医学论文基线

医学检验方面的毕业论文在轻风论文网很多的哦，之前我就找上面的老师帮忙指导的。相对于网上很多个人和小机构要好很多，我之前找的王老师咨询的，非常专业的说这里还有些参考资料，你看看 临床试验中区间检验的样本量与检验效能估计医药事业的发展，区间检验越来越受到研究者的重视。它是基于传统显著性检验而发展起来的一种新的假设检验方法，主要包括非劣效检验、检验与优效检验。因为它的检验假设不再是一个点而是一个区间而在1987年被Schuirmann首命名为“区间假设检验”或“区间检验”。自上个世纪60、70年代出现发展至今，不仅对于新药的开发与评估发挥了重要作用，而且已经广泛应用于社会各个领域如社会科学研究、教育学研究等等。在医学与卫生统计学领域，对于保证受试药品与参照药品等效／非劣效／优效，传统的显著性检验是不妥的，区间检验对于保证受试药品的安全性及有效性尤为重要。 本课题在对区间检验的定义以及其与显著性检验的区别与联系进行归纳总结的基础上，Monte Carlo抽样模拟试验对多中心临床试验中区间检验的样本量与检验效能进行了初步研究；模拟验证区间检验中β的单、取值；不同方法估计不同参数组合下等效性检验的样本量与检验效能以及同一种设计类型、参数组合下三种区间检验(非劣效／等效／优效)的样本量与检验效能之间的大小关 第四军医大学硕士学位论文 系;建立线性模型，估计多中心临床试验中中心效应与基线值效 应对于样本量与检验效能的影响;初步估计中心数目的多少与样本量 与检验效能的关系。所有的模拟程序均在SAS里编写。具体工作与研 究结果如下: 1概括地总结了影响区间检验的样本量与检验效能的几个主要因 素:重点介绍了区间检验中。与p的确定与含 义，并指出了文献中所存在的分歧;然后利用计算机抽样模拟的方法、 不同设计类型、不同参数取值下计算的样本量，模拟估算所对应 的检验效能。由实验结果看出:对于非劣效/优效检验，p均取单侧; 而就等效性检验而言: (l)当e一。时，p宜取双侧且n==2[(u卜。+ul一，/2)(/(A一夕)]， (2)当0半。时，p宜取单侧且n=2[(u，、+u卜，)(。/(△一0)]， 2利用PhilliPs法算单样本设计、配对设计、平行组设计、2 xZ交叉设计等四种实验设计方案、不同参数组合下等效性检验的样 本量与检验效能，结果提示:利用PhiniPs法估计的样本量更接近于 模拟结果且发现PhilliPs法能够弥补传统方法的不足;抽样模拟三种 区间检验(非劣效/等效/优效)不同参数组合下的样本量与检验效能: 尽管通常情况下，非劣效界值等效界值优效界值，但是却不能想当 然得出它所需样本量排序与此相同，它们的大小顺序与等效性检验 的检验水准以及其他一些因素组合密切关。 3抽样模拟多中心临床试验中不同中心数目、不同参数组合下的 样本量与检验效能，初步估中心数目与中心效应对于样本量的影响。 结果表明:中心效应不能轻易忽略，否则我们将会低估际需要的样 本量，而中心数目的多少对于样本量与检验效能的影响并不明显。 4建立协方差分析模型，抽样模拟估计多中心临床实验中基线效 应对于样本量与检验效能的影响;模拟结果提示:果基线效应确实 3 第四军医大学硕士学位论文 存在而对其忽略不计的话，会低估所需样本量。试验结果也从另一 方面证实了中心数目的多少与样本量与检验效能的大小并无直接关 系。 本课的创新点在于:一是对于区间检验与传统显著性检验中a 与p的确定与含义做了具体阐述，并利Monte Carlo模拟试验初步对 区间检验中日的单、双侧取值作了验证并给出了较为合理的解释;二 是通过建立线性模型，对多中心临床试验中的中心效应、中心数目以 及基线效应对于样本量与检验效能的影响作了初步估计。 临床试验中样本量的估计是一个重要而又不能回避的问题。研 究对影响区间检验的样本量与检验效能的一些因素作了初步探讨，以 期能够为临床工作者提供些参考。本研究提供了部分样本含 量估计表，可供实际工作者查阅。不懂的你上轻风论文网自己看吧

护理研究基线的内容是包括绪论、研究选题、文献检索、研究设计、总体和样本、资料的收集、资料的整理与分析、护理论文的撰写。《护理研究基础》共分为八章，紧扣护理研究的各个环节进行编写，内容包括绪论、研究选题、文献检索、研究设计、总体和样本、资料的收集、资料的整理与分析、护理论文的撰写。本书主要读者是护理学、助产专业高职高专学生，可供护理专业教师和临床护理工作者使用和参考。

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数值变量，符合正态性，用均数（标准差）表示，采用t检验比较组间差异；不符合正态性，中位数（四分位数间距）表示，采用Man-Whitney U检验比较组间差异。分类变量采用频数（百分比）表示，采用卡方检验或精确概率法进行比较组间差异。

多组比较，数值变量，符合正态性，用均数（标准差）表示，采用方差分析比较组间差异；不符合正态性，用中位数（四分位数间距）表示，采用 检验比较组间差异。分类变量采用频数（百分比）表示，采用卡方检验或精确概率法进行比较组间差异。