臨床試驗配對二項資料兩組率差和率比可信區(qū)間估計研究.pdf

1、研究背景:
　　 臨床研究中經?？梢钥吹脚鋵υO計結果為二分類的數據。該類數據可以整理成一個配對四格表。針對四個格子中的頻數進行數據分析時，視不同的研究目的有不同的方法學選擇，常見的是根據兩組率的差值和比值采用假設檢驗和可信區(qū)間方法對試驗組和對照組進行優(yōu)效性(Superiority)或非劣效性/等效性(Noninferiority/Equivalence)推斷。近年來，有關配對二項資料的非劣效/等效性推斷出現了眾多的假設檢驗和可信

2、區(qū)間估計方法，鑒于可信區(qū)間估計方法可以更直觀、準確地進行臨床判定，因此受到推崇。
　　 研究目的:
　　 本研究通過考慮兩組率的關聯(lián)系數雜交兩單組率的可信區(qū)間，構建兩相關率差和率比的可信區(qū)間估計方法，采用MonteCarlo模擬方法對其統(tǒng)計性能進行比較研究，探討不同方法的適用范圍和應用要求，為臨床試驗配對二項資料的分析評價提供合理的統(tǒng)計方法學支持。
　　 方法:
　　 1.兩相關率差可信區(qū)間的構建。根據Z

3、ou和Donner提出的所謂再生方差估計(TheMethodofVarianceofEstimatesRecovery，MOVER)思想，選取單組率可信區(qū)間估計統(tǒng)計性能較好的Wilson方法、AC方法和Jeffreys方法，并考慮兩組率的關聯(lián)系數雜交構建出兩相關率差的可信區(qū)間。在雜交過程中，選取8種不同的反映兩相關率關聯(lián)性的系數，與不同的單組率可信區(qū)間估計方法組合構成24種兩相關率差可信區(qū)間估計方法。8種反映兩相關率關聯(lián)性的系數包括φ系

4、數、Gamma系數、Kendall'stau-c系數、Somers'D平均系數、Kappa系數、列聯(lián)系數、夾角余弦系數和改進的夾角余弦系數。
　　 2.兩相關率比可信區(qū)間的構建。根據MOVER的思想，結合Fieller理論，選取單組率可信區(qū)間估計統(tǒng)計性能較好的Wilson方法、AC方法和Jeffreys方法，并考慮兩組率的關聯(lián)系數雜交構建出兩相關率比的可信區(qū)間。在雜交過程中，選取8種不同的反映兩相關率關聯(lián)性的系數，與3種不同的單

5、組率可信區(qū)間估計方法組合構成24種兩相關率比可信區(qū)間估計方法。8種反映兩相關率關聯(lián)性的系數包括φ系數、Gamma系數、Kendall'stau-c系數、Somers'D平均系數、Kappa系數、列聯(lián)系數、夾角余弦系數和改進的夾角余弦系數。
　　 3.模擬方法及參數設定。為了考量不同方法的統(tǒng)計性能，借助SAS9.2統(tǒng)計分析系統(tǒng)，采用MonteCarlo模擬方法進行各不同參數設定下的模擬實驗。
　　 兩相關率差可信區(qū)間模擬實

6、驗參數設置:(1)對照組總體陽性率π+1取三個不同水平，即[0.05，0.1]，[0.4，0.6]，[0.8，0.95]范圍;(2)兩相關率差值Δ取三種不同水平，即0，[0.01，0.05]，[0.1，0.2]范圍;(3)兩組二元變量相關系數p取四種不同水平，即[-0.1，0]，0，[0，0.2]，[0.4，0.6]范圍。選取樣本量在n較小(10≤n≤20)和中等大小(30≤n≤50)兩種情況。對于以上各種參數的不同組合，各隨機產生10

7、00個向量(n，π+1，Δ，p)。分別計算構建的各種可信區(qū)間的精確覆蓋率、預期區(qū)間寬度、左尾未覆蓋率、右尾未覆蓋率，考察各種參數取值范圍不同情況的組合下不同可信區(qū)間的統(tǒng)計性能。良好的統(tǒng)計性能應表現為區(qū)間覆蓋率更接近事先定義的名義水平，區(qū)間寬度更窄，左右尾未覆蓋區(qū)域對稱性更好。
　　 兩相關率比可信區(qū)間模擬實驗參數設置:(1)對照組總體陽性率π+1取三個不同水平，即[0.05，0.1]，[0.4，0.6]，[0.8，0.95]范圍

8、;(2)兩相關率比值θ取三種不同水平，即0.7，1，1.1;(3)兩組二元變量相關系數p取四種不同水平，即0，0.2，0.5，0.9。選取樣本量在n較小(10≤n≤20)和中等大小(30≤n≤50)兩種情況。對于以上各種參數的不同組合，各隨機產生1000個向量(n，π+1，Δ，p)。分別計算構建的各種可信區(qū)間的精確覆蓋率、預期區(qū)間寬度、左尾未覆蓋率、右尾未覆蓋率，考察各種參數取值范圍不同情況的組合下不同可信區(qū)間的統(tǒng)計性能。良好的統(tǒng)計性能

9、應表現為區(qū)間覆蓋率更接近事先定義的名義水平，區(qū)間寬度更窄，左右尾未覆蓋區(qū)域對稱性更好。
　　 結果:
　　 率差95％可信區(qū)間估計:在所有模擬情況下，基于Wilson方法結合φ系數、Tau-c系數和Somer'D平均系數構建的可信區(qū)間方法覆蓋率均非常接近事先給定的名義水平。其次是結合Gamma系數、Kappa系數、列聯(lián)系數和改進的夾角余弦系數的可信區(qū)間，由這些系數構建的可信區(qū)間覆蓋率在部分情況下低于名義水平。結合夾角余弦

10、系數構建的3種可信區(qū)間覆蓋率在很多情況下低于名義水平，統(tǒng)計性能最差。從基于的3種單樣本率可信區(qū)間估計方法看，由Wilson和AC方法構建的可信區(qū)間覆蓋率較好，由Jeffreys方法構建的可信區(qū)間覆蓋率在很多情況下低于名義水平很多，性能最差。從構建的可信區(qū)間寬度看，在π+1靠近0.5時，基于Wilson方法構建的可信區(qū)間寬度最窄，其次是基于AC方法和Jeffreys方法構建的可信區(qū)間寬度;在π+1不靠近0.5時，基于Jeffreys方法構

11、建的可信區(qū)間寬度最窄，其次是基于Wilson方法和AC方法構建的可信區(qū)間寬度。從雙尾未覆蓋率的對稱性上未發(fā)現不同方法間明顯的規(guī)律。
　　 率比95％可信區(qū)間估計:總體上，從結合的關聯(lián)系數來看，結合Gamma系數、列聯(lián)系數、夾角余弦系數和改進夾角余弦系數構建的兩相關率比可信區(qū)間存在缺陷，由這些系數構建的可信區(qū)間覆蓋率在許多情況下低于名義水平很多。從基于的3種單樣本率可信區(qū)間方法上看，由Jeffreys方法構建的可信區(qū)間覆蓋率相對最

12、差，它在多數情況下低于名義水平，而且低于名義水平值很多。其次是基于AC方法構建的可信區(qū)間，在不少情況下也低于名義水平很多。相對來說，基于Wilson方法構建的可信區(qū)間覆蓋率更接近事先定義的名義水平。從構建的區(qū)間寬度上看，不同的關聯(lián)系數中結合夾角余弦系數和Gamma系數構建的可信區(qū)間寬度相對較窄，但由該系數構建的可信區(qū)間覆蓋率不能很好的保證名義水平，所以該方法區(qū)間寬度較窄就失去了實際意義。結合其它系數構建的可信區(qū)間寬度表現相當。從基于的3

13、種單樣本率可信區(qū)間方法看，由Jeffreys方法構建的區(qū)間寬度相對最窄，其次是基于Wilson方法和AC方法構建的可信區(qū)間。從雙尾未覆蓋率的對稱性上未見到不同方法間明顯的規(guī)律。
　　 結論:
　　 綜合考慮，基于Wilson方法結合φ系數、Tau-c系數和Somers'D平均系數構建的可信區(qū)間方法估計的配對二項資料率差可信區(qū)間覆蓋率能夠較好的接近事先定義的名義水平，且在區(qū)間寬度上也有一定優(yōu)勢，具有較好的統(tǒng)計性能，因此是值