多核心临床实验反复测量设计与Bayes分析

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多核心临床实验反复测量设计与Bayes分析

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毕业论文范文题目：多核心临床实验反复测量设计与Bayes分析，论文范文关键词：多核心临床实验反复测量设计与Bayes分析
多核心临床实验反复测量设计与Bayes分析毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：多核心临床实验常常要对不同核心同一受试者在受试过程的不同时点进行察看跟检测，这样同一受试者在实验结束时便可获得多个不同时点的反复测量数据，即多核心反复测量材料。多核心临床实验中同一核心内存在某些独特特点，核心内个体间有必定的相依性，而不同核心这些特点不尽雷同，故分析时需考虑核心间的同质性，若不同质，则有可能存在核心处理交互效应。目前,对这些数据的分析多是假设核心间同质，未考虑反复测量间本身的相干性及因素或程度间的交互效应，对单个核心数据分时点进行单因素方差分析,而后将各核心成（此处忽略..）果合并，增加了犯Ⅰ型错误的可能性。有些固然考虑到本身反复测量间的相干性及交互效应，但忽视核心间的异质性。多核心临床实验反复测量材料分析中若核心间不同质，交互效应如何断定？存在时如何分析？这是统计学家关注的一个焦点问题。针对上述问题，本文提出了多核心临床实验反复测量材料分析中同质性测验的Bayes方法，进一步探讨核心间不同质时，辨认跟断定交互效应存在的多少种方法，通过阐述多核心临床实验反复测量材料Bayes混淆效应模型分析原理，与经典统计个别线性模型、线性混淆效应模型进行对比，（略..）旨在开辟多核心临床实验反复测量材料分析的新思路，寻求一种实用性更为广泛，又便于阐明的反复测量材料分析方法，以推广Bayes方法在医学研究范畴中的利用。文中通过对多核心临床实验反复测量材料的现状分析，结合国内外研究进展，在对临床实验有关内容，Bayes基本原理跟方法，MCMC算法及Gibbs抽样进行了详尽的阐述，并以某中药医治咳嗽风邪犯肺证Ⅱ期多核心临床实验为例，在同质性测验的基本上，采取经典个别线性模型、线性混淆效应模型跟Bayes方法分辨进行分析、对比，成果表明经典个别线性（文章此处忽略..）模型简单易行，但将核心，核心处理交互效应视为固定效应，无奈分析哪些因素对因变量的变异程度有影响，提供的信息绝对有限，论断不能广泛推广；IWP=5经典线性混淆效应模型，充分考虑了数据间的相干性问题，可分析交互效应，并将其作为随机效应来处理，对研究因素可作出正确的估计跟假设测验，但其利用有必定的限度性前提。贝叶斯法是较经典方差分析更好的一种分析方法，它不象经典方差分析那样需那么多的限度性假设，也可用于非正态分布材料如计数材料、定性反复测量测量材料等。只管个别核心确切不是所有核心总体（此处忽略..）的一个随机样本，贝叶斯法把核心效应视为“随机效应”而非“固定效应”对公道描述临床实验的成果仍很重要，它提供了更丰富的对于效应变异的信息。贝叶斯方法充分利用材料的三种信息，采取WinBUGS软件建模，通过MCMC方法，Gibbs(吉布斯)抽样，可便利地为各种统计量构建后验跟预期分布,产生的成果形象、直观，能更公道分析主效应如干涉因素、时光(反复测量因素)、核心效应及它们之间的交互效应,从而对成果作出更为客观公道的评估。但贝叶斯方法在模型创建跟阐明上需付出更多的尽力。

以上为本篇毕业论文范文多核心临床实验反复测量设计与Bayes分析的介绍部分。

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