样本率多重比较方法的比较研究

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1、第一军医大学硕士学位论文样本率多重比较方法的比较研究姓名：钱俊申请学位级别：硕士专业：流行病与卫生统计学指导教师：陈平雁20060515硕士学位论文样本率多重比较方法的比较研究硕士研究生：钱俊：指导教师：陈平雁摘要背景与目的样本率的比较是医学数据处理中经常遇到的问题，多个样本率之间的比较涉及到多重比较方法。虽然已经建立的样本率多重比较方法很多，但是，哪些方法可用于实际资料目前在统计界尚未获得共识，这在通用的统计软件中没有样本率多重比较的专门模块可以体现出来，即使是在统计专业的教科书和论著中也很少提及样本率

2、的多重比较问题。因此，针对这样一个常见而又亟需解决的问题，本研究试图通过模拟的方法，比较各种样本率多重比较方法的优劣，探索在何种条件下哪种或哪些方法更值得实际应用，以求为这一问题的解决寻求答案。方法多重比较方法：本研究涉及的多个样本率多重比较方法有31种之多，其中，22种属于两两比较的方法，4种属于与对照组比较的方法，3种属于线性组合比较的方法，还有2种属于基于重复抽样的方法，各种方法的分类和名称见下述。两两比较的方法可分为以下五类。◆基于检验的方法：Tukey．Levy法(简LEVY，下同)，SNK-Z

3、ar法(SNK)，Scheffe-Maraseuilo法(MARA)，Seheffe．Cohen法(COHE)，Seaman-Bonferroni法(MABO)，Ryan-tukey法(删)；◆调整界值的方法：杜养志法(DU)，罗文海法(Lu0)；样本率的多重比较的研究◆简单调整检验水准的方法：SimpleBonferroni法(BON)，SimpleSidak法(SIDK)；◆逐步调整检验水准的方法：Fdr法(FDR)，Step．downFirmer法(FIN)，Step-downBonferroni(

4、也称为Step．downHolm)法(STPB)，Step-downSidak法(STPS)，Step-dbwnShaffer法(SHAF)，Step—upHochberg(也称为Step-upBonferroni)法(HOCH)，Step—upHornmel法(HOMM)，Step-upSimes法(SIME)，Step—upRom法(ROM)；◆复合方法：SharpenedHolm法(SH-Holm)，SharpenedHochberg法(SH．Hoch)，AFDR法(AFDR)。与对照组比较的方法D

5、unnett-Levy法(Dlevy)，Dunnett—Zar法(Dzar)，Brunden法(Brunden)，杜养志法(Du)。线性组合比较的方法Scheffe．Zar法(s．Zar)，Scheffe-Marascuilo法(S-Mara)，Schefie—Cohen法(S-Cohen)。基于重复抽样的方法Bootstrap和Permutation方法，在两两比较、与对照组比较及线性组合比较等类型下都适用。评价标准与模拟数据：关于样本率多重比较方法的评价，基于以下四个特性。◆能有效控制整体一类错误(f

6、amily-wiseerror，简记FWE)。本研究将控制FWE的结果按最大FWE的值分为三种情况：FWE小于n为严格控制FWE。或称较强意义下控制FWE。FWE在n至2Q之间为基本控制FWE，FWE大于2a为不能控制FWE。◆获得较高的检验效能，且判对率较高。◆具有稳健性(robustness)，即不同数据条件，如组数、样本量、相关性、分布、总体率位置等，对方法的影响没有大的波动。◆推断结果具有一致性(consistency,closedtest)，即不会出现矛盾的结论。模拟数据主要考虑以下三种情形。l

7、I硕士学位论文◆多个总体率全部相等。此时，主要考察各方法FWE值，并比较其绝对误差的大小。‘◆多个总体率部分相等。此时，考察各方法能否控制FWE，估计其检验效能的大小，比较其判对率。◆总体率全部不等。此时，考察各方法检验效能和比例效能的高低。在上述评价过程中，还同时考虑组数、样本量、总体率位置和样本量比例等因素的影响。模拟方法：运用MonteCarlo方法。用二项分布的随机数函数进行抽样，参数的设置见下表，共有4500种组合，每种参数组合条件下重复抽样50，000次。模拟工作主要通过编写SAS9．1程序完

8、成。应用“冒泡”，“快速排序”等算法完成数据排序；应用SAS的宏功能，编写各种多重比较方法的宏函数，以提高程序的运行效率；运用SAS的ODS功能产生计算结果的数据文件。通过程序的运行，得到不同参数条件下各种方法的评价指标值。模拟多个样本率比较的参数设置与组合运用StatTransfer8软件将计算结果转换为SPSS数据文件，在SPSSl3．0下进行数据分析，以图形和表格等形式表达结果。结果两两比较的方法：III样本率的多重比较