分层双侧相关数据中性比置信区间的构造
统计方法学
2023-03-27 v1
摘要
分层双侧研究的置信区间（CI）方法利用组内相关性以避免误导性结果。在本文中，我们提出四种 CI 方法（基于样本量加权全局 MLE 的 Wald 型 CI、基于完全 MLE 的 Wald 型 CI、轮廓似然 CI 和基于完全 MLE 的 score CI），在 Dallal 组内相关模型下研究具有分层双侧数据的临床试验设计中的比例比置信区间。通过蒙特卡洛模拟，基于完全 MLE 的 score 置信区间（CS）方法产生了稳健的结果。最后，通过一个真实数据示例来说明所提出的四种 CI。
引用
@article{arxiv.2303.13557,
title = {Confidence Intervals for Ratios of Proportions in Stratified Bilateral Correlated Data},
author = {Wanqing Tian and Chang-Xing Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13557},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2303.12943