有序分類縱向數(shù)據(jù)樣本量估計(jì)及其SAS實(shí)現(xiàn).pdf

1、目的:
　　探討有序分類縱向數(shù)據(jù)樣本量的估計(jì)，并采用SAS編制Monte Carlo模擬宏程序?qū)烙?jì)公式進(jìn)行效能評估。
　　方法:
　　基于有序分類樣本量的估計(jì)公式，結(jié)合縱向數(shù)據(jù)的特性，考慮條件相關(guān)系數(shù)ρ重復(fù)測量次數(shù)n，通過引入校正系數(shù)構(gòu)建有序分類縱向數(shù)據(jù)樣本量的估計(jì)公式。針對3個有序分類等級，2次重復(fù)資料的概率分布構(gòu)造了模擬抽樣的方法；然后構(gòu)建多水平累積概率模型分析有序分類縱向數(shù)據(jù)。利用Monte Carlo模擬估計(jì)

2、實(shí)際效能，并將有序分類縱向數(shù)據(jù)樣本量公式計(jì)算的效能與Monte Car能進(jìn)行比較，考核有序分類縱向數(shù)據(jù)樣lo模擬估計(jì)的效能和多分類橫斷面數(shù)據(jù)樣本量公式計(jì)算的效本量公式估計(jì)結(jié)果的有效性和可靠性。所有過程的實(shí)現(xiàn)均采用SAS宏完成。
　　結(jié)果:
　　(1)構(gòu)建得到有序分類縱向數(shù)據(jù)樣本量計(jì)算公式:此處公式省略
　　(2)利用SAS編程，可以完成樣本量估計(jì)、資料分析、Monte Carlo抽樣的整個過程。
　　(3)有序分

3、類縱向數(shù)據(jù)樣本量公式估計(jì)的結(jié)果隨著相關(guān)系數(shù)的增大而增大；隨著重復(fù)次數(shù)的增多而減小，當(dāng)重復(fù)次數(shù)大于5次，所需的樣本量趨于穩(wěn)定；樣本率分布越不均衡，所需樣本量越大；在組間效應(yīng)差異一定的情況下，縱向設(shè)計(jì)可以顯著地減少研究所需的樣本量。
　　(4)有序分類縱向數(shù)據(jù)樣本量公式估計(jì)的結(jié)果能很好的保證實(shí)際Power達(dá)到預(yù)設(shè)水準(zhǔn)，相比橫斷面數(shù)據(jù)樣本量估計(jì)公式可以較大程度上節(jié)約樣本量。但是有序分類縱向數(shù)據(jù)樣本量估計(jì)公式仍然存在樣本量過分估計(jì)的問題。