应大于1),若进行优效性检验,界值为负值(OR值应小于1)。

感觉不是特别能理解这个解释。
首先界值是有一个公认的数值?在哪查找公认的界值?无公认则参考网站列出的文献?文献中提示也是公式,难道是有一个固定的算法?

关于比较均数时,界值的选定?有什么特殊的方法? 以下是网站中的解释: 1) 临床试验中,(临床)界值的选择,应由研究者与统计学家共同商定,是基于统计推理及临床判断的双重考虑;若无公认界值,可参考EMEA《Guideline on the choice of the non-inferiority margin》及《Issues on the selection of non-inferiority margin in clinical trials》等文献. 2) 请注意界值的正负:高优者,效应值越高越好,进行非劣效性检验,界值应为负值(若为OR值,应小于1),若进行优效性检验,界值为正值(若为OR值,应大于1);低优者,效应值越低越好,进行非劣效性检验,界值应为正值(OR值应大于1),若进行优效性检验,界值为负值(OR值应小于1)。 感觉不是特别能理解这个解释。 首先界值是有一个公认的数值?在哪查找公认的界值?无公认则参考网站列出的文献?文献中提示也是公式,难道是有一个固定的算法?

@wenlanchen2020

界值的确定,有时确实是个难题。


对于你提到的问题,界值作为一个“公认”的数值,应该是行业共识或实践中大家都认可的一个数值,不是通过计算得到的结果。


比如,降压药的疗效,如果临床上,都认为10mmHg的差异才有意义,那么如果两个组的降压差异不足10mmHg,可认为A与B的疗效差不多,10mmHg就可以作为界值。


也即“试验药的疗效比对照药差多少,算是差”这个问题中的“差多少”,就是非劣界值。


@wenlanchen2020 界值的确定,有时确实是个难题。 对于你提到的问题,界值作为一个“公认”的数值,应该是行业共识或实践中大家都认可的一个数值,不是通过计算得到的结果。 比如,降压药的疗效,如果临床上,都认为10mmHg的差异才有意义,那么如果两个组的降压差异不足10mmHg,可认为A与B的**疗效差不多**,10mmHg就可以作为界值。 也即“试验药的疗效比对照药_差多少_,算是差”这个问题中的“差多少”,就是非劣界值。
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