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2009-09-20
近在学习非劣效检验,当涉及多中心时,如何控制中心效应?
例如:研究新药,至少不比常规用药差(即非劣效),若在多个中心开展研究,还要考虑控制中心效应。在差异检验中,我们常可以应用CMH来校正,但在非劣效检验中,我没有找到相应的办法。
望大侠指点


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Actually, the data which you own infers to batch effect, you can use Normalize methods to deal with it.
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2009-9-20 16:19:40
or the mean of zero will be the other method, the empirical bayesian is also a excel method
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2009-9-23 07:23:47
谢谢爱萌版主,但我还是不懂。
数据的结构如下:
患者 中心 治疗 疗效
1          1       A       显效
2          1       B      有效
3          3       B      恶化
4          2       A      稳定
...
A是新药,B是常规药
结果(虚拟的):
A药的显效率40%, B药45%。若假定非劣效界值10%,即A药的疗效不低于B药的疗效10%,我们视其为非劣效。通常我们应用非劣效检验,或可信区间法得出结论。但若考虑中心效应,即要平衡每家医院的效应,我就不会了。版主提到的应用Normalize methods 等,不知具体如何操作。不胜感谢。
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2009-9-23 13:41:57
建议用单向有序R×C分析
理由:从显效→恶化是有顺序排列性质的。
建模实现1(分布未知):秩和检验
建模实现2:R×C表等级资料的Kruskal-Wallis检验、RIDIT分析和CPD分析(Kruskal-Wallis检验(即H检验)是一种经典的非参数统计方法,RIDIT分析为在H检验基础上发展起来,CPD分析为王广仪教授首创,并在他的专著中对3种方法有精彩的论述。)
建模实现3:有序变量的logistic回归分析法”分析A,B,C等3种药物的疗效之间是否有显著差别。
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2009-9-23 15:11:14
brianzhang2005 发表于 2009-9-23 07:23
谢谢爱萌版主,但我还是不懂。
数据的结构如下:
患者 中心 治疗 疗效
1          1       A       显效
2          1       B      有效
3          3       B      恶化
4          2       A      稳定
...
A是新药,B是常规药
结果(虚拟的):
A药的显效率40%, B药45%。若假定非劣效界值10%,即A药的疗效不低于B药的疗效10%,我们视其为非劣效。通常我们应用非劣效检验,或可信区间法得出结论。但若考虑中心效应,即要平衡每家医院的效应,我就不会了。版主提到的应用Normalize methods 等,不知具体如何操作。不胜感谢。
你需要把每个中心标准化,才能比较,如果在1中不严谨那?
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2009-9-24 06:09:16
谢谢版主,我再尝试其他方法吧
对这类资料,单向有序R×C分析,Kruskal-Wallis检验、RIDIT分析比较常用。但这些方法尚无非劣效方面的考虑,后两者也无中心效应的平衡。
我请教过统计老师(UCLA教STATA)关于CMH的事,她对SAS中应用CMH并不是很认同(我以前是学STATA的,STATA中并无CMH) 。
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