本文選題：非參數(shù)置信區(qū)間　切入點(diǎn)：配對(duì)設(shè)計(jì)　出處：《南方醫(yī)科大學(xué)》2017年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：背景:配對(duì)率數(shù)據(jù)在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域中極為常見(jiàn)。對(duì)于配對(duì)率數(shù)據(jù),不論在非劣、優(yōu)效還是等效性驗(yàn)證中,置信區(qū)間都扮演著重要的角色。對(duì)于配對(duì)率差的置信區(qū)間構(gòu)建,目前推薦的Tango score近似法的置信區(qū)間寬度相對(duì)較寬,推薦的非條件精確置信區(qū)間及對(duì)應(yīng)的近似非條件精確置信區(qū)間運(yùn)算量較大。Lange等人將靈敏度、特異度當(dāng)成特殊的AUC,為配對(duì)率的置信區(qū)間構(gòu)建提供了一條新思路。但現(xiàn)有非參數(shù)法計(jì)算復(fù)雜,限制了其應(yīng)用。對(duì)于配對(duì)率比的置信區(qū)間構(gòu)建,已有的模擬研究得出了不一致的結(jié)論,因此需要對(duì)已有方法重新進(jìn)行模擬比較。本研究在已有方法的基礎(chǔ)上增加了新的基于不同相關(guān)系數(shù)處理方法的MOVER法構(gòu)建策略。目的:①利用AUC基于U統(tǒng)計(jì)量的非參數(shù)構(gòu)建方法構(gòu)建配對(duì)率差的非參數(shù)置信區(qū)間,并與已有方法進(jìn)行模擬比較;②基于MOVER法提出兩種新的配對(duì)率比置信區(qū)間構(gòu)建策略,并與已有方法進(jìn)行模擬比較。方法:①將率數(shù)據(jù)表示為U統(tǒng)計(jì)量的表達(dá)式,基于structural component方法構(gòu)建配對(duì)率協(xié)方差陣;基于正態(tài)分布及t分布近似構(gòu)建配對(duì)率差的非參數(shù)置信區(qū)間方法。②采用兩種不同的相關(guān)系數(shù)調(diào)整方法構(gòu)建配對(duì)率差MOVER Wilson score置信區(qū)間,并將所有方法進(jìn)行模擬比較。③模擬比較評(píng)價(jià)指標(biāo)采用置信區(qū)間覆蓋率、平均/中位寬度以及尾側(cè)不覆蓋率比值指標(biāo)。結(jié)果:基于U統(tǒng)計(jì)量,本研究構(gòu)建了基于正態(tài)分布及自由度為n-1的t分布近似配對(duì)率差置信區(qū)間�；谂鋵�(duì)率相關(guān)系數(shù)φ估計(jì),本研究基于φ的連續(xù)性矯正法給出了新的MOVER置信區(qū)間構(gòu)建策略。同時(shí)本研究基于將配對(duì)率四格表數(shù)據(jù)當(dāng)做多項(xiàng)分布數(shù)據(jù),得出了基于多項(xiàng)分布率比的MOVER置信區(qū)間構(gòu)建策略。模擬研究得出:①對(duì)于配對(duì)率差的置信區(qū)間,本研究提出的基于自由度n-1的t分布非參數(shù)法與Tango score法的覆蓋率在各參數(shù)設(shè)置下均高于94%,并且除了在小樣本情況下,本研究提出的非參數(shù)方法置信區(qū)間寬度比Tango score法置信區(qū)間要窄,尾側(cè)不覆蓋率指標(biāo)各參數(shù)設(shè)置下均有較好的表現(xiàn)。相比精確置信區(qū)間法本研究提出的非參數(shù)法計(jì)算更為簡(jiǎn)單。②對(duì)于配對(duì)率比置信區(qū)間法,本研究提出的φ連續(xù)性校正MOVER Wilson score覆蓋率整體表現(xiàn)最優(yōu),置信區(qū)間寬度較窄。近似score法及本研究提出的基于多項(xiàng)分布MOVER法表現(xiàn)次之。就尾側(cè)不覆蓋率來(lái)講,基于近似score法、基于多項(xiàng)分布對(duì)數(shù)變換MOVER法及φ連續(xù)性校正MOVER Wilson score法要優(yōu)于其他方法。結(jié)論:本研究建立了基于U統(tǒng)計(jì)量的配對(duì)率差置信區(qū)間構(gòu)建t分布近似非參數(shù)法。該方法計(jì)算簡(jiǎn)便,而且模擬研究顯示不論在大樣本還是小樣本下其均有較好的表現(xiàn),適合在應(yīng)用中推廣使用。將配對(duì)率數(shù)據(jù)當(dāng)成多項(xiàng)分布數(shù)據(jù)及基于相關(guān)系數(shù)φ連續(xù)性校正所構(gòu)建的MOVER Wilson score法的配對(duì)率比置信區(qū)間相比已有方法表現(xiàn)較好,其中以基于連續(xù)性校正φ估計(jì)的方法表現(xiàn)最優(yōu)。綜合考慮本研究推薦應(yīng)用中使用連續(xù)性校正φ估計(jì)的MOVER Wilson score法。
[Abstract]:Background: matching rate data in biostatistics applications is very common. For paired data, regardless of the non inferior, superior efficiency or equivalenceverification, confidence intervals have played an important role. For the matching rate difference confidence interval construction, the width of confidence interval currently recommended Tango score approximation method is relatively wide approximate, non conditional non recommended conditions of exact confidence intervals and the corresponding confidence interval computation by.Lange sensitivity, specificity as a special AUC for paired rate confidence interval provides a new way to construct a non parametric method. But the existing computational complexity, which limits its application. For the construction of confidence interval rate matching ratio, simulation studies have yielded conflicting results, so we need to re simulate the comparison of existing methods. This research is based on the existing method adds a new base in With the method of MOVER correlation coefficient method to construct strategy. Objective: 1. Using AUC to construct the construction method of non parametric paired confidence interval rate difference based on nonparametric U statistics, and by comparing with existing methods; the MOVER method based on the proposed two new pairing rate than the confidence interval construction strategy, and with existing methods comparison of simulation. Methods: the data rate expressed as U statistic expression, structural component method of constructing covariance matrix based on the matching rate; normal distribution and t distribution approximation to construct non parametric paired confidence interval method. The rate difference based on correlation coefficients of two different adjustment methods to construct pairing rate difference MOVER score confidence interval Wilson and, all methods are compared. The simulation simulation and comparison of evaluation index by using the confidence interval coverage rate, average / median width and tail side coverage ratio index: Based on U statistics, this study constructed a normal distribution and N-1 degrees of freedom t distribution approximation matching rate difference confidence interval. Based on the correlation coefficient matching rate estimation based on this research, based on the continuity of the new correction method with MOVER confidence interval construction strategy. At the same time this study based on the matching rate of four case table data as multinomial distribution data obtained multinomial distribution ratio MOVER confidence interval based on the simulation of the confidence interval matching rate difference, the degree of freedom of n-1 t distribution and Tango non parametric method score method based on coverage in all parameters was higher than 94%. And except in the case of small samples, this study proposes a non parametric method of confidence interval width is narrower than the Tango score confidence interval, caudal not coverage parameters provided better performance were compared. The exact position The non parameter method to calculate the confidence interval method proposed is simple. For the matching rate than the confidence interval method, this study proposes a MOVER Wilson score with continuity correction coverage best overall performance, the confidence interval width is narrow. The approximate score method and the MOVER method based on the multinomial distribution of performance. The tail side does not cover rate, approximate score method based on the multinomial distribution logarithmic transformation method of MOVER and MOVER Wilson score with continuity correction method is better than other methods based on. Conclusion: This study established the U statistic matching rate difference confidence interval constructed t distribution approximation method based on non parameter. This method is simple in calculation, and simulation research shows that in large or small sample size which have good performance, suitable for use in the application. The paired data rate as multinomial distribution data and the correlation coefficient based on continuity correction The matching rate of the MOVER Wilson score method is better than that of the confidence interval method, and the method based on the continuous correction method is the best. The MOVER Wilson score method is recommended for the recommended application.

【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1601492