• Wilcoxon signed rank(符号秩)检验与我之前介绍的单样本t检验很相似,也是用于对总体均数或中位数进行统计推断的一种方法。但与t检验不同的是,Wilcoxon符号秩检验是一种基于数据的“”的非参数检验方法,不需要对总体的分布特征加以限定,就是说,如果我们得到的计量资料,数据分布不呈正态,无法应用单样本t检验方法时,我们可以采用Wilcoxon符号秩检验方法。

    符号秩检验在临床试验中最常见的应用,是比较相关的数据或不呈正态分布的配对数据。下面我们就通过一个例子,看一下Wilcoxon符号秩检验的具体应用与SAS实现

  • 27日,国家局药审中心(CDE)将第二批共计51个翻译自FDA的指导原则公开上网发布,其中多数是临床研究中的指导原则。

    按照CDE的计划,将利用三年左右的时间,逐步建立起我国的药物评价与研发技术指导原则体系。CDE采取的是先翻译国外指导,而后转化的工作策略,此次上网 发布的指导原则均源于FDA的指导原则,共20多家公司协助进行了翻译工作,北核协会进行了校核,CDE最终审定。

  • 单样本计量资料的统计分析,这里主要介绍两种常用的统计方法:一是单样本t检验,另外是Wilcoxon符号秩检验。

    单样本t检验,主要用于推断一个未知总体的均数与一假设值之间有无差异。配对设计(配对t检验)是经常会用到的设计方法,比如两个时间点上相同个体的某个指标变化情况,或者作用于相同个体的两种干预措施所产生的不同效应值之间的差异,都可应用这种检验方法,事实上单样本t检验与配对t检验本质上是一样的。

  • 从今天开始,陆续向大家介绍一些临床试验中常用的统计方法,以及如何用SAS来实现,希望能起到抛砖引玉的作用。如果能对大家有些许帮助,我的时间就没有 白费。另外,本人水平有限,若文中有任何错误,还请大家热情的指正。

  • 我曾经的做事风格就是追求完美,但是这么多年下来,没有一件事做得很完美,而看起来很完美的,其实并不美。统计结果更是如此!

    最近有一个项目,因为受试药的有效率比对照药(是目前该适应症的一线用药)低了一点点,对方要修饰一下数据然后再出统计报告。

    虽然对方和我很熟(估计也正是因为熟他才和我说这个问题,否则,呵呵),但这样做还是让我很为难。最后我给了他一些建设性的意见,也算是忠告吧,我想这些忠告对那些喜欢完美的领导们同样适用。

  • 无论是临床试验的协调会,还是其它的学术会议,无非三个方面:时间、地点、参会人员。
     
    其实确定会议的时间还是满难的,尤其是临床协调会。 当然由于各种会议的主题不同,目的不同,考虑的重点也就不同。对于临床协调会,由于要照顾到大多数中心的研究者,会议的时间只能在会前,与各中心多沟通, 争取大家的一致意见。这里牵头单位即组长单位的意见,是需要优先考虑的。如果主要研究者提出了会议的具体时间,而其它试验中心的研究者多数也没什么异议, 那是最好的。否则的话还要费一番精力去协调这个事情。
     
    对于大型学术会议来说,会议的时间,以组织方为主导,那考虑的重点就是会议上的重要人士,比如要请一些学霸级的人物,人家的时间宝贵,你会议定 在17号,而人家18号要去HK参加个国际会议,那就比较为难,只能看人家的取舍了。既然大家都忙,只能照顾这些重要人士。我管它叫“照顾重点,兼顾其 他”的原则。