如何看配对T检验的效能是什么意思

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-17 04:40 标签： 效能

专业文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档，文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的其他会员用户可用专业文档下载特权免费下载专业文档。只要带有以下“专业文档”标识的文档便是该类文档。

VIP免费文档是特定的一类共享文档，会员用户可以免费随意获取，非会员用户需要消耗下载券/积分获取。只要带有以下“VIP免费文档”标识的文档便是该类文档。

VIP专享8折文档是特定的一类付费文档，会员用户可以通过设定价的8折获取，非会员用户需要原价获取。只要带有以下“VIP专享8折优惠”标识的文档便是该类文档。

付费文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档，需要文库用户支付人民币获取，具体价格由上传人自由设定。只要带有以下“付费文档”标识的文档便是该类文档。

共享文档是百度文库用户免费上传的可与其他用户免费共享的文档，具体共享方式由上传人自由设定。只要带有以下“共享文档”标识的文档便是该类文档。

目的:随着高通量测序技术的不断改进和测序成本的下降,TCGA和ICGC等机构已积累了海量的癌症基因组变异数据,癌症基因的识别和预测已成为生物信息学研究的重点问题。本研究主要针对“互斥突变”的识别方法展开研究,重点介绍MEGSA算法的基本原理,通过模拟研究评价其检验效能,并将其应用于包含SNP和CNV的GBM数据,找出最优互斥基因集,为基因药物的研制和癌症的诊断与治疗提供依据。方法:了解癌症相关突变的研究进展,介绍现有识别互斥突变的方法,分析其基本原理及不足,总结出识别互斥突变的理想分析框架。MEGSA算法是目前为止识别互斥突变最优的算法。模拟分析中,固定MEGS基因数=3,按覆盖率?=0.1、0.2、0.25、0.3、0.4、0.5;样本量=50、100、200、300、400、500;随机突变基因数量=10、15、20、25、30;随机突变率=10%模拟突变矩阵,比较不同参数设置下的MEGS准确检出率。实例分析中,将包含261 

假设检验是统计推断的重要内容 ,它是应用数学上的反证法和小概率事件实际推断原理 ,根据样本统计量对总体作出推断 ,结论具有概率性 [1 ] 。对于任何一次假设检验 ,不论其结论是拒绝 H0 ,还是接受 H0 ,都有判断错误的可能 ,即可能犯两类错误。第一类错误 (也称 型错误 )是指拒绝了实际上成立的 H0 ,其概率大小用 α表示。假设检验时 ,研究者可根据研究的目的来确定 α值的大小 ,如规定 α=0 .0 5 (即犯第一类错误的概率为 0 .0 5 ) ,当拒绝 H0 时 ,则理论上 10 0次抽样检验中平均有 5次发生这样的错误。第二类错误 (也称 型错误 )是指接受了实际不成立的 H0 ,其概率大小用β来表示 ,β值的大小一般很难确切估计 ,只有与特定的 H1 结合起来才有意义。通常把 1-β称为检验效能 (也称把握度 ) ,它的意义是 :当两总体确有差别时 ,按规定的检验水准。 α能够发现该差别的能力。如 1-β=...  (本文共4页)

关于配对ｔ检验效能的研究南通医学院卫生系陈佩珍，陆守曾提要本文通过计算机模拟试验，比较了配对设计ｔ检验与成组设计ｔ检验的检验效能，并结合实例分析，提出配对ｔ检验的应用条件。结果显示：相关系数是影响配对ｔ检验效能的重要因素。当配对资料之正相关关系达一定程度时，配对ｔ检验效能较成组比较者为好，且正相关系数与配对比较的优势有关；当ｒ接近于０时，配对设计的效能趋于消失。笔者认为：进行配对设计必须有充分的依据，方可达到提高检验效能之目的。关键词ｔ检验，配对设计，检验效能，相关系数配对ｔ检验是一种常用的统计检验方法，因其计算简便，检验效能高，一直在医学研究中广泛应用。配对设计要求配对双方具有—一对应关系，其原始数据之间往往有正相关关系。这种现象在医学研究资料中屡见不鲜，表明正相关关系与配对设计之间存在关联性。本文就相关系数对配对ｔ检验效能的影响，以及如何正确应用配对ｔ检验提出研究报告和结论。问题的提出配对设计通常由于能较好地控制误差，从而降... 

检验效能(P。w群),即在规定a水准(比如a=0.05)的条件下,若总体间确实存在着差异,该试验所能发现差异的能力。检验效能的概率为1一口,这里口为二型错误的概率。因而p。*r概率的大小取决于尽的大小。若口过大,则powor过小,则很难查出总体间确实存在的差异,致使假设检验的结论发生错误。Fre￡二an等调查20种英美的主要医学杂志发现,根据p0.05作出阴性结论(即差异无显著性)的71个随机对照实验中,有“个检验效能偏低。最近,有人调查了我国1984和1995两年医学杂志中的1241个阴性假设检验(p0.05),其中大部分存在检验效能过低的问题。说明这些“无显著性差异”的结论很可能是不正确的。因此很有必要提醒广大医学科研工作者注意检验效能的问题。 在科研设计时,研究者应当通过估计样本含量,以保证足够的检验效能,应当选用估计a和月双显著性的公式,在规定月的水平时,一般不宜超过。.2,即要求power在0 .8以上,以保证确定的样...  (本文共2页)

微阵列技术的发展给生物科学研究带来了革命性的契机，成千上万的基因(或蛋白等)的同时测定成为现实，这很快产生了庞大的微阵列数据。另一方面，随着分子生物学相关学科的迅猛发展，基因序列数据亦呈现出迅猛增长的态势。本研究借助统计学的方法和手段，从应用的角度出发，对微阵列数据的差异表达分析、判别分析以及基因序列代表性片段的筛选等问题进行了深入研究：第一部分，基于结肠癌数据库设计了两个模拟试验，考察了四种FDR控制程序，主要结论如下：(1)在“假设独立变量独立但维持现实的方差结构”时，四种程序在大部分情形下，均能将FDR控制在既定的检验水准下，同时又具有较高的检验效能。FDR控制由强到弱的顺序为BL≥BY≥BH≥ALSU，相应的检验效能从大到小的顺序为ALSU≥BH≥BY≥BL。(2)在保持变量间现实的协方差结构时，在大部分情形下，对FDR要么失控，要么以不同程度的牺牲检验效能为代价达到强控。每组样本量在20及以下时，四个程序已均无检验效能... 

背景:医学研究领域,有时会遇到一种极端的结果,即两个比较组的事件发生率均为100%或0%,如CT成像的优良率、关节置换的成功率、使用脑膜贴片的脑脊液渗漏率等,此时两组的率差为0。传统正态近似方法和确切概率法因无法估计两组率差的合并标准差而不能估计率差置信区间。针对此种情况,先后有学者提出三种不同的两样本率均为100%的率差置信区间估计方法,即Miettinen-Nurminen Carlo模拟方法,比较现有的两样本率差置信区间估计的三种方法的统计性能,为临床试验中统计分析方法的选择提供依据。方法:介绍现有的三种两样本率均为100%的率差置信区间估计方法,即M-N法、N-W法和N-W_C法。应用Monte Car...  (本文共77页)  |

我要回帖

更多关于 效能 的文章

 

随机推荐