本文關鍵詞：二元響應變量的三臂非劣效性試驗

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【摘要】：非劣效性試驗廣泛地用于證明一種新藥在事先給定的非劣效界值下療效不劣于陽性對照藥.但不包含安慰劑對照組的兩臂非劣效試驗在試驗設計、分析和評價中都存在諸多問題.例如非劣效界值難于選取,檢驗的靈敏度無法保證等等.在倫理許可的情況下,包含安慰劑臂的三臂非劣效性試驗能很好的解決上述困難.三臂非劣效性試驗設計中包含試驗藥(新藥)組、傳統(tǒng)藥(陽性)對照組和安慰劑對照組,檢驗問題不僅比較了新藥是否非劣效于傳統(tǒng)藥物,也比較了新藥是否優(yōu)于安慰劑,保證了藥物的有效性,同時達到了試驗內部和外部確證,使非劣效性檢驗達到了很高的效果. 在過去,一些基于大樣本理論的方法已經用于三臂非劣效性試驗去評價新藥的有效性和非劣性,但這些方法在試驗樣本量偏小的情況下效果都不盡人意.因此,本文針對三臂非劣效性試驗中,當樣本量較小的情形下討論其有效的統(tǒng)計推斷,具體內容如下： 一.對于具有二元響應變量的三臂非劣效性試驗,我們首先基于相對差異比建立了假設檢驗,首次研究了鞍點逼近、精確無條件檢驗及漸進無條件檢驗方法在該試驗中的應用.同時討論Wald-型檢驗統(tǒng)計量,score-型檢驗統(tǒng)計量和likelihood ratio檢驗統(tǒng)計量.通過模擬計算比較了各檢驗方法以及各統(tǒng)計量的統(tǒng)計性能.根據模擬結果的經驗,從犯第一類錯誤概率和檢驗功效上看,三個統(tǒng)計量中約束Wald統(tǒng)計量TR也即score統(tǒng)計量優(yōu)于其它兩個統(tǒng)計量TW和TL,統(tǒng)計量TR在我們考慮的參數設置下是穩(wěn)健的.而五種檢驗方法中漸進無條件檢驗法(AUM)和Bootstrap重抽樣檢驗法(BTM)效果更好,大多情況下他們犯第一類錯誤概率更接近于名義值,而同時相應的功效更大. 二.對于具有二元響應變量的三臂非劣效性試驗,我們也討論了感興趣參數Φ的區(qū)間估計問題.首次將鞍點逼近和Edgeworth展開方法應用于建立砂的置信區(qū)間,并與現有的一些置信區(qū)間如Wald型漸近置信區(qū)間、約束Wald型漸沂置信區(qū)間、Bootstrap重抽樣型置信區(qū)間和MOVER混合型置信區(qū)間做了比較.通過模擬計算和實例詳細地說明了上述各種區(qū)間在我們討論的檢驗模型中的優(yōu)劣.研究表明：當樣本量較小時鞍點逼近型、Edgeworth展開型和Bootstrap重抽樣型置信區(qū)間的經驗覆蓋概率相對于我們討論的其它類型的置信區(qū)間更接近名義值,而區(qū)間寬度更小. 三.同樣對于具有二元響應變量的三臂非劣效性試驗,我們還進行了Bayes推斷,模擬計算了H1的后驗概率.并且將本文討論的假設檢驗轉化為Bayes決策問題,首次利用Bayes后驗風險準則分別在0-1損失函數和平方損失函數下模擬計算了三臂非劣效試驗的最佳樣本容量.通過實證分析我們發(fā)現：Bayes檢驗與經典假設檢驗的結果基本一致,但檢驗過程相對以往的假設檢驗更簡單；利用Bayes后驗風險準則求最佳樣本容量,特別是在平方損失函數下,后驗風險即為后驗方差,使得計算過程非常簡單,而且風險較小. 總之,本文較全面系統(tǒng)的研究了含二元響應變量的三臂非劣效性試驗的檢驗以及感興趣參數的置信區(qū)間構造和試驗樣本容量的確定問題.在前人研究的基礎上,給出了多個統(tǒng)計量和多種檢驗方法,通過比較找到最優(yōu)的選擇.理論研究最終是要服務于生產生活,三臂非劣效性試驗廣泛存在于生物和醫(yī)學領域,對于試驗的非劣性評價是當今國內外醫(yī)藥統(tǒng)計研究的熱點問題之一.我們研究的問題來源于實際應用,并在研究過程中始終堅持理論聯系實際,用實證來支持思想和方法的合理性.
【關鍵詞】：三臂試驗設計 非劣效性 率差 漸進無條件檢驗 Bootstrap重抽樣檢驗
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212.2
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 目錄7-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-13
• 1.1.1 兩臂非劣效性試驗10-12
• 1.1.2 三臂非劣效性試驗12-13
• 1.2 國內外研究現狀13-15
• 1.3 本文的主要工作15-16
• 1.4 后續(xù)研究方向16-18
• 第二章 二元響應變量的三臂非劣效性試驗的檢驗問題18-50
• 2.1 二元響應變量的三臂非劣效性試驗18-25
• 2.1.1 具有二元響應變量的三臂非劣效性試驗設計18-19
• 2.1.2 檢驗統(tǒng)計量19-25
• 2.2 檢驗方法25-33
• 2.2.1 漸進方法(AM)25
• 2.2.2 鞍點逼近法(SAM)25-30
• 2.2.3 精確無條件檢驗法(EUM)30-33
• 2.2.4 漸進無條件檢驗法(AUM)33
• 2.2.5 Bootstrap重抽樣法(BTM)33
• 2.3 模擬研究33-37
• 2.4 實例分析37
• 2.5 結論37-50
• 第三章 二元響應變量的三臂非劣效性檢驗問題中砂的漸近置信區(qū)間50-80
• 3.1 置信區(qū)間的構造50-64
• 3.1.1 Wald-型置信區(qū)間51
• 3.1.2 Score-型置信區(qū)間51-54
• 3.1.3 鞍點逼近型置信區(qū)間54-56
• 3.1.4 Edgeworth展開型置信區(qū)間56-60
• 3.1.5 Bootstrap重抽樣型置信區(qū)間60-61
• 3.1.6 MOVER型置信區(qū)間61-64
• 3.2 模擬研究64-67
• 3.3 實例分析67
• 3.4 結論67-80
• 第四章 二元響應變量三臂非劣效性試驗的Bayes推斷及樣本容量確定80-108
• 4.1 元響應變量的三臂非劣效性試驗的Bayes檢驗80-87
• 4.1.1 檢驗方法81-86
• 4.1.2 模擬研究86-87
• 4.2 二元響應變量的三臂非劣效性試驗Bayes樣本容量的確定87-99
• 4.2.1 確定樣本容量的Bayes方法88-97
• 4.2.2 模擬研究97-99
• 4.3 實例分析99-100
• 4.4 結論100-108
• 參考文獻108-119
• 發(fā)表文章目錄119-120
• 致謝120

【共引文獻】

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本文編號：844900