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等效性的假设检验方法有什么作用？

2016-06-12 22:24:07悦***
等效性的假设检验方法有什么作用？等效性的假设检验方法有什么作用？：等效性的假设检验方法假设检验（hypothesestesting）是基于一定的检验假设进行推断的一类方法。我们平时所做?

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  •   等效性的假设检验方法假设检验（hypothesestesting）是基于一定的检验假设进行推断的一类方法。我们平时所做的绝大多数检验假设为两组相等的零假设，其统计推断往往仅限于两者的差别有无统计学意义，若P>α，意味着统计上“不能拒绝零假设”，但并非说明零假设成立，更没有理由说两组相等，因为检验的效能（poweroftest）未知；如P≤α，虽然可“拒绝零假设”，但也只能推断两者在统计上有差别，而不能评价差别的大小。
      这难以满足临床实际中需要评价疗效差别的要求。为了能对非劣效性/等效性进行推断，需要建立有别于传统的检验假设。为方便叙述，统一用如下符号作为组别或参数：T=试验治疗组，也泛指相应组效应的参数（均数或率）S=标准治疗组，即阳性对照组，也泛指相应组效应的参数（均数或率）δ=非劣效/等效界值。
      非劣效性试验用-δ，等效性试验用-δ和δ2。1检验假设的构建和检验用统计量无效假设（nullhypotheses）和备选假设（alternativehypotheses）分别用H0和Ha表示。以α作为总的检验水准。表1列举了几种不同情形下的检验假设和检验统计量计算的通用公式。
      表1不同试验类型的检验假设本表所示的检验统计量假设数据来自大样本，数据分布正常。其中d为T组样本效应值减去S组样本效应值的差值，即d=T-S，sd为d的标准误。z为检验统计量，服从标准正态分布。2。2结论的推断2。2。1非劣效性试验由于只进行一次单侧检验（one_sidedtest），若P≤α,则H0被拒绝，可推论T非劣效于S；若P>α，则还不能下非劣效的结论。
      这里的α含义是，当T比S疗效差，其效应差值实际上超过δ时，错误地下T非劣效于S结论的概率。
    2016-06-12 22:24:07
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