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无金标准部分核实数据下关于比例差的置信区间及样本量确定

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无金标准部分核实数据下关于比例差的置信区间及样本量确定

作者：王黎明重庆理工大学

学位级别：硕士

在生物医学研究中,对某种疾病在人群中的流行率的研究具有十分重要的意义。通常情况下人们首先对受试者利用价格便宜的筛检方法进行诊断,但是筛检方法会出现有误分类从而导致不正确的结论;金标准虽然没有误分类但价格通常昂贵。因而,为... 详细信息

在生物医学研究中,对某种疾病在人群中的流行率的研究具有十分重要的意义。通常情况下人们首先对受试者利用价格便宜的筛检方法进行诊断,但是筛检方法会出现有误分类从而导致不正确的结论;金标准虽然没有误分类但价格通常昂贵。因而,为了克服二者的不足,常使用二重抽样方法对受试者进行诊断分类。二重抽样即是首先利用筛检方法对所有个体进行分类,然后再从中随机抽取部分个体利用金标准再进行分类。由于经过金标准再诊断的个体可以反映其真实的信息,因而将二重抽样获得的数据也称为部分核实数据。由于在现实生活中,基本不存在完全无误判的金标准,因而通过二重抽样获得的数据是无金标准的部分核实数据。本文基于两种分类器都有误判的部分核实数据,研究疾病患病率之差（即比例差）的置信区间构造以及区间宽度控制下的样本量确定问题。首先,考虑了两种二重抽样模型,即满足条件独立性的模型一和不满足条件独立性的模型二。在这两种模型下,基于方差估计修正方法（即MOVER）提出了基于疾病流行率之差（比例差）的Wald置信区间,Log变换置信区间,Logit变换置信区间,Agresti-Coull置信区间,Score置信区间和似然比置信区间,Bootstrap重抽样置信区间和贝叶斯可信区间共计十二种区间估计方法。模拟研究了这些置信区间的经验覆盖概率,经验覆盖宽度以及近中非覆盖概率与非覆盖概率的比值。模拟结果表明:1)对于模型一,在小样本时,基于Wald置信区间,Log变换置信区间,Score置信区间,Bootstrap分位数置信区间和MOVER方法的比例差的置信区间有较好表现;随着样本量的增加,除了Bootstrap正态近似置信区间和Bootstrap分位数-t置信区间表现较为保守外,其余所有方法构造的置信区间均有令人满意的结果,因此被推荐于实际应用中;2)对于模型二,除了Bootstrap分位数-t置信区间表现有点保守外,其余置信区间均有令人满意的表现,因此也被推荐于实际应用中。其次,本文从置信区间宽度的角度对比例差的样本量确定的问题进行研究,提出了在给定置信水平下,Wald置信区间,Score置信区间,似然比置信区间宽度控制在指定范围内的样本量估计公式。模拟研究了在估计样本量下的置信区间的经验覆盖概率和经验覆盖宽度。模拟结果表明:1)相同参数设置下模型一下各种方法所需样本量通常大于模型二下对应方法所需的样本量;2)在两种模型下,在估计的样本量下,置信区间的经验覆盖概率接近给定的置信水平且经验覆盖宽度接近设定的宽度,因而推荐在实际应用中使用。最后,通过疟疾数据的分析验证本文提出的方法的有效性。

关键词：无金标准部分核实数据方差估计修正方法置信区间区间宽度样本量

基于分层的无金标准部分核实数据对二项比例的统计推断

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基于分层的无金标准部分核实数据对二项比例的统计推断

作者：伏启翔重庆理工大学

学位级别：硕士

本文考虑了分层设计下的无金标准部分核实数据对疾病流行率的齐性检验,基于两种模型(模型一:考虑条件独立性假定,模型二:非条件独立性假定)提出了加权最小二乘检验统计量、基于log变换、logit变换、双对数变换的加权最小二乘检验统计量... 详细信息

本文考虑了分层设计下的无金标准部分核实数据对疾病流行率的齐性检验,基于两种模型(模型一:考虑条件独立性假定,模型二:非条件独立性假定)提出了加权最小二乘检验统计量、基于log变换、logit变换、双对数变换的加权最小二乘检验统计量、似然比检验统计量和Score检验统计量进行齐性检验和样本量确定,并基于这些检验统计量提出了小样本下基于Bootstrap重抽样方法的检验过程,模拟比较研究了基于大样本的渐近检验过程和基于Bootstrap重抽样方法的小样本检验过程。模拟研究表明:Score检验统计量的性能优于其它检验统计量,因其犯第一类错误的概率能很好地控制在给定的显著性水平附近,因而被实际应用所推荐。当二项比例和样本量都不是很小时,其它检验统计量也表现良好。其次,小样本下基于Bootstrap重抽样方法的检验其犯第一类错误的概率更接近给定的显著性水平且具有更高的功效,且基于Score检验统计量的Bootstrap重抽样检验过程在两种模型下都表现良好,因而被实际应用所推荐。此外,基于Score检验统计量、似然比检验统计量和基于双对数变换的加权最小二乘检验统计量的近似估计样本量是准确的,因为它们的经验功效非常接近期望功效,犯第一类错误的概率也接近给定的显著性水平,因此被推荐使用。实例分析进一步验证了本文提出方法的有效性。

关键词： Bootstrap重抽样方法齐性检验无金标准部分核实数据样本量确定分层设计

无金标准二重抽样设计下疾病流行率和诊断准确性评价的估计研究

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无金标准二重抽样设计下疾病流行率和诊断准确性评价的估计研究

作者：瞿颖秋重庆理工大学

学位级别：硕士

在医学研究中对某种疾病的流行率以及其诊断检验参数的准确性进行估计都有着重要的意义。在对受试者进行诊断时,若采用的是有误判的诊断检验,那么可能会存在受试者被错误分类的情况,这就会导致得到的估计是有偏的;为了避免发生错误分类... 详细信息

在医学研究中对某种疾病的流行率以及其诊断检验参数的准确性进行估计都有着重要的意义。在对受试者进行诊断时,若采用的是有误判的诊断检验,那么可能会存在受试者被错误分类的情况,这就会导致得到的估计是有偏的;为了避免发生错误分类,那可以采用金标准检验。金标准检验虽然不存在误分类但往往耗时耗力且价格高昂,有误判的检验虽然便宜便捷但存在误分类。因而,采用二重抽样方法获取数据是克服这两种检验不足的有效方法之一。所谓二重抽样,即从感兴趣总体中随机抽取一部分个体全都进行有误判的检验,再从中随机抽取一部分个体来接受金标准检验。由于接受金标准检验的个体能准确知道其患病状况,因此这样的数据也称为部分核实数据。考虑到现实中金标准很难存在,常常使用的是有误判的分类器,因此通过二重抽样获得的数据称为无金标准部分核实数据。本文将基于无金标准的部分核实数据,即假定两种分类器均存在假阴性和假阳性,对疾病流行率和诊断准确性评价进行估计研究,并且从置信区间的角度,即在给定置信水平下,探究将区间宽度控制在给定范围之内所需样本量的公式或有效算法。首先,本文考虑了条件独立模型（模型一）和非条件独立模型（模型二）这两种二重抽样模型。在模型一与模型二下,提出了疾病流行率,诊断检验的敏感度和特异度的极大似然估计和贝叶斯估计共两种点估计方法,提出了它们基于Wald方法,Log变换,Logit变换,逆双曲正切变换,Bootstrap重抽样的置信区间和基于贝叶斯可信区间等区间估计方法。由于贝叶斯方法是以两种分类器条件独立为前提,因此模型二不能使用贝叶斯方法。根据模拟结果有:（1）模型一下,除在Jeffery无信息先验分布下的贝叶斯可信区间表现得较为激进外,其余置信区间都表现出了很好的性质,因而上述置信区间构造方法可被推荐于应用和实践中使用;（2）模型二下,所有置信区间都有很好的性质,因而上述置信区间构造方法可被推荐于应用和实践中使用。然后,本文从疾病流行率的置信区间出发,探究了临床实验所需样本量的确定问题。在两种模型下,提出了Wald置信区间下的样本量计算公式和逆双曲正切变换的置信区间下的样本量计算公式;模型一下还考虑了贝叶斯可信区间下的样本量的算法。根据模拟结果有:（1）对于同样的参数设置,无论是哪种方法,基于模型一得到的所需要的样本量都要比基于模型二得到的所需要的样本量要多;（2）模型一下除了在Jeffery无信息先验分布下的贝叶斯方法外,其他的样本量确定方法都有与事先给定的置信水平相近的经验覆盖概率;对于模型二,所有的样本量确定方法都有与事先给定的置信水平相近的经验覆盖概率;因而上述样本量确定方法被推荐在应用和实践中使用。最后,以疟疾数据为例,并对其进行了分析,用来说明了本文所提出方法的合理性与有效性。

关键词：患病率敏感度特异度无金标准部分核实数据置信区间样本量

部分核实数据下基于比例差的置信区间宽度的样本量确定

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第5期35卷 280-294页

作者：王黎明刘青松张晓良邱世芳重庆理工大学理学院重庆400054

基于无金标准的部分核实数据,从比例差的区间宽度的角度给出了比较两组患病率是否有显著性差异所需要的样本量。在2种不同的二重抽样模型下,分别基于Wald、对数变换、Logit变换、Score和似然比检验统计量构造的置信区间给出了在给定置... 详细信息

基于无金标准的部分核实数据,从比例差的区间宽度的角度给出了比较两组患病率是否有显著性差异所需要的样本量。在2种不同的二重抽样模型下,分别基于Wald、对数变换、Logit变换、Score和似然比检验统计量构造的置信区间给出了在给定置信水平下区间宽度控制在指定范围内的样本量估计方法。模拟研究了在估计的样本量下区间估计的经验覆盖概率和经验覆盖宽度,并基于疟疾数据利用所提出的方法进行了验证。结果表明:所提出的样本量估计方法是准确有效的。

关键词：置信区间比例差无金标准部分核实数据区间宽度样本量