樣本率多重比較方法的應(yīng)用研究及SAS程序.pdf

1、目的：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理中經(jīng)常會(huì)遇到樣本率比較的問題，針對(duì)多組樣本率差異的比較，可采用χ2檢驗(yàn)，對(duì)多組的樣本率經(jīng)假設(shè)檢驗(yàn)后，若假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果是拒絕H0，接受H1，可認(rèn)為各總體率不等或不完全相等，對(duì)于要具體回答究竟哪兩個(gè)總體率間有差別，哪兩個(gè)總體率之間沒有差別，則要進(jìn)一步做樣本率的多重比較。本研究從醫(yī)學(xué)應(yīng)用角度出發(fā)，針對(duì)樣本率兩兩比較方法和與對(duì)照組比較方法進(jìn)行研究，期望找到幾種較優(yōu)的樣本率多重比較方法，并探索研究篩選出的較優(yōu)方法的大致的適用范圍

2、和應(yīng)用條件，同時(shí)給出實(shí)例和SAS程序，促進(jìn)其推廣和應(yīng)用。
　　 方法：運(yùn)用Monte Carlo方法，以二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)函數(shù)進(jìn)行重復(fù)抽樣，重復(fù)次數(shù)1000次，用SAS9.2軟件編寫程序，模擬計(jì)算出每一種樣本率多重比較方法的總Ⅰ型錯(cuò)誤率(family-wise error rate，F(xiàn)WER)控制在α內(nèi)的比例，并以其為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選，得出較優(yōu)的樣本率多重比較方法。然后以基本控制FWER在α水準(zhǔn)內(nèi)為條件，通過Monte Carlo方法

3、模擬探索較優(yōu)方法的適用范圍和應(yīng)用條件，最終在SAS中編寫程序?qū)崿F(xiàn)該法并通過實(shí)例說明效果，促進(jìn)其推廣和應(yīng)用。
　　 結(jié)果：1．以總Ⅰ型錯(cuò)誤率(FWER)控制在α內(nèi)的比例為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)樣本率多重比較方法進(jìn)行篩選得出較優(yōu)的方法是：兩兩比較中有SNK法、Bonferroni法、Step-UpHommel法、Step-Up Hochberg法、Step-down Holm法、Step-down Sidak法、Bootstrap和Permuta

4、tion法；與對(duì)照組比較中有Dunnett-SNK法、Brunden法、Bootstrap和Permutation法。2．以基本控制FWER在α內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選得出較優(yōu)方法的適用條件：在樣本率兩兩比較中，當(dāng)n≤40且k≤5時(shí)可采用SNK法；各組樣本量相差懸殊時(shí)用Bonferroni法；因?yàn)檎{(diào)整檢驗(yàn)水準(zhǔn)的逐步法結(jié)果都較相應(yīng)的單步法好，所以推薦使用逐步法；逐步方法中推薦順序?yàn)镾tep-up Hommel法＞Step-up Hochberg法

5、＞Step-down Sidak法＞Step-down Holm法；Bootstrap或Permutation法在組數(shù)較多，數(shù)據(jù)量大時(shí)用，但樣本量相差極為懸殊時(shí)不宜使用，否則會(huì)得到錯(cuò)誤的結(jié)論；在與對(duì)照組的比較中，跟其他方法相比，Dunnett-SNK法對(duì)條件基本無(wú)限制，結(jié)果也最穩(wěn)健，值得推薦普遍應(yīng)用；當(dāng)組數(shù)k在3～5間用Brunden法，當(dāng)組數(shù)k＞5時(shí)，控制FWER的能力太強(qiáng)，致使結(jié)果太保守不宜采用；而Bootstrap或Permuta

6、tion法在組數(shù)較多數(shù)據(jù)量大時(shí)應(yīng)用，但樣本量相差極為懸殊時(shí)不宜使用。
　　 結(jié)論：本文從醫(yī)學(xué)應(yīng)用角度出發(fā)對(duì)樣本率的兩兩比較方法和與對(duì)照組比較的方法進(jìn)行研究后得出：樣本率的兩兩比較方法中，一般推薦使用4種逐步調(diào)整檢驗(yàn)水準(zhǔn)法，推薦順序?yàn)椋篠tep-up Hommel法＞Step-up Hochberg法＞Step-down Sidak法＞ Step-down Holm法；但是，當(dāng)n≤40且k≤5時(shí)推薦使用SNK法；當(dāng)各組樣本量相差懸