一种基于条件把握度法和EM算法相结合的样本量再估计

• 作者: 于浩 柏建岭 程建成 赵杨 陈峰 黄丽红
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 临床试验 期中分析 条件把握度 EM算法 样本含量
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 33-37,42
• 页数: 6页
• 字数: 5241字
• 语种: 中文

摘要

目的 探索期中分析时正态分布资料的样本量再估计.方法 通过模拟试验比较揭盲状态下样本量再估计的条件把握度法及盲态下样本量再估计的EM算法,进而探索将两者相结合的应用策略.结果 均数差异大于初始值时越早使用条件把握度的方法,再估计之效能越高.结论 先用EM算法进行样本量再估计,如果再估计样本量大于初始样本量1.5倍,采用揭盲状态下的条件把握度法进行样本量再估计,可以尽量保持盲态和试验完整性并获得较高的把握度,同时也能减少一部分假阴性的发生以及临床资源的浪费.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈峰	南京医科大学公共卫生学院生物统计学系	202	1688	19.0	32.0
2	柏建岭	南京医科大学公共卫生学院生物统计学系	45	483	11.0	20.0
6	赵杨	南京医科大学公共卫生学院生物统计学系	86	628	13.0	21.0
10	于浩	南京医科大学公共卫生学院生物统计学系	111	1247	18.0	31.0
14	黄丽红	南京医科大学公共卫生学院生物统计学系	5	9	1.0	2.0
15	程建成	南京医科大学公共卫生学院生物统计学系	1	1	1.0	1.0