【摘要】：背景:線性回歸和logistic回歸模型被廣泛地應(yīng)用于各種類型的醫(yī)學(xué)研究,但是其對(duì)應(yīng)樣本量的具體需要,在很長(zhǎng)一段時(shí)間都沒(méi)有相關(guān)研究進(jìn)行具體闡述。而更多時(shí)候是統(tǒng)計(jì)學(xué)家們?cè)陂L(zhǎng)期的研究工作中,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出的一些一般準(zhǔn)則。直到20世紀(jì)四五十年代,統(tǒng)計(jì)學(xué)家開(kāi)始逐漸關(guān)注性回歸和logistic回歸模型的樣本量估計(jì)方法。因此,國(guó)內(nèi)外也開(kāi)始逐步出現(xiàn)線性回歸和logistic回歸模型樣本量估算方法的研究。在進(jìn)入20世紀(jì)后,相關(guān)研究逐漸增多,為本研究提供了豐富的理論素材。在相關(guān)研究快速發(fā)展的同時(shí),新的問(wèn)題接踵而至。線性回歸和logistic回歸模型的樣本量計(jì)算公式大多較為復(fù)雜、參數(shù)多、計(jì)算量大,且部分參數(shù)的取值區(qū)間不連續(xù)。這無(wú)疑阻礙了相關(guān)方法的推廣應(yīng)用。目的:梳理線性回歸和logistic回歸模型樣本量估計(jì)方法進(jìn)展,簡(jiǎn)化相關(guān)方法的知識(shí)結(jié)構(gòu)。構(gòu)建人機(jī)交互的圖示化樣本量計(jì)算平臺(tái),回避復(fù)雜的樣本量計(jì)算公式,使其軟件實(shí)現(xiàn)更加簡(jiǎn)便可靠。方法:通過(guò)對(duì)線性回歸和logistic回歸模型樣本量計(jì)算方法學(xué)文獻(xiàn)的系統(tǒng)檢索和文獻(xiàn)梳理,總結(jié)其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域常用的樣本量計(jì)算方法,選用常用模型常見(jiàn)情況、適用范圍最廣泛、參數(shù)簡(jiǎn)單容易理解的樣本估計(jì)方法。借助R軟件中shiny、ggplot2等軟件包,制作圖示化公式計(jì)算網(wǎng)頁(yè)。在圖示化界面設(shè)計(jì)時(shí),充分考慮所選公式參數(shù)的理論取值范圍,各模型不同情況下的計(jì)算公式,和參數(shù)的不同取值情況。對(duì)不同情況下的樣本量計(jì)算公式,采用對(duì)應(yīng)的圖示化界面進(jìn)行樣本量計(jì)算。結(jié)果:本研究主要結(jié)果如下:(1)完成了線性回歸和logistic回歸樣本量計(jì)算方法的發(fā)展過(guò)程梳理,總結(jié)了線性回歸和logistic回歸在各種情況下樣本量計(jì)算方法的知識(shí)結(jié)構(gòu);(2)完成了線性回歸和logistic回歸樣本量計(jì)算方法在不同情況下圖示化計(jì)算的界面設(shè)計(jì);(3)實(shí)現(xiàn)了線性回歸和logistic回歸樣本量計(jì)算方法在不同情況下的圖示化計(jì)算。(4)本文提供的計(jì)算界面可以較好的對(duì)樣本量計(jì)算公式中的參數(shù)取值范圍進(jìn)行合理限制,避免使用時(shí)由于參數(shù)取值不合理而造成錯(cuò)誤。結(jié)論:本文構(gòu)建的圖示化樣本量計(jì)算界面,能較好的完成線性回歸和logistic回歸模型的樣本量估算,可以簡(jiǎn)化相關(guān)樣本量的計(jì)算過(guò)程。具有較好的實(shí)用價(jià)值。
【圖文】：

圖 2 樣本量研究熱點(diǎn)領(lǐng)域分析情況Fig.2 Analysis of hot spots in sample size research1.1.2 線性回歸和 logistic 模型的樣本量計(jì)算方法研究在眾多的統(tǒng)計(jì)方法當(dāng)中，多元回歸模型的使用非常普遍，尤其是從 20 世紀(jì)中葉，在傳染病逐步得到控制，慢性病逐漸成為了威脅人類健康和生命的主要疾病。多元回歸模型也被廣泛的應(yīng)用與各種慢性病危險(xiǎn)因素的研究中。[9]進(jìn)入 21 世紀(jì)后，隨著生物信息學(xué)的興起，多元回歸模型也被廣泛的應(yīng)用于生物信息學(xué)的研究中[10]。線性回模型和 logistic 回歸模型是多元回歸模型中常用的兩種建模方法。和其他多元回歸模型一樣，線性回模型和 logistic 回歸模型往往需要較大的樣本量。但在大多數(shù)情況下，研究者往往忽略了在模型的應(yīng)用中，，樣本量的考量問(wèn)題。由于大多統(tǒng)計(jì)學(xué)或流行病學(xué)的著作都更多地關(guān)注模型本身，并未對(duì)模型的樣本量需求做詳細(xì)闡述。所以研究者對(duì)線性回模型和 logistic 回歸模型進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，往往是根據(jù)經(jīng)

故只有一個(gè)計(jì)算樣本量的界面(見(jiàn)圖 8)。圖示化界面設(shè)置 (0~1)為連續(xù)可調(diào)參數(shù)，圖 8 中， 可以手動(dòng)輸入最大值和最小值，也可以通過(guò)雙向滑動(dòng)條滑動(dòng)取范圍。從圖 8 中可見(jiàn)，隨著 與 的相關(guān)系數(shù) 的增加，模型所需要的樣本量逐步減少，但是當(dāng)相關(guān)系數(shù)大于 0.3 以后，樣本量下降速度變緩。在進(jìn)行樣本量計(jì)算時(shí)，首先選定 。 采用下拉菜單選取。然后根據(jù)既往研究或預(yù)調(diào)查，指定 的可能存在區(qū)間(此區(qū)間可選用既往研究報(bào)道的 置信區(qū)間，注意： 取值不應(yīng)該為 0 或者 1)，即可得到在不同的 取值下， 隨 變化的關(guān)系圖。觀察樣本量與 的變化關(guān)系，并根據(jù)研究實(shí)際情況，調(diào)整其他參數(shù)的合理取值。最后根據(jù)研究需要，指定 值進(jìn)行樣本量計(jì)算，獲取研究所需要的樣本量。點(diǎn)擊 界面可以看到在不同 取值下， 隨樣本量 的變化關(guān)系圖。我們?nèi)×擞脩暨x取 的最大值、最小值和組中值在不同樣本量情況下，檢驗(yàn)效能的計(jì)算。在用最終選取 的檢驗(yàn)效能隨樣本量的變化趨勢(shì)線是介于 的最大值和最小值兩條曲線之間(見(jiàn)圖 9)。
【學(xué)位授予單位】：重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R195.1

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];中國(guó)航天醫(yī)藥雜志;2004年03期

2 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];中國(guó)航天醫(yī)藥雜志;2003年01期

3 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];中國(guó)航天醫(yī)藥雜志;2003年03期

4 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];中國(guó)航天醫(yī)藥雜志;2003年05期

5 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];廣東醫(yī)學(xué);2000年02期

6 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];實(shí)用醫(yī)學(xué)雜志;2000年01期

7 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];廣東醫(yī)學(xué);1998年06期

8 ;影響樣本量大小的幾個(gè)因素[J];廣東醫(yī)學(xué);1998年09期

9 徐靜遠(yuǎn);;抽樣調(diào)查中樣本量的確定[J];統(tǒng)計(jì)與咨詢;2009年04期

10 李大慶,李顥,王志萍,李會(huì)慶;基因與疾病研究的樣本量計(jì)算方法[J];中國(guó)公共衛(wèi)生;2004年07期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 尹婧;葉冬青;;研究基因與環(huán)境交互作用的樣本量確定[A];新世紀(jì)預(yù)防醫(yī)學(xué)面臨的挑戰(zhàn)——中華預(yù)防醫(yī)學(xué)會(huì)首屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2002年

2 蔣志偉;于莉莉;李嬋娟;夏結(jié)來(lái);;生存資料成組序貫設(shè)計(jì)中的相關(guān)問(wèn)題探討[A];2011年中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2011年

3 田云鵬;;醫(yī)學(xué)論文寫作相關(guān)問(wèn)題探討[A];2014浙江省臨床流行病學(xué)與循證醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文匯編[C];2014年

4 施文;王永銘;程能能;陳斌艷;李端;錢亢;;非甾體抗炎藥不良反應(yīng)隊(duì)列研究的樣本量估計(jì)[A];中國(guó)藥理學(xué)會(huì)第八次全國(guó)代表大會(huì)暨全國(guó)藥理學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要匯編[C];2002年

5 王家啟;田思泉;高小迪;高春霞;;不同調(diào)查目的的湖泊魚類資源調(diào)查樣本量?jī)?yōu)化設(shè)計(jì)[A];2017年中國(guó)水產(chǎn)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2017年

6 徐晨;陳平雁;;基于Bland-Altman法的醫(yī)學(xué)參考值范圍確定的樣本量估計(jì)[A];2017年中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2017年

7 施文;王永銘;程能能;陳斌艷;李端;錢亢;;非甾體抗炎藥不良反應(yīng)隊(duì)列研究的樣本量估計(jì)[A];中國(guó)藥理學(xué)會(huì)第八次全國(guó)代表大會(huì)論文摘要集（第一部分）[C];2002年

8 ;第二章數(shù)據(jù)采集[A];2010年中國(guó)省會(huì)城市公共治理指數(shù)報(bào)告[C];2011年

9 李三紅;;談?lì)櫩蜐M意度調(diào)查的樣本量確認(rèn)[A];第二屆中國(guó)質(zhì)量學(xué)術(shù)論壇會(huì)議論文集[C];2005年

10 楊進(jìn)波;;新藥在臨床試驗(yàn)中樣本量的基本考慮[A];2008第十一次全國(guó)臨床藥理學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2008年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前8條

1 本報(bào)記者 韓曉東;PMI將擴(kuò)大樣本量和推出細(xì)化指數(shù)[N];中國(guó)證券報(bào);2012年

2 記者 王曄君;中國(guó)制造業(yè)PMI樣本量擴(kuò)大近3倍[N];北京商報(bào);2013年

3 記者 汪時(shí)鋒;中國(guó)PMI指數(shù)樣本將擴(kuò)容[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2012年

4 本報(bào)記者　 管學(xué)軍;J.D.Power：在中國(guó)的《報(bào)告》和美國(guó)一樣[N];中國(guó)工業(yè)報(bào);2006年

5 通訊員　 張未來(lái) 張鵬飛 記者　 楊月清;我省部署第二次全國(guó)殘疾人抽樣調(diào)查工作[N];陜西日?qǐng)?bào);2006年

6 楊學(xué)聰;千余普查員今起入戶摸“家底”[N];北京日?qǐng)?bào);2007年

7 通訊員 安燕玲　戴瑋芳;我市服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢(shì)[N];臨汾日?qǐng)?bào);2012年

8 魏武;全國(guó)道德模范評(píng)選投票計(jì)票工作高效開(kāi)展[N];人民日?qǐng)?bào);2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 黃麗紅;臨床試驗(yàn)期中分析中的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題[D];南京醫(yī)科大學(xué);2017年

2 王素珍;自適應(yīng)設(shè)計(jì)中樣本量調(diào)整問(wèn)題的研究及Web實(shí)現(xiàn)[D];第四軍醫(yī)大學(xué);2008年

3 吳利豐;分?jǐn)?shù)階灰色預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

4 董光玲;基于貝葉斯理論的靶場(chǎng)試驗(yàn)綜合設(shè)計(jì)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

5 邱世芳;流行病學(xué)研究中有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)差的若干問(wèn)題研究[D];云南大學(xué);2010年

6 曹紅艷;基于懲罰回歸的縱向數(shù)據(jù)罕見(jiàn)變異關(guān)聯(lián)分析[D];山西醫(yī)科大學(xué);2017年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 夏萬(wàn)元;線性回歸和logistic回歸模型樣本量計(jì)算的圖示化探索研究[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2019年

2 周憧憧;非獨(dú)立共同終點(diǎn)非劣效臨床試驗(yàn)樣本量估計(jì)[D];南京醫(yī)科大學(xué);2019年

3 何杰;無(wú)金標(biāo)準(zhǔn)二重抽樣設(shè)計(jì)下基于風(fēng)險(xiǎn)差的等價(jià)性檢驗(yàn)及樣本量的確定[D];重慶理工大學(xué);2019年

4 朱典;生存資料盲態(tài)下樣本量再估計(jì)方法研究[D];中國(guó)人民解放軍空軍軍醫(yī)大學(xué);2018年

5 門力闖;臨床試驗(yàn)中利用條件把握度的方法進(jìn)行樣本量再估計(jì)[D];華東師范大學(xué);2013年

6 易大莉;臨床試驗(yàn)樣本量交互式估計(jì)的圖視化研究[D];第三軍醫(yī)大學(xué);2017年

7 韓棟;生存分析中非劣效臨床試驗(yàn)樣本量估計(jì)方法研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2013年

8 傅丹峰;增強(qiáng)型CBET：對(duì)樣本量和精密度分析的優(yōu)化[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

9 孫亞清;Logistic回歸樣本量確定所需自變量事件數(shù)的模擬研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2016年

10 蔡偉斌;Monte Carlo模擬在Wilcoxon秩和檢驗(yàn)樣本量估計(jì)中的應(yīng)用及其SAS實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2679279