樣本率多重比較方法的應用研究及SAS程序.pdf

1、目的：醫(yī)學數(shù)據(jù)處理中經(jīng)常會遇到樣本率比較的問題，針對多組樣本率差異的比較，可采用χ2檢驗，對多組的樣本率經(jīng)假設檢驗后，若假設檢驗的結果是拒絕H0，接受H1，可認為各總體率不等或不完全相等，對于要具體回答究竟哪兩個總體率間有差別，哪兩個總體率之間沒有差別，則要進一步做樣本率的多重比較。本研究從醫(yī)學應用角度出發(fā)，針對樣本率兩兩比較方法和與對照組比較方法進行研究，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、和應用條件，同時給出實例和SAS程序，促進其推廣和應用。
　　 方法：運用Monte Carlo方法，以二項分布的隨機數(shù)函數(shù)進行重復抽樣，重復次數(shù)1000次，用SAS9.2軟件編寫程序，模擬計算出每一種樣本率多重比較方法的總Ⅰ型錯誤率(family-wise error rate，F(xiàn)WER)控制在α內(nèi)的比例，并以其為標準進行篩選，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用條件，最終在SAS中編寫程序?qū)崿F(xiàn)該法并通過實例說明效果，促進其推廣和應用。
　　 結果：1．以總Ⅰ型錯誤率(FWER)控制在α內(nèi)的比例為標準，對樣本率多重比較方法進行篩選得出較優(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)為標準進行篩選得出較優(yōu)方法的適用條件：在樣本率兩兩比較中，當n≤40且k≤5時可采用SNK法；各組樣本量相差懸殊時用Bonferroni法；因為調(diào)整檢驗水準的逐步法結果都較相應的單步法好，所以推薦使用逐步法；逐步方法中推薦順序為Step-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)量大時用，但樣本量相差極為懸殊時不宜使用，否則會得到錯誤的結論；在與對照組的比較中，跟其他方法相比，Dunnett-SNK法對條件基本無限制，結果也最穩(wěn)健，值得推薦普遍應用；當組數(shù)k在3～5間用Brunden法，當組數(shù)k＞5時，控制FWER的能力太強，致使結果太保守不宜采用；而Bootstrap或Permuta

6、tion法在組數(shù)較多數(shù)據(jù)量大時應用，但樣本量相差極為懸殊時不宜使用。
　　 結論：本文從醫(yī)學應用角度出發(fā)對樣本率的兩兩比較方法和與對照組比較的方法進行研究后得出：樣本率的兩兩比較方法中，一般推薦使用4種逐步調(diào)整檢驗水準法，推薦順序為：Step-up Hommel法＞Step-up Hochberg法＞Step-down Sidak法＞ Step-down Holm法；但是，當n≤40且k≤5時推薦使用SNK法；當各組樣本量相差懸