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統計分析系列PASS檢驗功效和樣本含量估計/李志輝等 版權信息
- ISBN：9787121402968
- 條形碼：9787121402968 ; 978-7-121-40296-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
統計分析系列PASS檢驗功效和樣本含量估計/李志輝等 內容簡介
本書根據統計教學的特點，結合大量的實例，以循序漸進的方式介紹PASS軟件15.0版本的使用方法和統計應用，對軟件界面、檢驗功效和樣本含量估計結果均進行了詳細的解釋。內容包括PASS檢驗功效和樣本含量估計入門，以及定量資料、定性資料、比率和計數資料、相關、回歸、生存資料、診斷試驗、交叉設計、成組序貫設計、整群隨機設計等統計方法的檢驗功效和樣本含量估計。本書講述的實例涵蓋多個專業，能夠滿足不同專業讀者的需要。本書將不定時在微信公眾號“一起學統計工具”中提供更多的檢驗功效和樣本含量估計實例及操作視頻，歡迎前往閱讀或觀看。
統計分析系列PASS檢驗功效和樣本含量估計/李志輝等 目錄
目 錄
第1章 PASS檢驗功效和樣本含量估計入門 1
1．1 PASS檢驗功效和樣本含量估計概述 1
1．2 PASS界面 3
1．2．1 主窗口 3
1．2．2 程序窗口 6
第2章 定量資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 13
2．1 單樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 13
2．1．1 單樣本平均值的差異性檢驗 13
2．1．2 單樣本平均值的差異性檢驗(效應大小法) 15
2．1．3 單樣本平均值的置信區間 17
2．1．4 指定容許概率的單樣本平均值的置信區間 18
2．1．5 正態分布資料的百分位數置信區間 20
2．1．6 單樣本或配對樣本平均值的非劣效性檢驗 21
2．1．7 單樣本或配對樣本平均值的優效性檢驗 23
2．1．8 單樣本或配對樣本平均值的等效性檢驗 25
2．2 配對樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 27
2．2．1 配對樣本平均值的差異性檢驗 27
2．2．2 配對樣本平均值的置信區間 29
2．2．3 配對樣本平均值的等效性檢驗 30
2．3 兩獨立樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 32
2．3．1 假設方差齊性的兩獨立樣本t檢驗 32
2．3．2 允許方差不齊的兩獨立樣本t檢驗 35
2．3．3 兩獨立樣本t檢驗(效應大小法) 37
2．3．4 兩獨立樣本平均值比的差異性檢驗 39
2．3．5 兩獨立樣本平均值差的置信區間 41
2．3．6 兩獨立樣本平均值差的等效性檢驗 42
2．3．7 兩獨立樣本平均值比的等效性檢驗 44
2．3．8 兩獨立樣本平均值差的優效性檢驗 46
2．3．9 兩獨立樣本平均值比的優效性檢驗 48
2．3．10 兩獨立樣本平均值差的非劣效性檢驗 50
2．3．11 兩獨立樣本平均值比的非劣效性檢驗 52
2．3．12 多中心隨機設計的兩獨立樣本平均值檢驗 54
2．4 方差分析的檢驗功效和樣本含量估計 55
2．4．1 單因素方差分析F檢驗 55
2．4．2 單因素方差分析F檢驗(效應大小法) 58
2．4．3 單因素方差分析對比 59
2．4．4 協方差分析 61
2．4．5 多重比較 63
2．4．6 *小有效劑量的Williams檢驗 65
第3章 定性資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 67
3．1 單樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 67
3．1．1 單樣本比例的差異性檢驗 67
3．1．2 單樣本比例的差異性檢驗(效應大小法) 70
3．1．3 單樣本比例的置信區間 71
3．1．4 有限總體的單樣本比例的置信區間 73
3．1．5 單樣本比例的等效性檢驗 74
3．1．6 單樣本比例的優效性檢驗 76
3．1．7 單樣本比例的非劣效性檢驗 79
3．2 兩相關或配對樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 81
3．2．1 配對樣本比例的McNemar檢驗 81
3．2．2 配對樣本率差的等效性檢驗 85
3．2．3 配對樣本率差的非劣效性檢驗 87
3．2．4 配對樣本率比的等效性檢驗 88
3．2．5 配對樣本率比的非劣效性檢驗 90
3．2．6 匹配設計病例-對照設計的兩相關樣本比例的差異性檢驗 91
3．3 兩獨立樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 93
3．3．1 兩獨立樣本比例的差異性檢驗 93
3．3．2 兩獨立樣本比例的差異性檢驗(效應大小法) 98
3．3．3 兩獨立樣本率差的置信區間 100
3．3．4 兩獨立樣本相對危險度的置信區間 102
3．3．5 兩獨立樣本優勢比的置信區間 104
3．3．6 兩獨立樣本率差的等效性檢驗 106
3．3．7 兩獨立樣本率比的等效性檢驗 109
3．3．8 兩獨立樣本率差的優效性檢驗 111
3．3．9 兩獨立樣本率比的優效性檢驗 115
3．3．10 兩獨立樣本率差的非劣效性檢驗 117
3．3．11 兩獨立樣本率比的非劣效性檢驗 121
3．3．12 重復測量設計的兩獨立樣本率檢驗 123
3．4 多樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 125
3．4．1 列聯表的χ2檢驗 125
3．4．2 處理組和對照組比例的多重比較 127
3．4．3 分層設計的兩樣本比例的Cochran-Mantel-Haenszel檢驗 131
3．4．4 比例趨勢的Cochran-Armitage檢驗 133
第4章 比率和計數資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 137
4．1 Poisson率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 137
4．1．1 單樣本Poisson率檢驗 137
4．1．2 兩獨立樣本Poisson率差的差異性檢驗 138
4．1．3 兩獨立樣本Poisson率比的差異性檢驗 141
4．1．4 兩獨立樣本Poisson率比的等效性檢驗 143
4．1．5 兩獨立樣本Poisson率比的優效性檢驗 146
4．1．6 兩獨立樣本Poisson率比的非劣效性檢驗 148
4．1．7 藥物上市后監測 149
4．2 負二項率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 152
4．2．1 兩獨立樣本負二項率比的差異性檢驗 152
4．2．2 兩獨立樣本負二項率比的等效性檢驗 154
4．2．3 兩獨立樣本負二項率比的優效性檢驗 156
4．2．4 兩獨立樣本負二項率比的非劣效性檢驗 157
第5章 相關統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 160
5．1 相關系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 160
5．1．1 Pearson相關檢驗 160
5．1．2 兩個相關系數的差異性檢驗 161
5．1．3 點雙列相關檢驗 162
5．1．4 Pearson相關系數的置信區間 164
5．1．5 Spearman秩相關系數的置信區間 165
5．1．6 Kendall τ相關系數的置信區間 166
5．1．7 點雙列相關系數的置信區間 167
5．2 Cronbach α系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 168
5．2．1 單個Cronbach α系數的差異性檢驗 168
5．2．2 兩個Cronbach α系數的差異性檢驗 170
5．2．3 Cronbach α系數的置信區間 172
5．3 類內相關系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 173
5．3．1 類內相關系數的差異性檢驗 174
5．3．2 類內相關系數的置信區間 175
5．4 Kappa系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 176
5．4．1 兩個評分者一致性的Kappa檢驗 176
5．4．2 Kappa值的置信區間 178
5．5 Lin一致性相關系數檢驗的檢驗功效和樣本含量估計 181
第6章 回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 184
6．1 直線回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 184
6．1．1 直線回歸斜率的假設檢驗 184
6．1．2 直線回歸斜率的置信區間 186
6．1．3 兩直線回歸斜率的差異性檢驗 187
6．1．4 兩直線回歸截距的差異性檢驗 189
6．2 多重回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 190
6．2．1 多重回歸 191
6．2．2 多重回歸(效應大小法) 192
6．3 Logistic回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 194
6．3．1 單個二分類協變量Logistic回歸的優勢比Wald檢驗 194
6．3．2 兩個二分類協變量Logistic回歸的優勢比Wald檢驗 195
6．3．3 兩個二分類協變量Logistic回歸的交互優勢比Wald檢驗 197
6．3．4 單個二分類協變量Logistic回歸優勢比的置信區間 199
6．3．5 兩個二分類協變量Logistic回歸優勢比的置信區間 201
6．3．6 兩個二分類協變量Logistic回歸的交互優勢比的置信區間 202
6．3．7 單因素或多重Logistic回歸 203
6．3．8 二分類協變量條件Logistic回歸的優勢比檢驗 207
6．3．9 單個定量協變量條件Logistic回歸的優勢比檢驗 209
6．4 概率單位分析的檢驗功效和樣本含量估計 210
6．5 Poisson回歸的檢驗功效和樣本含量估計 212
6．6 臨床與醫學實驗室參考區間的樣本含量估計 215
第7章 生存資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 218
7．1 單樣本生存曲線的檢驗功效和樣本含量估計 218
7．1．1 單樣本Logrank檢驗 218
7．1．2 單樣本參數治愈模型檢驗 221
7．2 兩樣本生存曲線的檢驗功效和樣本含量估計 223
7．2．1 無模型假設的兩樣本Logrank檢驗 223
7．2．2 非劣效性Logrank檢驗 227
7．2．3 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線檢驗 229
7．2．4 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的等效性檢驗 230
7．2．5 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的優效性檢驗 232
7．2．6 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的非劣效性檢驗 234
7．2．7 假設指數模型的兩風險率差檢驗 235
7．2．8 假設指數模型的兩風險率差的等效性檢驗 238
7．2．9 假設指數模型的兩風險率差的優效性檢驗 240
7．2．10 假設指數模型的兩風險率差的非劣效性檢驗 242
7．2．11 計算競爭風險的Logrank檢驗 245
7．2．12 Logrank檢驗(Freedman法) 248
7．2．13 Logrank檢驗(Lachin和Foulkes法) 250
7．3 Cox回歸的檢驗功效和樣本含量估計 252
第8章 診斷試驗統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 255
8．1 ROC曲線的檢驗功效和樣本含量估計 255
8．1．1 單樣本ROC曲線檢驗 255
8．1．2 兩樣本ROC曲線檢驗 259
8．1．3 ROC曲線AUC的置信區間 260
8．2 靈敏度和特異度檢驗的檢驗功效和樣本含量估計 262
8．2．1 單樣本靈敏度與特異度檢驗 262
8．2．2 兩獨立樣本的靈敏度和特異度檢驗 264
8．2．3 配對樣本的靈敏度檢驗 266
第9章 交叉設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 269
9．1 交叉設計概述 269
9．1．1 2×2交叉設計 269
9．1．2 高階交叉設計 269
9．2 2×2交叉設計的檢驗功效和樣本含量估計 270
9．2．1 2×2交叉設計的兩個平均值差的差異性檢驗 270
9．2．2 2×2交叉設計的兩個平均值比的差異性檢驗 272
9．2．3 2×2交叉設計的兩個平均值差的等效性檢驗 274
9．2．4 2×2交叉設計的兩個平均值比的等效性檢驗 275
9．2．5 2×2交叉設計的兩個平均值差的優效性檢驗 276
9．2．6 2×2交叉設計的兩個平均值比的優效性檢驗 278
9．2．7 2×2交叉設計的兩個平均值差的非劣效性檢驗 279
9．2．8 2×2交叉設計的兩個平均值比的非劣效性檢驗 280
9．3 高階交叉設計的檢驗功效和樣本含量估計 281
9．3．1 高階交叉設計的兩個平均值差的差異性檢驗 281
9．3．2 高階交叉設計的兩個平均值比的差異性檢驗 283
9．3．3 高階交叉設計的兩個平均值差的等效性檢驗 285
9．3．4 高階交叉設計的兩個平均值比的等效性檢驗 286
9．3．5 高階交叉設計的兩個平均值差的優效性檢驗 288
9．3．6 高階交叉設計的兩個平均值比的優效性檢驗 289
9．3．7 高階交叉設計的兩個平均值差的非劣效性檢驗 290
9．3．8 高階交叉設計的兩個平均值比的非劣效性檢驗 292
第10章 成組序貫設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 294
10．1 兩獨立樣本平均值的成組序貫檢驗 294
10．2 兩獨立樣本比例的成組序貫檢驗 296
10．3 II期臨床試驗的檢驗功效和樣本含量估計 298
10．3．1 單階段II期臨床試驗 298
10．3．2 二單階段II期臨床試驗 300
10．3．3 三單階段II期臨床試驗 302
10．3．4 Fleming設計單樣本比例的成組序貫檢驗 304
10．4 成組序貫設計的Logrank檢驗 307
第11章 整群隨機設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 309
11．1 整群隨機設計兩樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 309
11．1．1 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的差異性檢驗 309
11．1．2 整群隨機設計的兩配對樣本平均值的差異性檢驗 311
11．1．3 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的等效性檢驗 313
11．1．4 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的優效性檢驗 314
11．1．5 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的非劣效性檢驗 316
11．2 整群隨機設計的兩獨立樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 317
11．2．1 整群隨機設計的兩獨立樣本比例的差異性檢驗 317
11．2．2 整群隨機設計的兩配對樣本比例的差異性檢驗 319
11．2．3 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的等效性檢驗 321
11．2．4 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的等效性檢驗 323
11．2．5 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的優效性檢驗 325
11．2．6 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的優效性檢驗 326
11．2．7 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的非劣效性檢驗 328
11．2．8 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的非劣效性檢驗 329
11．3 整群隨機設計Poisson率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 331
11．3．1 整群隨機設計的兩獨立樣本Poisson率差的差異性檢驗 331
11．3．2 整群隨機設計的兩配對樣本Poisson率差的差異性檢驗 333
11．4 整群隨機設計的Logrank檢驗的檢驗功效和樣本含量估計 335
參考資料 337
第1章 PASS檢驗功效和樣本含量估計入門 1
1．1 PASS檢驗功效和樣本含量估計概述 1
1．2 PASS界面 3
1．2．1 主窗口 3
1．2．2 程序窗口 6
第2章 定量資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 13
2．1 單樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 13
2．1．1 單樣本平均值的差異性檢驗 13
2．1．2 單樣本平均值的差異性檢驗(效應大小法) 15
2．1．3 單樣本平均值的置信區間 17
2．1．4 指定容許概率的單樣本平均值的置信區間 18
2．1．5 正態分布資料的百分位數置信區間 20
2．1．6 單樣本或配對樣本平均值的非劣效性檢驗 21
2．1．7 單樣本或配對樣本平均值的優效性檢驗 23
2．1．8 單樣本或配對樣本平均值的等效性檢驗 25
2．2 配對樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 27
2．2．1 配對樣本平均值的差異性檢驗 27
2．2．2 配對樣本平均值的置信區間 29
2．2．3 配對樣本平均值的等效性檢驗 30
2．3 兩獨立樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 32
2．3．1 假設方差齊性的兩獨立樣本t檢驗 32
2．3．2 允許方差不齊的兩獨立樣本t檢驗 35
2．3．3 兩獨立樣本t檢驗(效應大小法) 37
2．3．4 兩獨立樣本平均值比的差異性檢驗 39
2．3．5 兩獨立樣本平均值差的置信區間 41
2．3．6 兩獨立樣本平均值差的等效性檢驗 42
2．3．7 兩獨立樣本平均值比的等效性檢驗 44
2．3．8 兩獨立樣本平均值差的優效性檢驗 46
2．3．9 兩獨立樣本平均值比的優效性檢驗 48
2．3．10 兩獨立樣本平均值差的非劣效性檢驗 50
2．3．11 兩獨立樣本平均值比的非劣效性檢驗 52
2．3．12 多中心隨機設計的兩獨立樣本平均值檢驗 54
2．4 方差分析的檢驗功效和樣本含量估計 55
2．4．1 單因素方差分析F檢驗 55
2．4．2 單因素方差分析F檢驗(效應大小法) 58
2．4．3 單因素方差分析對比 59
2．4．4 協方差分析 61
2．4．5 多重比較 63
2．4．6 *小有效劑量的Williams檢驗 65
第3章 定性資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 67
3．1 單樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 67
3．1．1 單樣本比例的差異性檢驗 67
3．1．2 單樣本比例的差異性檢驗(效應大小法) 70
3．1．3 單樣本比例的置信區間 71
3．1．4 有限總體的單樣本比例的置信區間 73
3．1．5 單樣本比例的等效性檢驗 74
3．1．6 單樣本比例的優效性檢驗 76
3．1．7 單樣本比例的非劣效性檢驗 79
3．2 兩相關或配對樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 81
3．2．1 配對樣本比例的McNemar檢驗 81
3．2．2 配對樣本率差的等效性檢驗 85
3．2．3 配對樣本率差的非劣效性檢驗 87
3．2．4 配對樣本率比的等效性檢驗 88
3．2．5 配對樣本率比的非劣效性檢驗 90
3．2．6 匹配設計病例-對照設計的兩相關樣本比例的差異性檢驗 91
3．3 兩獨立樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 93
3．3．1 兩獨立樣本比例的差異性檢驗 93
3．3．2 兩獨立樣本比例的差異性檢驗(效應大小法) 98
3．3．3 兩獨立樣本率差的置信區間 100
3．3．4 兩獨立樣本相對危險度的置信區間 102
3．3．5 兩獨立樣本優勢比的置信區間 104
3．3．6 兩獨立樣本率差的等效性檢驗 106
3．3．7 兩獨立樣本率比的等效性檢驗 109
3．3．8 兩獨立樣本率差的優效性檢驗 111
3．3．9 兩獨立樣本率比的優效性檢驗 115
3．3．10 兩獨立樣本率差的非劣效性檢驗 117
3．3．11 兩獨立樣本率比的非劣效性檢驗 121
3．3．12 重復測量設計的兩獨立樣本率檢驗 123
3．4 多樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 125
3．4．1 列聯表的χ2檢驗 125
3．4．2 處理組和對照組比例的多重比較 127
3．4．3 分層設計的兩樣本比例的Cochran-Mantel-Haenszel檢驗 131
3．4．4 比例趨勢的Cochran-Armitage檢驗 133
第4章 比率和計數資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 137
4．1 Poisson率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 137
4．1．1 單樣本Poisson率檢驗 137
4．1．2 兩獨立樣本Poisson率差的差異性檢驗 138
4．1．3 兩獨立樣本Poisson率比的差異性檢驗 141
4．1．4 兩獨立樣本Poisson率比的等效性檢驗 143
4．1．5 兩獨立樣本Poisson率比的優效性檢驗 146
4．1．6 兩獨立樣本Poisson率比的非劣效性檢驗 148
4．1．7 藥物上市后監測 149
4．2 負二項率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 152
4．2．1 兩獨立樣本負二項率比的差異性檢驗 152
4．2．2 兩獨立樣本負二項率比的等效性檢驗 154
4．2．3 兩獨立樣本負二項率比的優效性檢驗 156
4．2．4 兩獨立樣本負二項率比的非劣效性檢驗 157
第5章 相關統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 160
5．1 相關系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 160
5．1．1 Pearson相關檢驗 160
5．1．2 兩個相關系數的差異性檢驗 161
5．1．3 點雙列相關檢驗 162
5．1．4 Pearson相關系數的置信區間 164
5．1．5 Spearman秩相關系數的置信區間 165
5．1．6 Kendall τ相關系數的置信區間 166
5．1．7 點雙列相關系數的置信區間 167
5．2 Cronbach α系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 168
5．2．1 單個Cronbach α系數的差異性檢驗 168
5．2．2 兩個Cronbach α系數的差異性檢驗 170
5．2．3 Cronbach α系數的置信區間 172
5．3 類內相關系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 173
5．3．1 類內相關系數的差異性檢驗 174
5．3．2 類內相關系數的置信區間 175
5．4 Kappa系數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 176
5．4．1 兩個評分者一致性的Kappa檢驗 176
5．4．2 Kappa值的置信區間 178
5．5 Lin一致性相關系數檢驗的檢驗功效和樣本含量估計 181
第6章 回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 184
6．1 直線回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 184
6．1．1 直線回歸斜率的假設檢驗 184
6．1．2 直線回歸斜率的置信區間 186
6．1．3 兩直線回歸斜率的差異性檢驗 187
6．1．4 兩直線回歸截距的差異性檢驗 189
6．2 多重回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 190
6．2．1 多重回歸 191
6．2．2 多重回歸(效應大小法) 192
6．3 Logistic回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 194
6．3．1 單個二分類協變量Logistic回歸的優勢比Wald檢驗 194
6．3．2 兩個二分類協變量Logistic回歸的優勢比Wald檢驗 195
6．3．3 兩個二分類協變量Logistic回歸的交互優勢比Wald檢驗 197
6．3．4 單個二分類協變量Logistic回歸優勢比的置信區間 199
6．3．5 兩個二分類協變量Logistic回歸優勢比的置信區間 201
6．3．6 兩個二分類協變量Logistic回歸的交互優勢比的置信區間 202
6．3．7 單因素或多重Logistic回歸 203
6．3．8 二分類協變量條件Logistic回歸的優勢比檢驗 207
6．3．9 單個定量協變量條件Logistic回歸的優勢比檢驗 209
6．4 概率單位分析的檢驗功效和樣本含量估計 210
6．5 Poisson回歸的檢驗功效和樣本含量估計 212
6．6 臨床與醫學實驗室參考區間的樣本含量估計 215
第7章 生存資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 218
7．1 單樣本生存曲線的檢驗功效和樣本含量估計 218
7．1．1 單樣本Logrank檢驗 218
7．1．2 單樣本參數治愈模型檢驗 221
7．2 兩樣本生存曲線的檢驗功效和樣本含量估計 223
7．2．1 無模型假設的兩樣本Logrank檢驗 223
7．2．2 非劣效性Logrank檢驗 227
7．2．3 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線檢驗 229
7．2．4 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的等效性檢驗 230
7．2．5 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的優效性檢驗 232
7．2．6 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的非劣效性檢驗 234
7．2．7 假設指數模型的兩風險率差檢驗 235
7．2．8 假設指數模型的兩風險率差的等效性檢驗 238
7．2．9 假設指數模型的兩風險率差的優效性檢驗 240
7．2．10 假設指數模型的兩風險率差的非劣效性檢驗 242
7．2．11 計算競爭風險的Logrank檢驗 245
7．2．12 Logrank檢驗(Freedman法) 248
7．2．13 Logrank檢驗(Lachin和Foulkes法) 250
7．3 Cox回歸的檢驗功效和樣本含量估計 252
第8章 診斷試驗統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 255
8．1 ROC曲線的檢驗功效和樣本含量估計 255
8．1．1 單樣本ROC曲線檢驗 255
8．1．2 兩樣本ROC曲線檢驗 259
8．1．3 ROC曲線AUC的置信區間 260
8．2 靈敏度和特異度檢驗的檢驗功效和樣本含量估計 262
8．2．1 單樣本靈敏度與特異度檢驗 262
8．2．2 兩獨立樣本的靈敏度和特異度檢驗 264
8．2．3 配對樣本的靈敏度檢驗 266
第9章 交叉設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 269
9．1 交叉設計概述 269
9．1．1 2×2交叉設計 269
9．1．2 高階交叉設計 269
9．2 2×2交叉設計的檢驗功效和樣本含量估計 270
9．2．1 2×2交叉設計的兩個平均值差的差異性檢驗 270
9．2．2 2×2交叉設計的兩個平均值比的差異性檢驗 272
9．2．3 2×2交叉設計的兩個平均值差的等效性檢驗 274
9．2．4 2×2交叉設計的兩個平均值比的等效性檢驗 275
9．2．5 2×2交叉設計的兩個平均值差的優效性檢驗 276
9．2．6 2×2交叉設計的兩個平均值比的優效性檢驗 278
9．2．7 2×2交叉設計的兩個平均值差的非劣效性檢驗 279
9．2．8 2×2交叉設計的兩個平均值比的非劣效性檢驗 280
9．3 高階交叉設計的檢驗功效和樣本含量估計 281
9．3．1 高階交叉設計的兩個平均值差的差異性檢驗 281
9．3．2 高階交叉設計的兩個平均值比的差異性檢驗 283
9．3．3 高階交叉設計的兩個平均值差的等效性檢驗 285
9．3．4 高階交叉設計的兩個平均值比的等效性檢驗 286
9．3．5 高階交叉設計的兩個平均值差的優效性檢驗 288
9．3．6 高階交叉設計的兩個平均值比的優效性檢驗 289
9．3．7 高階交叉設計的兩個平均值差的非劣效性檢驗 290
9．3．8 高階交叉設計的兩個平均值比的非劣效性檢驗 292
第10章 成組序貫設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 294
10．1 兩獨立樣本平均值的成組序貫檢驗 294
10．2 兩獨立樣本比例的成組序貫檢驗 296
10．3 II期臨床試驗的檢驗功效和樣本含量估計 298
10．3．1 單階段II期臨床試驗 298
10．3．2 二單階段II期臨床試驗 300
10．3．3 三單階段II期臨床試驗 302
10．3．4 Fleming設計單樣本比例的成組序貫檢驗 304
10．4 成組序貫設計的Logrank檢驗 307
第11章 整群隨機設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 309
11．1 整群隨機設計兩樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 309
11．1．1 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的差異性檢驗 309
11．1．2 整群隨機設計的兩配對樣本平均值的差異性檢驗 311
11．1．3 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的等效性檢驗 313
11．1．4 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的優效性檢驗 314
11．1．5 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的非劣效性檢驗 316
11．2 整群隨機設計的兩獨立樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 317
11．2．1 整群隨機設計的兩獨立樣本比例的差異性檢驗 317
11．2．2 整群隨機設計的兩配對樣本比例的差異性檢驗 319
11．2．3 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的等效性檢驗 321
11．2．4 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的等效性檢驗 323
11．2．5 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的優效性檢驗 325
11．2．6 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的優效性檢驗 326
11．2．7 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的非劣效性檢驗 328
11．2．8 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的非劣效性檢驗 329
11．3 整群隨機設計Poisson率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計 331
11．3．1 整群隨機設計的兩獨立樣本Poisson率差的差異性檢驗 331
11．3．2 整群隨機設計的兩配對樣本Poisson率差的差異性檢驗 333
11．4 整群隨機設計的Logrank檢驗的檢驗功效和樣本含量估計 335
參考資料 337
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統計分析系列PASS檢驗功效和樣本含量估計/李志輝等 作者簡介
李志輝（微信公眾號、視頻號：一起學統計工具）從事各種統計軟件應用研究和統計分析工作26年，主編或參編PASS、Minitab、SPSS、MedCalc等統計軟件圖書，主要有：1. PASS檢驗功效和樣本含量估計，電子工業出版社，2020.2. MedCalc統計分析方法及應用，電子工業出版社，2018.3. Minitab 統計分析方法及應用(第2 版)，電子工業出版社，2017.4. SPSS常用統計分析教程(SPSS 22.0中英文版)(第4版)，電子工業出版社，2016.
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