【摘 要】
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目的比较Peto-MacMahon非参数法(PM)和Rosner回归校准法(RC)对线性回归中回归稀释偏倚的校正效果,同时讨论不同情况下得到回归系数最佳校正效果时所需要的最小样本量。方法用Matlab软件随机模拟产生重复测量数据,建立线性回归模型,用PM法和RC法进行校正,比较设定的真实系数与校正前、后回归系数,评价校正效果。结果总体样本量很大时(大于10000),无论测量误差的大小,当重复测量样本量达到总体样本量的10%~30%,回归系数能达到最佳校正效果;两种方法稳定性差异无统计学意义,但PM法在计算
【机 构】
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中国医学科学院北京协和医学院国家心血管病中心阜外医院医学统计部
【基金项目】
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北京协和医学院2019年研究生课程信息化建设项目。
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目的比较Peto-MacMahon非参数法(PM)和Rosner回归校准法(RC)对线性回归中回归稀释偏倚的校正效果,同时讨论不同情况下得到回归系数最佳校正效果时所需要的最小样本量。方法用Matlab软件随机模拟产生重复测量数据,建立线性回归模型,用PM法和RC法进行校正,比较设定的真实系数与校正前、后回归系数,评价校正效果。结果总体样本量很大时(大于10000),无论测量误差的大小,当重复测量样本量达到总体样本量的10%~30%,回归系数能达到最佳校正效果;两种方法稳定性差异无统计学意义,但PM法在计算
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