评估粗比值比的对数正态分布假设：对点估计与区间估计的启示
统计方法学
2023-01-11 v1 应用统计
摘要
粗比值比 (ORcrude) 的抽样分布为具有参数 mu 和 sigma 的对数正态分布这一假设，会导致错误结论：ORcrude 对数的期望等于参数 mu。事实上，exp(mu) 是对数正态分布的中位数而非均值。若获得作为对数正态分布期望值的另一参数，则该量可用于得到真实比值比 (ORtrue) 的新估计。本文基于简单随机临床试验研究设计进行模拟。模拟表明，基于对数正态分布函数期望的 ORtrue 新估计所产生的区间估计比标准方法在统计上更有效。这些区间估计通过参数 bootstrap 方法和计算百分位数方法获得。所估计置信区间的统计结论效度基于预期覆盖概率（即置信区间包含 ORtrue 的概率）。此外，当备择假设为真（即 ORtrue 不等于 1）时，基于改进置信区间估计的基于区间的假设检验比标准假设检验具有更高功效拒绝 ORtrue 等于 1 的原假设，当干预具有保护性时亦然。
引用
@article{arxiv.2211.05928,
title = {Assessing the Lognormal Distribution Assumption For the Crude Odds Ratio: Implications For Point and Interval Estimation},
author = {David Newstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05928},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 2 tables, list of abbreviations