配对二项资料两组率差置信区间估计方法与评价

目的: 探讨配对二项资料两组率差置信区间的估计方法,并从中进行优选推荐。方法: 按照方差估计反推（method of variance of estimates recovery,MOVER）原理,将两配对组率的关联Ф系数与单组率的置信区间进行组合,构建两组率差的置信区间估计方法。其中,单组率置信区间估计分别采用Wilson计分法、Agresti-Coull法（AC法）、Jeffreys法和Clopper-Pearson精确法（CP法）。借助Monte Carlo模拟实验比较不同方法的统计学性能,在不同参数设定下进行I类错误率和把握度的模拟实验：（1）设定两组率关联Ф系数为0、0.2、0.4、0.6,样本量为20、60、100,分别模拟不同率水平下各方法的I类错误率,判定其模拟I类错误率是否接近事先定义的检验水平。（2）设定关联Ф系数为0.3,两组率差为10%,分别模拟不同率水平下各方法不同样本含量下的把握度（power）变化趋势。结果: 在基于单组置信区间组合估计的几种MOVER方法中,MOVER Wilson计分法、MOVER Jeffreys法的I类错误率更接近事先设定的水平,尤其是在靠近0和100%两端时,MOVER Jeffreys法的I类错误率更优;除MOVER CP法,其他3种方法的把握度接近。结论: 对于配对二项资料两组率差的置信区间估计,一般情况下（两组率在20%～80%范围内）,可选择MOVER Wilson计分法或MOVER Jeffreys法;当两组率靠近两端时,推荐使用MOVER Jeffreys法。     

相对率的非劣效性试验检验效能及样本量的模拟计算方法及SAS 实现

目的: 当评价指标为定性指标时, 利用相对率作为标准判断非劣效性是一种方便易行的方法, 本文目的在于解决这一背景下的样本量计算问题。方法: 利用随机模拟方法, 在SAS 下编写宏, 估算样本量。结果: 设计出两个宏, 分别计算给定样本量时的检验效能和限定检验效能时的样本量。结论: 探索出一条在临床研究中利用随机模拟方法估算样本量的途径, 为类似问题的解决提供了参考。     

高变异药物平均生物等效性试验中两种重复交叉设计的样本量估计

目的: 探讨高变异药物生物等效性试验中监管部门推荐的两种重复交叉设计的样本量估计。方法: 在统计模型框架下推导两种重复交叉设计的方差,结合监管部门推荐的参比制剂校正方法,通过检验效能与样本量的关系得到样本量估计。同时编写了SAS程序以方便实际研究中的应用。结果: 两种重复交叉设计推导出的方差相等,结合EMA和FDA参比制剂校正方法估计样本量,EMA对高变异药物生物等效性研究需要的样本量在相同参数配置下比FDA指南需要的样本量大。CV等于30%时,EMA的样本量是连续变化的,而FDA的样本量是不连续的。当CV大于50%时,因为EMA采用了固定的等效性界值,所以样本量开始增加,而FDA则因为等效性界值继续放宽,因而样本量则变化不大。结论: 本文基于两种重复交叉设计,采用最佳线性无偏估计的方法推导的方差,结合监管部门要求的参比制剂校正方法算出的样本量估计具有严谨的数理统计基础,希望能给研究者进行高变异药物生物等效性研究时的样本量估计提供帮助。     

磨料微粉粒度检测与数据处理系统设计

针对目前沉降管测定微粉粒度普遍存在数据记录和处理过程中人为因素较大,影响测试结果的准确性等问题,利用斯托克丝定律和新一代微处理器的特点,设计了磨料微粉粒度检测与数据处理系统。论文介绍了沉降法基本原理和计算数学模型、沉降液的密度和黏度与温度修正关系,给出了系统软硬件电路。通过对相关样品进行实际测量和数据处理分析,结果表明:数据记录和处理稳定、操作方便、曲线显示美观,易于扩展等特点,具有广泛的应用前景。     

计量资料非劣效临床试验样本量及把握度的计算与SAS程序实现

目的: 利用SAS简易快速对计量资料非劣效临床试验进行样本量及把握度的计算。方法: 比较公式及SAS编程两种计算方法,同时给出反推把握度的SAS宏程序。结果: 公式和SAS程序两种计算方法的结果一致,利用SAS程序可以直接给出结果,无需要再进行查表获得相关参数,更简单、快捷。结论: 利用本文提供的程序可以更好地帮助研究者理解与运用此程序进行样本量和把握度的估算,为此类新药临床试验服务。