發(fā)布時(shí)間：2017-09-13 16:52

  本文關(guān)鍵詞：二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn)

  更多相關(guān)文章： 三臂試驗(yàn)設(shè)計(jì) 非劣效性 率差 漸進(jìn)無(wú)條件檢驗(yàn) Bootstrap重抽樣檢驗(yàn)

【摘要】：非劣效性試驗(yàn)廣泛地用于證明一種新藥在事先給定的非劣效界值下療效不劣于陽(yáng)性對(duì)照藥.但不包含安慰劑對(duì)照組的兩臂非劣效試驗(yàn)在試驗(yàn)設(shè)計(jì)、分析和評(píng)價(jià)中都存在諸多問題.例如非劣效界值難于選取,檢驗(yàn)的靈敏度無(wú)法保證等等.在倫理許可的情況下,包含安慰劑臂的三臂非劣效性試驗(yàn)?zāi)芎芎玫慕鉀Q上述困難.三臂非劣效性試驗(yàn)設(shè)計(jì)中包含試驗(yàn)藥(新藥)組、傳統(tǒng)藥(陽(yáng)性)對(duì)照組和安慰劑對(duì)照組,檢驗(yàn)問題不僅比較了新藥是否非劣效于傳統(tǒng)藥物,也比較了新藥是否優(yōu)于安慰劑,保證了藥物的有效性,同時(shí)達(dá)到了試驗(yàn)內(nèi)部和外部確證,使非劣效性檢驗(yàn)達(dá)到了很高的效果. 在過去,一些基于大樣本理論的方法已經(jīng)用于三臂非劣效性試驗(yàn)去評(píng)價(jià)新藥的有效性和非劣性,但這些方法在試驗(yàn)樣本量偏小的情況下效果都不盡人意.因此,本文針對(duì)三臂非劣效性試驗(yàn)中,當(dāng)樣本量較小的情形下討論其有效的統(tǒng)計(jì)推斷,具體內(nèi)容如下： 一.對(duì)于具有二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn),我們首先基于相對(duì)差異比建立了假設(shè)檢驗(yàn),首次研究了鞍點(diǎn)逼近、精確無(wú)條件檢驗(yàn)及漸進(jìn)無(wú)條件檢驗(yàn)方法在該試驗(yàn)中的應(yīng)用.同時(shí)討論Wald-型檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,score-型檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和likelihood ratio檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量.通過模擬計(jì)算比較了各檢驗(yàn)方法以及各統(tǒng)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性能.根據(jù)模擬結(jié)果的經(jīng)驗(yàn),從犯第一類錯(cuò)誤概率和檢驗(yàn)功效上看,三個(gè)統(tǒng)計(jì)量中約束Wald統(tǒng)計(jì)量TR也即score統(tǒng)計(jì)量?jī)?yōu)于其它兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量TW和TL,統(tǒng)計(jì)量TR在我們考慮的參數(shù)設(shè)置下是穩(wěn)健的.而五種檢驗(yàn)方法中漸進(jìn)無(wú)條件檢驗(yàn)法(AUM)和Bootstrap重抽樣檢驗(yàn)法(BTM)效果更好,大多情況下他們犯第一類錯(cuò)誤概率更接近于名義值,而同時(shí)相應(yīng)的功效更大. 二.對(duì)于具有二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn),我們也討論了感興趣參數(shù)Φ的區(qū)間估計(jì)問題.首次將鞍點(diǎn)逼近和Edgeworth展開方法應(yīng)用于建立砂的置信區(qū)間,并與現(xiàn)有的一些置信區(qū)間如Wald型漸近置信區(qū)間、約束Wald型漸沂置信區(qū)間、Bootstrap重抽樣型置信區(qū)間和MOVER混合型置信區(qū)間做了比較.通過模擬計(jì)算和實(shí)例詳細(xì)地說明了上述各種區(qū)間在我們討論的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械膬?yōu)劣.研究表明：當(dāng)樣本量較小時(shí)鞍點(diǎn)逼近型、Edgeworth展開型和Bootstrap重抽樣型置信區(qū)間的經(jīng)驗(yàn)覆蓋概率相對(duì)于我們討論的其它類型的置信區(qū)間更接近名義值,而區(qū)間寬度更小. 三.同樣對(duì)于具有二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn),我們還進(jìn)行了Bayes推斷,模擬計(jì)算了H1的后驗(yàn)概率.并且將本文討論的假設(shè)檢驗(yàn)轉(zhuǎn)化為Bayes決策問題,首次利用Bayes后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則分別在0-1損失函數(shù)和平方損失函數(shù)下模擬計(jì)算了三臂非劣效試驗(yàn)的最佳樣本容量.通過實(shí)證分析我們發(fā)現(xiàn)：Bayes檢驗(yàn)與經(jīng)典假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果基本一致,但檢驗(yàn)過程相對(duì)以往的假設(shè)檢驗(yàn)更簡(jiǎn)單；利用Bayes后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則求最佳樣本容量,特別是在平方損失函數(shù)下,后驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)即為后驗(yàn)方差,使得計(jì)算過程非常簡(jiǎn)單,而且風(fēng)險(xiǎn)較小. 總之,本文較全面系統(tǒng)的研究了含二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn)的檢驗(yàn)以及感興趣參數(shù)的置信區(qū)間構(gòu)造和試驗(yàn)樣本容量的確定問題.在前人研究的基礎(chǔ)上,給出了多個(gè)統(tǒng)計(jì)量和多種檢驗(yàn)方法,通過比較找到最優(yōu)的選擇.理論研究最終是要服務(wù)于生產(chǎn)生活,三臂非劣效性試驗(yàn)廣泛存在于生物和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,對(duì)于試驗(yàn)的非劣性評(píng)價(jià)是當(dāng)今國(guó)內(nèi)外醫(yī)藥統(tǒng)計(jì)研究的熱點(diǎn)問題之一.我們研究的問題來(lái)源于實(shí)際應(yīng)用,并在研究過程中始終堅(jiān)持理論聯(lián)系實(shí)際,用實(shí)證來(lái)支持思想和方法的合理性.
【關(guān)鍵詞】：三臂試驗(yàn)設(shè)計(jì) 非劣效性 率差 漸進(jìn)無(wú)條件檢驗(yàn) Bootstrap重抽樣檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.2
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 目錄7-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-13
• 1.1.1 兩臂非劣效性試驗(yàn)10-12
• 1.1.2 三臂非劣效性試驗(yàn)12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文的主要工作15-16
• 1.4 后續(xù)研究方向16-18
• 第二章 二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn)的檢驗(yàn)問題18-50
• 2.1 二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn)18-25
• 2.1.1 具有二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn)設(shè)計(jì)18-19
• 2.1.2 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量19-25
• 2.2 檢驗(yàn)方法25-33
• 2.2.1 漸進(jìn)方法(AM)25
• 2.2.2 鞍點(diǎn)逼近法(SAM)25-30
• 2.2.3 精確無(wú)條件檢驗(yàn)法(EUM)30-33
• 2.2.4 漸進(jìn)無(wú)條件檢驗(yàn)法(AUM)33
• 2.2.5 Bootstrap重抽樣法(BTM)33
• 2.3 模擬研究33-37
• 2.4 實(shí)例分析37
• 2.5 結(jié)論37-50
• 第三章 二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性檢驗(yàn)問題中砂的漸近置信區(qū)間50-80
• 3.1 置信區(qū)間的構(gòu)造50-64
• 3.1.1 Wald-型置信區(qū)間51
• 3.1.2 Score-型置信區(qū)間51-54
• 3.1.3 鞍點(diǎn)逼近型置信區(qū)間54-56
• 3.1.4 Edgeworth展開型置信區(qū)間56-60
• 3.1.5 Bootstrap重抽樣型置信區(qū)間60-61
• 3.1.6 MOVER型置信區(qū)間61-64
• 3.2 模擬研究64-67
• 3.3 實(shí)例分析67
• 3.4 結(jié)論67-80
• 第四章 二元響應(yīng)變量三臂非劣效性試驗(yàn)的Bayes推斷及樣本容量確定80-108
• 4.1 元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn)的Bayes檢驗(yàn)80-87
• 4.1.1 檢驗(yàn)方法81-86
• 4.1.2 模擬研究86-87
• 4.2 二元響應(yīng)變量的三臂非劣效性試驗(yàn)Bayes樣本容量的確定87-99
• 4.2.1 確定樣本容量的Bayes方法88-97
• 4.2.2 模擬研究97-99
• 4.3 實(shí)例分析99-100
• 4.4 結(jié)論100-108
• 參考文獻(xiàn)108-119
• 發(fā)表文章目錄119-120
• 致謝120

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：844900