目 錄
第1章 PASS檢驗功效和樣本含量估計入門\t1
1．1 PASS檢驗功效和樣本含量估計概述\t1
1．2 PASS界面\t3
1．2．1 主窗口\t3
1．2．2 程序窗口\t6
第2章 定量資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t13
2．1 單樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t13
2．1．1 單樣本平均值的差異性檢驗\t13
2．1．2 單樣本平均值的差異性檢驗(效應大小法)\t15
2．1．3 單樣本平均值的置信區間\t17
2．1．4 指定容許概率的單樣本平均值的置信區間\t18
2．1．5 正態分布資料的百分位數置信區間\t20
2．1．6 單樣本或配對樣本平均值的非劣效性檢驗\t21
2．1．7 單樣本或配對樣本平均值的優效性檢驗\t23
2．1．8 單樣本或配對樣本平均值的等效性檢驗\t25
2．2 配對樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t27
2．2．1 配對樣本平均值的差異性檢驗\t27
2．2．2 配對樣本平均值的置信區間\t29
2．2．3 配對樣本平均值的等效性檢驗\t30
2．3 兩獨立樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t32
2．3．1 假設方差齊性的兩獨立樣本t檢驗\t32
2．3．2 允許方差不齊的兩獨立樣本t檢驗\t35
2．3．3 兩獨立樣本t檢驗(效應大小法)\t37
2．3．4 兩獨立樣本平均值比的差異性檢驗\t39
2．3．5 兩獨立樣本平均值差的置信區間\t41
2．3．6 兩獨立樣本平均值差的等效性檢驗\t42
2．3．7 兩獨立樣本平均值比的等效性檢驗\t44
2．3．8 兩獨立樣本平均值差的優效性檢驗\t46
2．3．9 兩獨立樣本平均值比的優效性檢驗\t48
2．3．10 兩獨立樣本平均值差的非劣效性檢驗\t50
2．3．11 兩獨立樣本平均值比的非劣效性檢驗\t52
2．3．12 多中心隨機設計的兩獨立樣本平均值檢驗\t54
2．4 方差分析的檢驗功效和樣本含量估計\t55
2．4．1 單因素方差分析F檢驗\t55
2．4．2 單因素方差分析F檢驗(效應大小法)\t58
2．4．3 單因素方差分析對比\t59
2．4．4 協方差分析\t61
2．4．5 多重比較\t63
2．4．6 最小有效劑量的Williams檢驗\t65
第3章 定性資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t67
3．1 單樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t67
3．1．1 單樣本比例的差異性檢驗\t67
3．1．2 單樣本比例的差異性檢驗(效應大小法)\t70
3．1．3 單樣本比例的置信區間\t71
3．1．4 有限總體的單樣本比例的置信區間\t73
3．1．5 單樣本比例的等效性檢驗\t74
3．1．6 單樣本比例的優效性檢驗\t76
3．1．7 單樣本比例的非劣效性檢驗\t79
3．2 兩相關或配對樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t81
3．2．1 配對樣本比例的McNemar檢驗\t81
3．2．2 配對樣本率差的等效性檢驗\t85
3．2．3 配對樣本率差的非劣效性檢驗\t87
3．2．4 配對樣本率比的等效性檢驗\t88
3．2．5 配對樣本率比的非劣效性檢驗\t90
3．2．6 匹配設計病例-對照設計的兩相關樣本比例的差異性檢驗\t91
3．3 兩獨立樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t93
3．3．1 兩獨立樣本比例的差異性檢驗\t93
3．3．2 兩獨立樣本比例的差異性檢驗(效應大小法)\t98
3．3．3 兩獨立樣本率差的置信區間\t100
3．3．4 兩獨立樣本相對危險度的置信區間\t102
3．3．5 兩獨立樣本優勢比的置信區間\t104
3．3．6 兩獨立樣本率差的等效性檢驗\t106
3．3．7 兩獨立樣本率比的等效性檢驗\t109
3．3．8 兩獨立樣本率差的優效性檢驗\t111
3．3．9 兩獨立樣本率比的優效性檢驗\t115
3．3．10 兩獨立樣本率差的非劣效性檢驗\t117
3．3．11 兩獨立樣本率比的非劣效性檢驗\t121
3．3．12 重復測量設計的兩獨立樣本率檢驗\t123
3．4 多樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t125
3．4．1 列聯表的χ2檢驗\t125
3．4．2 處理組和對照組比例的多重比較\t127
3．4．3 分層設計的兩樣本比例的Cochran-Mantel-Haenszel檢驗\t131
3．4．4 比例趨勢的Cochran-Armitage檢驗\t133
第4章 比率和計數資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t137
4．1 Poisson率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t137
4．1．1 單樣本Poisson率檢驗\t137
4．1．2 兩獨立樣本Poisson率差的差異性檢驗\t138
4．1．3 兩獨立樣本Poisson率比的差異性檢驗\t141
4．1．4 兩獨立樣本Poisson率比的等效性檢驗\t143
4．1．5 兩獨立樣本Poisson率比的優效性檢驗\t146
4．1．6 兩獨立樣本Poisson率比的非劣效性檢驗\t148
4．1．7 藥物上市後監測\t149
4．2 負二項率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t152
4．2．1 兩獨立樣本負二項率比的差異性檢驗\t152
4．2．2 兩獨立樣本負二項率比的等效性檢驗\t154
4．2．3 兩獨立樣本負二項率比的優效性檢驗\t156
4．2．4 兩獨立樣本負二項率比的非劣效性檢驗\t157
第5章 相關統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t160
5．1 相關繫數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t160
5．1．1 Pearson相關檢驗\t160
5．1．2 兩個相關繫數的差異性檢驗\t161
5．1．3 點雙列相關檢驗\t162
5．1．4 Pearson相關繫數的置信區間\t164
5．1．5 Spearman秩相關繫數的置信區間\t165
5．1．6 Kendall τ相關繫數的置信區間\t166
5．1．7 點雙列相關繫數的置信區間\t167
5．2 Cronbach α繫數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t168
5．2．1 單個Cronbach α繫數的差異性檢驗\t168
5．2．2 兩個Cronbach α繫數的差異性檢驗\t170
5．2．3 Cronbach α繫數的置信區間\t172
5．3 類內相關繫數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t173
5．3．1 類內相關繫數的差異性檢驗\t174
5．3．2 類內相關繫數的置信區間\t175
5．4 Kappa繫數統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t176
5．4．1 兩個評分者一致性的Kappa檢驗\t176
5．4．2 Kappa值的置信區間\t178
5．5 Lin一致性相關繫數檢驗的檢驗功效和樣本含量估計\t181
第6章 回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t184
6．1 直線回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t184
6．1．1 直線回歸斜率的假設檢驗\t184
6．1．2 直線回歸斜率的置信區間\t186
6．1．3 兩直線回歸斜率的差異性檢驗\t187
6．1．4 兩直線回歸截距的差異性檢驗\t189
6．2 多重回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t190
6．2．1 多重回歸\t191
6．2．2 多重回歸(效應大小法)\t192
6．3 Logistic回歸統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t194
6．3．1 單個二分類協變量Logistic回歸的優勢比Wald檢驗\t194
6．3．2 兩個二分類協變量Logistic回歸的優勢比Wald檢驗\t195
6．3．3 兩個二分類協變量Logistic回歸的交互優勢比Wald檢驗\t197
6．3．4 單個二分類協變量Logistic回歸優勢比的置信區間\t199
6．3．5 兩個二分類協變量Logistic回歸優勢比的置信區間\t201
6．3．6 兩個二分類協變量Logistic回歸的交互優勢比的置信區間\t202
6．3．7 單因素或多重Logistic回歸\t203
6．3．8 二分類協變量條件Logistic回歸的優勢比檢驗\t207
6．3．9 單個定量協變量條件Logistic回歸的優勢比檢驗\t209
6．4 概率單位分析的檢驗功效和樣本含量估計\t210
6．5 Poisson回歸的檢驗功效和樣本含量估計\t212
6．6 臨床與醫學實驗室參考區間的樣本含量估計\t215
第7章 生存資料統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t218
7．1 單樣本生存曲線的檢驗功效和樣本含量估計\t218
7．1．1 單樣本Logrank檢驗\t218
7．1．2 單樣本參數治愈模型檢驗\t221
7．2 兩樣本生存曲線的檢驗功效和樣本含量估計\t223
7．2．1 無模型假設的兩樣本Logrank檢驗\t223
7．2．2 非劣效性Logrank檢驗\t227
7．2．3 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線檢驗\t229
7．2．4 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的等效性檢驗\t230
7．2．5 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的優效性檢驗\t232
7．2．6 使用Cox比例風險模型的兩生存曲線的非劣效性檢驗\t234
7．2．7 假設指數模型的兩風險率差檢驗\t235
7．2．8 假設指數模型的兩風險率差的等效性檢驗\t238
7．2．9 假設指數模型的兩風險率差的優效性檢驗\t240
7．2．10 假設指數模型的兩風險率差的非劣效性檢驗\t242
7．2．11 計算競爭風險的Logrank檢驗\t245
7．2．12 Logrank檢驗(Freedman法)\t248
7．2．13 Logrank檢驗(Lachin和Foulkes法)\t250
7．3 Cox回歸的檢驗功效和樣本含量估計\t252
第8章 診斷試驗統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t255
8．1 ROC曲線的檢驗功效和樣本含量估計\t255
8．1．1 單樣本ROC曲線檢驗\t255
8．1．2 兩樣本ROC曲線檢驗\t259
8．1．3 ROC曲線AUC的置信區間\t260
8．2 靈敏度和特異度檢驗的檢驗功效和樣本含量估計\t262
8．2．1 單樣本靈敏度與特異度檢驗\t262
8．2．2 兩獨立樣本的靈敏度和特異度檢驗\t264
8．2．3 配對樣本的靈敏度檢驗\t266
第9章 交叉設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t269
9．1 交叉設計概述\t269
9．1．1 2×2交叉設計\t269
9．1．2 高階交叉設計\t269
9．2 2×2交叉設計的檢驗功效和樣本含量估計\t270
9．2．1 2×2交叉設計的兩個平均值差的差異性檢驗\t270
9．2．2 2×2交叉設計的兩個平均值比的差異性檢驗\t272
9．2．3 2×2交叉設計的兩個平均值差的等效性檢驗\t274
9．2．4 2×2交叉設計的兩個平均值比的等效性檢驗\t275
9．2．5 2×2交叉設計的兩個平均值差的優效性檢驗\t276
9．2．6 2×2交叉設計的兩個平均值比的優效性檢驗\t278
9．2．7 2×2交叉設計的兩個平均值差的非劣效性檢驗\t279
9．2．8 2×2交叉設計的兩個平均值比的非劣效性檢驗\t280
9．3 高階交叉設計的檢驗功效和樣本含量估計\t281
9．3．1 高階交叉設計的兩個平均值差的差異性檢驗\t281
9．3．2 高階交叉設計的兩個平均值比的差異性檢驗\t283
9．3．3 高階交叉設計的兩個平均值差的等效性檢驗\t285
9．3．4 高階交叉設計的兩個平均值比的等效性檢驗\t286
9．3．5 高階交叉設計的兩個平均值差的優效性檢驗\t288
9．3．6 高階交叉設計的兩個平均值比的優效性檢驗\t289
9．3．7 高階交叉設計的兩個平均值差的非劣效性檢驗\t290
9．3．8 高階交叉設計的兩個平均值比的非劣效性檢驗\t292
第10章 成組序貫設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t294
10．1 兩獨立樣本平均值的成組序貫檢驗\t294
10．2 兩獨立樣本比例的成組序貫檢驗\t296
10．3 II期臨床試驗的檢驗功效和樣本含量估計\t298
10．3．1 單階段II期臨床試驗\t298
10．3．2 二單階段II期臨床試驗\t300
10．3．3 三單階段II期臨床試驗\t302
10．3．4 Fleming設計單樣本比例的成組序貫檢驗\t304
10．4 成組序貫設計的Logrank檢驗\t307
第11章 整群隨機設計統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t309
11．1 整群隨機設計兩樣本平均值統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t309
11．1．1 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的差異性檢驗\t309
11．1．2 整群隨機設計的兩配對樣本平均值的差異性檢驗\t311
11．1．3 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的等效性檢驗\t313
11．1．4 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的優效性檢驗\t314
11．1．5 整群隨機設計的兩獨立樣本平均值的非劣效性檢驗\t316
11．2 整群隨機設計的兩獨立樣本比例統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t317
11．2．1 整群隨機設計的兩獨立樣本比例的差異性檢驗\t317
11．2．2 整群隨機設計的兩配對樣本比例的差異性檢驗\t319
11．2．3 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的等效性檢驗\t321
11．2．4 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的等效性檢驗\t323
11．2．5 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的優效性檢驗\t325
11．2．6 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的優效性檢驗\t326
11．2．7 整群隨機設計的兩獨立樣本率差的非劣效性檢驗\t328
11．2．8 整群隨機設計的兩獨立樣本率比的非劣效性檢驗\t329
11．3 整群隨機設計Poisson率統計方法的檢驗功效和樣本含量估計\t331
11．3．1 整群隨機設計的兩獨立樣本Poisson率差的差異性檢驗\t331
11．3．2 整群隨機設計的兩配對樣本Poisson率差的差異性檢驗\t333
11．4 整群隨機設計的Logrank檢驗的檢驗功效和樣本含量估計\t335
參考資料\t337
