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杨，赵;孙学政;詹姆斯·哈丁（James W.Hardin）。

诊断医学中聚类匹配对二进制数据的非劣性测试。 （英语） Zbl 1241.62171号

计算。统计数据分析。 56，第5期，1301-1320（2012）.
小结：在主动对照临床试验中测试非劣效性，检查新程序在预先规定的数量下是否不比现有程序差。为了使用聚类匹配对二进制数据评估两个程序之间的非劣性，将两个新的统计测试与现有测试进行了系统比较。给出了相应置信区间的计算方法。所考虑的测试都不需要进行结构性的簇内相关性或分布假设。大量蒙特卡罗模拟研究的结果表明，统计数据的性能取决于几个因素，包括簇数、簇大小、测试过程中的成功概率、跨簇成功概率的均匀性以及簇内相关系数（ICC）。在评估聚类配对研究的非劣效性时，在选择适当的测试统计数据时，应考虑所有这些问题。通常建议使用ICC调整后的测试统计数据，以便在集群大小存在恒定或微小变化时有效控制标称水平。对于更多的集群，其他测试统计数据保持了合理的标称水平，并具有更高的威力。所以，通过精心设计的分组配对研究，所调查的统计数据组合可能在数据分析中发挥最佳作用。最后，为了说明建议的实际应用，使用了一个真实的聚类匹配对数据集合来说明非劣性测试。

引用于4文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62G10型 非参数假设检验
92 C50 医疗应用（通用）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）

关键词：

非劣性;簇内相关系数;桌子
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Yang}等人，计算。统计数据分析。56，第5号，1301--1320（2012；Zbl 1241.62171）
全文： 内政部

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