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J-GLOBAL ID：201802255314431095   整理番号：18A0143365

無作為化対照試験研究における意思決定のためのモデルベース条件付き検出力評価【Powered by NICT】

A model-based conditional power assessment for decision making in randomized controlled trial studies

著者 (5件)： Zou Baiming (Department of Biostatistics, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA) ,  Cai Jianwen (Department of Biostatistics, University of North Carolina - Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Koch Gary G. (Department of Biostatistics, University of North Carolina - Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Zhou Haibo (Department of Biostatistics, University of North Carolina - Chapel Hill, Chapel Hill, NC 27599, USA) ,  Zou Fei (Department of Biostatistics, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 30  ページ： 4765-4776  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2群間の転帰(試料平均のような)を直接比較することによって要約統計量に基づく条件付きパワーは無作為化対照試験研究における意思決定のための便利なツールである。本論文では,一般的なモデルに基づく評価戦略,検定統計量は回帰モデルに基づいているが伝統的な要約統計ベース条件付き検出力を拡張した。観察された中間データと最終観察されないデータに基づくパラメータ推定の間の漸近的関係を確立し,そこからGauss型および非Gauss型の両データの解析的モデルベース条件付き電力評価を開発した。モデルベース戦略であるだけでなく処理ベースライン共変量における柔軟で従来法と比較して治療効果を検出においてより強力であるがある種の欠測データメカニズム下での全体的なI型誤差を制御においてもよりロバストである。提案した方法の性能を広範なシミュレーション研究により評価し,臨床研究への応用を説明した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  パラメータ推定 ,  回帰モデル ,  基準線 ,  ロバスト性 ,  統計量 ,  *意思決定 ,  シミュレーション ,  正規分布 ,  電力 ,  *ランダム化比較試験
準シソーラス用語： 臨床研究 ,  欠測値 ,  共変量 ,  検定統計量 ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 条件付き検出力 ,  濃度 ,  最優推定 ,  多変量正規 ,  非線形データ ,  無作為化対照試験

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無作為化対照試験 ,  研究 ,  意思決定 ,  モデルベース ,  評価