如何控制非劣效检验中的中心效应

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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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关键词：actually Methods Method normal actual 检验 效应

or the mean of zero will be the other method, the empirical bayesian is also a excel method

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。

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。

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?

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） 。