Cochran-Armitage趋势检验不同赋值的模拟研究  

作　　者：何春拉[1] 潘建红[1] 陈靖[1] 陈平雁[1] 

机构地区：[1]南方医科大学公共卫生与热带医学学院生物统计系

出　　处：《中国卫生统计》2012年第6期843-845,共3页Chinese Journal of Health Statistics

摘　　要：目的比较Cochran-Armitage趋势检验中三种赋值方法的统计性能,以期为应用趋势检验提供指引。方法应用Monte Carlo模拟方法,以各等级的样本量和阳性率为参数,通过SAS9.2软件编程,比较趋势检验中等距、均秩和MERT三种赋值方法在不同参数组合下的Ⅰ类错误率和检验效能。结果Ⅰ类错误率以等距赋值最低,均秩赋值次之,MERT法最高。三种赋值方法的检验效能非常接近。当有一个等级的阳性率较小时(pi=0.05),三种赋值方法的检验效能普遍偏低。结论综合模拟结果和应用的便利性,有序分类数据的Cochran-Armitage趋势检验采用等距赋值更值得提倡。

关 键 词：有序分类数据 趋势检验 赋值 等距 

分 类 号：R195[医药卫生—卫生统计学]