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摘要:
目的 通过SAS编程实现Bayesian方法在卫生经济学评价中的样本量估计,弥补该领域样本量计算在操作上的不足.方法 概括性地介绍Bayesian方法的理论背景,以及分析阶段和设计阶段的先验信息对样本量估计的重要性,给出样本量估算的不等式.编写SAS宏程序,利用迭代算法估算出不同参数组合下的样本量.结果 通过举例展示了三种情形下的样本量估计结果,包括:分析阶段较弱、设计阶段较强的先验信息,分析阶段较弱、设计阶段适当的先验信息,以及分析阶段、设计阶段相同的先验信息.效果与成本的相关系数(含方向)、效应量、意愿支付界值与所需样本量呈负相关.此外,先验信息越强,所需样本量越小.结论 本文的SAS程序可以实现不同效应量、相关系数、意愿支付界值等参数组合下的Bayesian样本量估计结果,还包括了经典的频率方法.
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文献信息
篇名 卫生经济学评价中基于贝叶斯NMB模型的样本量估计方法及SAS实现
来源期刊 中国卫生统计 学科
关键词 成本效果 样本量 Bayesian方法 SAS编程
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 603-606
页数 4页 分类号
字数 4235字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈平雁 南方医科大学生物统计学系 118 978 16.0 27.0
2 黄云 南方医科大学生物统计学系 3 1 1.0 1.0
3 张娟娟 南方医科大学生物统计学系 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
成本效果
样本量
Bayesian方法
SAS编程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国卫生统计
双月刊
1002-3674
21-1153/R
大16开
沈阳市和平区北二马路92号
8-39
1984
chi
出版文献量(篇)
6078
总下载数(次)
19
总被引数(次)
51365
论文1v1指导