Prueba de homogeneidad de razones de riesgo relativas de muchos a uno en datos unilaterales y bilaterales con múltiples grupos
Autores: Li, Yuxin; Li, Zhiming; Mou, Keyi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Prueba de homogeneidad de razones de riesgo relativas de muchos a uno en datos unilaterales y bilaterales con múltiples grupos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Medicina
órganos emparejados
Correlación intraclase
Razones de riesgo relativo
Resultados de simulación
Ensayo clínico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
En los estudios clínicos médicos, a menudo nos encontramos con datos unilaterales o bilaterales de órganos emparejados. Para los datos bilaterales, existe una correlación intraclase entre los órganos emparejados. Bajo un modelo de correlación intraclase, este artículo propone estadísticas asintóticas para probar la igualdad de razones de riesgo relativas de muchos a uno en datos combinados unilaterales y bilaterales. Además, calculamos las expresiones explícitas de estas estadísticas. Además, estos procedimientos son adecuados para resolver los problemas de hipótesis de datos unilaterales o bilaterales. A través de la comparación, los resultados de la simulación muestran que la prueba de puntuación tiene una tasa de error tipo I empírica robusta y suficiente potencia. Proporcionamos un ensayo clínico de otitis media aguda para ilustrar nuestros métodos propuestos.
Descripción
En los estudios clínicos médicos, a menudo nos encontramos con datos unilaterales o bilaterales de órganos emparejados. Para los datos bilaterales, existe una correlación intraclase entre los órganos emparejados. Bajo un modelo de correlación intraclase, este artículo propone estadísticas asintóticas para probar la igualdad de razones de riesgo relativas de muchos a uno en datos combinados unilaterales y bilaterales. Además, calculamos las expresiones explícitas de estas estadísticas. Además, estos procedimientos son adecuados para resolver los problemas de hipótesis de datos unilaterales o bilaterales. A través de la comparación, los resultados de la simulación muestran que la prueba de puntuación tiene una tasa de error tipo I empírica robusta y suficiente potencia. Proporcionamos un ensayo clínico de otitis media aguda para ilustrar nuestros métodos propuestos.