Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một Phương Pháp Kiểm Định Phi Tham Số Dựa trên So Sánh Cặp Địa Phương của Bệnh Nhân cho Các Điểm Kết Cục Đơn và Tổ Hợp
Tóm tắt
Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất một phương pháp điều chỉnh cho các yếu tố tiên đoán chính khi tiến hành một loại kiểm định phi tham số dựa trên so sánh cặp giữa các đối tượng, cụ thể là kiểm định Wilcoxon–Mann–Whitney, kiểm định Gehan và kiểm định Finkelstein-Schoenfeld. Ý tưởng là chỉ so sánh các đối tượng có thể so sánh lẫn nhau dựa trên các yếu tố tiên đoán chính này và một tiêu chí so sánh do người dùng định nghĩa. Một lợi thế của phương pháp của chúng tôi là nó có thể nâng cao độ chính xác của suy diễn thống kê và có thể tăng cường sức mạnh nghiên cứu, đồng thời kiểm soát tỷ lệ sai loại I ở mức ý nghĩa danh nghĩa. Phương pháp này được đối chiếu với phương pháp hiện có thông qua một ví dụ giả thuyết. Phương pháp đề xuất cho thấy khả năng gia tăng sức mạnh nghiên cứu.
Từ khóa
#kiểm định phi tham số #so sánh cặp #yếu tố tiên đoán #kiểm định Wilcoxon #kiểm định Gehan #kiểm định Finkelstein-SchoenfeldTài liệu tham khảo
Finkelstein DM, Schoenfeld DA (1999) Combining mortality and longitudinal measures in clinical trials. Stat Med 18(11):1341–1354
Tangen CM, Koch GG (1999) Nonparametric analysis of covariance for hypothesis testing with logrank and Wilcoxon scores and survival-rate estimation in a randomized clinical trial. J Biopharm Stat 9(2):307–338
Jiang H, Symanowski J, Paul S, Qu Y, Zagar A, Hong S (2008) The type I error and power of non-parametric logrank and Wilcoxon tests with adjustment for covariates - A simulation study. Stat Med 27(28):5850–5860
Cox DR (1972) Regression models and life-tables JR Stat. Soc B 34:187–220
Rice, J. A. (2006). Mathematical statistics and data analysis. Cengage Learning.
Cox DR, Hinkley DV (1974) Theoretical Statistics Chapman and Hall. Sringer, London
Mantel N (1967) Ranking procedures for arbitrarily restricted observation. Biometrics 23(1):65–78
Gehan EA (1965) A generalized Wilcoxon test for comparing arbitrarily singly-censored samples. Biometrika 52(1–2):203–224
Jiang F, Tian L, Fu H, Hasegawa T, Wei LJ (2019) Robust alternatives to ANCOVA for estimating the treatment effect via a randomized comparative study. J Am Stat Assoc 114(528):1854–1864
Pfeffer MA, Swedberg K, Granger CB, Held P, McMurray JJ, Michelson EL, Investigators CHARM, Committees (2003) Effects of candesartan on mortality and morbidity in patients with chronic heart failure: the CHARM-Overall programme. The Lancet 362(9386):759–766
Murdoch DJ, Tsai YL, Adcock J (2008) P-values are random variables. Am Stat 62(3):242–245