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李，范;杰西卡·卡萨;伊丽莎白·特纳。;保罗·拉特霍兹（Paul J.Rathouz）。;《福布斯》，安德鲁·B·。;John S.Preisser。

概括阶梯楔形设计的信息内容：边缘建模方法。 （英语） Zbl 07748377号

扫描。J.统计。 50，编号3，1048-1067（2023）.
小结：阶梯楔块试验越来越多地被采用，因为实际限制需要交错推出。虽然一个完整的设计需要集群在所有时期收集数据，但以资源和患者为中心的考虑可能需要一个不完整的阶梯式楔形设计，以最小化数据收集负担。为了研究不完整的设计，我们将信息内容的度量扩展到离散的结果。我们在具有一般链接和方差函数的边际模型下操作，并在省略数据元素（单元格、序列、周期）时导出信息内容表达式。我们表明，对于具有方差稳定链接函数的离散结果，信息内容的中心对称模式可以成立。我们在典型链接函数下进行了数值研究，发现尽管对于所有被检查的潜在长期趋势，细胞信息内容的模式近似中心对称，但序列或周期的信息内容模式对长期趋势更为敏感，可能远非中心对称。
{©2022作者。斯堪的纳维亚统计杂志由John Wiley&Sons Ltd代表斯堪的纳维亚统计杂志基金会董事会出版。}

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

中心对称性;集群随机试验;广义估计方程;对称块相关结构;方差稳定链接函数
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\textit{F.Li}等人，扫描。J.Stat.50，No.3，1048--1067（2023；Zbl 07748377）
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参考文献：

[1] Anscombe，F.J.（1948年）。泊松、二项式和负二项式数据的转换。生物特征，35，246-254·Zbl 0032.03702号
[2] Barker，D.、McElduff，P.、D’Este，C.和Campbell，M.J.（2016）。阶梯楔形分组随机试验：使用和可用的统计方法综述。BMC医学研究方法，16，1-19。
[3] Bartlett，M.S.（1947年）。变换的使用。生物统计学，339-52。
[4] Bowden，R.、Forbes，A.B.和Kasza，J.（2021）。阶梯楔形和相关集群随机试验设计治疗效果估计器的中心对称性。统计与概率快报，172109022·Zbl 1478.62077号
[5] Copas，A.J.、Lewis，J.J.、Thompson，J.A.、Davey，C.、Baio，G.和Hargreaves，J.R.（2015）。设计阶梯楔形试验：三种主要设计、遗留效应和随机方法。试验，16，1-12。
[6] Davis‐Plourde，K.、Taljaard，M.和Li，F.（2021）。带子簇的阶梯楔形设计的样本大小考虑。生物计量学。
[7] Deng，C.Y.（2011）。Sherman-Morrison-Woodbury公式的推广。《应用数学快报》，第24期，1561-1564页·Zbl 1241.47003号
[8] Girling，A.J.和Hemming，K.（2016年）。线性混合效应模型下阶梯聚类研究的统计效率和优化设计。医学统计学，35，2149-2166。
[9] Golden，M.R.、Kerani，R.P.、Stenger，M.、Hughes，J.P.，Aubin，M.，Malinski，C.和Holmes，K.K.（2015）。快速伙伴治疗（EPT）对沙眼衣原体和淋病奈瑟菌的摄入和人群水平的影响：华盛顿州社区级EPT随机试验。《公共科学图书馆·医学》，12，1-22。
[10] Grantham，K.L.、Kasza，J.、Heritier，S.、Hemming，K.和Forbes，A.B.（2019）。解释连续招募的集群随机试验中衰减的相关结构。《医学统计》，第38期，1918-1934年。
[11] Heazell，A.E.，Weir，C.J.，Stock，S.J.，Calderwood，C.J..，Burley，S.C.，Froen，J.F.，Geary，M.，Hunter，A.，McAuliffe，F.M.，Murdoch，E.，&Rodriguez，A.（2017）。提高对胎动的认识和重点干预能否降低胎儿死亡率？一项阶梯式楔形集群随机试验（肯定）。BMJ Open，7，e014813。
[12] Hemming，K.、Lilford，R.和Girling，A.J.（2015）。阶梯楔形集群随机对照试验：包括平行和多水平设计的通用框架。医学统计，34181-196。
[13] Hemming，K.和Taljaard，M.（2020年）。对现代方法的反思：阶梯楔形随机试验何时是一个好的研究设计选择？《国际流行病学杂志》，49，1043-1052。
[14] Hooper，R.、Kasza，J.和Forbes，A.（2020年）。寻找有效、不完整的阶梯楔形试验设计，持续招募和持续结果测量。BMC医学研究方法，20，1-9。
[15] Hooper，R.、Teerenstra，S.、deHoop，E.和Eldridge，S.（2016）。阶梯楔形试验和其他纵向集群随机试验的样本量计算。医学统计，354718-4728。
[16] Hughes，J.P.、Granston，T.S.和Heagerty，P.J.（2015）。阶梯楔形试验设计和分析中的当前问题。当代临床试验，45，55-60。
[17] Hussey，M.A.和Hughes，J.P.（2007年）。阶梯楔形分组随机试验的设计与分析。当代临床试验，28182-191。
[18] Kasza，J.、Bowden，R.和Forbes，A.B.（2021年）。线性混合模型中簇周期大小不等的阶梯楔形设计的信息内容：通知不完整设计。医学统计学，401736-1751。
[19] Kasza，J.和Forbes，A.B.（2019a）。当随机效应相关结构被错误指定时，在多周期集群随机试验中对治疗效果的推断。医学研究中的统计方法，283112-3122。
[20] Kasza，J.和Forbes，A.B.（2019b）。阶梯楔形试验中聚集期细胞的信息含量。生物统计学，75144-152·Zbl 1436.62579号
[21] Kasza，J.、Hemming，K.、Hooper，R.、Matthews，J.N.和Forbes，A.B.（2019年）。多期集群随机试验中非均匀相关结构对样本量和功率的影响。医学研究中的统计方法，28703-716。
[22] Kasza，J.、Taljaard，M.和Forbes，A.B.（2019）。存在治疗效果异质性和/或实施期时阶梯楔形设计的信息内容。医学统计学，38，4686-4701。
[23] Kenyon，S.、Dann，S..、Hope，L.、Clarke，P.、Hogan，A.、Jenkinson，D.和Hemming，K.（2017）。评估量身定制的培训，以增加助产士团队对良好的膜扫指导的吸收，从而减少引产：一项阶梯楔形分组随机设计。试验，18，1-10。
[24] Lawrie，J.、Carlin，J.B.和Forbes，A.B.（2015）。最佳阶梯楔形设计。《统计与概率快报》，99，210-214·Zbl 1396.62176号
[25] 李凤（2020）。具有衰减相关结构的队列阶梯楔形分组随机试验的设计和分析考虑。医学统计学，39，438-455。
[26] Li，F.、Forbes，A.B.、Turner，E.L.和Preisser，J.S.（2019年）。集群随机交叉试验GEE分析的功率和样本量要求。医学统计学，38，636-649。
[27] Li，F.、Hughes，J.P.、Hemming，K.、Taljaard，M.、Melnick，E.R.和Heagerty，P.J.（2020年）。阶梯楔形群随机试验设计和分析的混合效应模型：综述。医学研究中的统计方法，30，612-639。
[28] Li，F.、Turner，E.L.和Preisser，J.S.（2018a）。队列阶梯楔形设计中簇的最优分配。《统计学与概率快报》，137257-263·Zbl 1414.62251号
[29] Li，F.、Turner，E.L.和Preisser，J.S.（2018b）。阶梯楔形分组随机试验GEE分析的样本量确定。生物统计学，741450-1458。
[30] Li，F.和Wang，R.（2022）。阶梯楔形分组随机试验：方法综述。世界神经外科，161，323-330。
[31] Li，F.，Yu，H.，Rathouz，P.J.，Turner，E.L.，&Preisser，J.S.（2021）。具有二元结果的阶梯楔形设计中簇周期均值和组内相关性的边际建模。生物统计学，2。https://doi.org/10.1093/biostatistics/kxaa056 ·doi:10.1093/biostatistics/kxaa056
[32] Matthews，J.和Forbes，A.B.（2017年）。阶梯式楔形设计：从实验设计角度的见解。医学统计，363772-3790。
[33] Matthews，J.N.（2020年）。高效的阶梯式楔形设计，适用于尺寸不等的集群。生物统计学，761167-1176·Zbl 1520.62285号
[34] Ouyang，Y.、Li，F.、Preisser，J.S.和Taljaard，M.（2022）。用于规划阶梯楔形分组随机试验的样本量计算器：综述与比较。《国际流行病学杂志》，2022年9月。https://doi.org/10.1093/ije/dyac123 ·doi:10.1093/ije/dyac123
[35] Preisser，J.S.、Lu，B.和Qaqish，B.F.（2008）。估计方程中的有限样本调整和星团内相关性的协方差估计。医学统计学，275764-5785。
[36] Preisser，J.S.和Qaqish，B.F.（1996年）。广义估计方程的删除诊断。生物特征，83，551-562·Zbl 0866.62041号
[37] Preisser，J.S.、Young，M.L.、Zaccaro，D.J.和Wolfson，M.（2003）。集群单元试验的设计、分析和样本量确定的综合总体平均方法。医学统计，221235-1254。
[38] Qaqish，B.F.（2003年）。用于模拟相关二进制变量的多元二进制分布族。《生物统计学》，90，455-463·兹比尔1034.62042
[39] Scott，J.M.、DeCamp，A.、Juraska，M.、Fay，M.P.和Gilbert，P.B.（2017）。阶梯楔形群随机试验中人群平均治疗效果的有限样本修正广义估计方程。医学研究中的统计方法，26，583-597。
[40] Tian，Z.、Preisser，J.S.、Esserman，D.、Turner，E.L.、Rathouz，P.J.和Li，F.（2022）。不相等的聚类大小对二元结果阶梯楔形聚类随机试验gee分析的影响。《生物医学杂志》，64，419-439。
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