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分析及样本量计算软件PASS 2019已发布

PASS 2019增加了126个新的样本规模程序,包括68个更新或改进的程序。新程序包括群体顺序测试,条件权利,调解效果测试,两个比例,混合模型测试,简单线性回归,多元回归,贝叶斯调整,参考区间,试点研究,两部分模型,Bland-Altman方法,一个均值,配对测试,双样本T检验,Wilcoxon符号秩检验,Mann-Whitney U或Wilcoxon秩和检验,以及各种方差和CV比较程序。


对于PASS 2019中的3个新的组序列样本大小程序,在NCSS 2019中有相应的组顺序分析和样本大小重新估计过程。


PASS 2019的新程序:


组顺序测试(具有无效边界选项)

对于这些组顺序功率和样本大小过程中的每一个,在NCSS 2019中存在相应的组顺序分析和样本大小重新估计过程。

具有已知方差的两种方法的群序连续测试(模拟)

两种方法的群顺序T检验(模拟)

两个比例的组顺序测试(模拟)


有条件的力量

非劣效性的双样本T检验的条件权力

双样本T检验的条件幂,利用保证金优势

-

非劣效性的条件权力测试两种比例之间的差异

利用保证金检验两种比例差异的条件优势

-

非劣效性Logrank测试的条件权力

保证金Logrank检验的条件优势

-

2×2交叉设计中两种方法的保证金检验的条件权力

2×2交叉设计中两种方法的保证金检验的条件优势

-

非劣效性的单样本T检验的条件权力

单样本T检验的条件权力,以保证金的优势

-

非劣效性的成对T检验的条件权力

配对T的检验的条件权力以保证金的优势

-

非劣效性的有条件权力测试一个比例

通过保证金测试一个比例的条件优势


调解效果测试

使用Sobel测试进行调解效果测试

线性回归中的中介效应检验

Logistic回归中的中介效应检验

泊松回归中的中介效应检验

Cox回归中的中介效应检验

连续变量线性回归中的中介联合检验


两个比例

通过保证金测试两种比例之间差异的优势

通过保证金测试两种比例的优势

通过保证金测试两种比例的优势比的优势

在集群随机设计中通过保证金测试优化两个比例的差异

通过保证金测试优化集群随机设计中两个比例的比率


混合模型设计

在3级分层设计(3级随机化)中跟进结束时两种方法的混合模型测试

二级分层设计中跟踪结束时两种方法的混合模型检验

-

2×2因子2级分层设计(2级随机化)中交互的混合模型测试

2×2因子2级分层设计(1级随机化)中交互的混合模型测试

-

2×2因子3级分层设计(3级随机化)中交互的混合模型测试

2×2因子3级分层设计中的交互模型测试(2级随机化)

2×2因子3级分层设计(1级随机化)中交互的混合模型测试

-

具有随机斜率的2×2因子3级梯阶设计中的斜率相互作用的混合模型试验(3级随机化)

具有随机斜率的2×2因子3级梯阶设计中的斜率相互作用的混合模型试验(2级随机化)

具有随机斜率的2×2因子2级梯阶设计中的斜率相互作用的混合模型试验(2级随机化)

-

具有固定斜率的2×2因子3级层次设计中的斜坡相互作用的混合模型试验(3级随机化)

具有固定斜率的2×2因子3级层次设计中斜坡相互作用的混合模型试验(2级随机化)

具有固定斜率的2×2因子2级层次设计中的斜坡相互作用的混合模型试验(2级随机化)


简单线性回归

简单线性回归

简单线性回归的非零空检验

简单线性回归的非劣效性检验

通过边际检验进行简单线性回归的优势

简单线性回归的等价性检验

使用R-Squared的简单线性回归

使用R-Squared进行简单线性回归的非零空测试


多重回归

多重回归


贝叶斯调整

使用后验误差方法进行贝叶斯调整


参考间隔

正常数据的参考间隔

非正态数据的非参数区间


试点研究

伦敦大学学院的标准偏差试点研究

使用SD的置信上限的试点研究的样本量

使用费中心t进行试点研究的样本量以允许SD中的不确定性

在试点研究中检验问题所需的样本量

试点研究样本大下的经验法则


两组,两部分模型

假设两部分模型的两组测试

假设具有检测限的两部分模型的两组测试


Bland-Altman方法

Bland-Altman方法比较研究中评估协议的方法


主体内差异

并行设计中两个受试者内变异比的等效性检验

并行设计中两个主体间方差比的非劣效性检验

通过保证金测试对并行设计中两个主体内方差比率的优势

并行设计中两个主体内方差比的测试

并行设计中对象内方差比率的非统一无效测试

-

2×2复制交叉设计中两个受试者内变异比的等效性检验

非劣效性测试2×2M复制交叉设计中两个受试者内差异的比率

通过边际测试优于2×2M复制交叉设计中两个主体内方差的比率

在2×2M复制交叉设计中测试两个主体内方差的比率

2×2M复制交叉设计中对象内方差比率的非统一无效测试


主题内的简历

在并行设计中测试两个主题内CV的差异

针对并行设计中两个主题内CV差异的非零空检验

非劣效性测试并行设计中两个主题内CV的差异

通过边际测试的优势,并行设计中两个主题内的CV的差异

并行设计中两个主题内CV差异的等价性检验


差异比率

测试两个方差的比率

两个方差比的非统一无效测试

两个方差比的非劣效性检验

通过保证金测试两个方差比率的优势

两个方差比的等价性检验


主体间差异

在2×2M复制交叉设计中测试两个主体间差异

2×2M复制交叉设计由两个主体间差异的非统一无效测试

2×2M复制交叉设计由两个主体间差异的非劣效性测试

2×2M复制交叉设计由两个主体间差异的保证金测试的优势


两个总差异

2×2M复制交叉设计中两个总方差的测试

2×2M复制交叉设计中两个总方差的非统一零空间测试

2×2M复制交叉设计中两个总方差的非劣效性测试

2×2M复制交叉设计中两个总差异的保证金测试的优势

-

在复制设计中测试两个总差异

非复制零空间测试复制设计中的两个总差异

非复杂设计中两个总方差的非劣效性测试

通过保证金测试对复制设计中两个总差异的优势

-

2×2交叉设计中两个总方差的测试

2×2交叉设计中两个总方差的非统一无效测试

2×2交叉设计中两个总方差的非劣效性测试

2×2交叉设计中两个总方差的保证金测试的优势


两个方差之间

在复制设计中测试两个方差之间的差异

复制设计中两个方差之间的非统一无效测试

复制设计中两个方差之间的非劣效性测试

通过对复制设计中的两个方差之间的保证金测试的优势


一个意思

单样本T检验

单样本Z检验

非劣效性的单样本Z检验

单样本Z-通过保证金测试优势

单样本Z-测试的等价性


Wilcoxon签名等级测试

Wilcoxon签名等级测试

Wilcoxon签名等级测试非劣效性

Wilcoxon签名等级通过保证金测试优势


配对测试

配对T检验

针对非劣效性的配对T检验

通过保证金进行配对T检验以获得优势

-

配对Z检验

成对的Z-测试非劣效性

配对Z-测试优势的保证金

配对Z-测试等效

-

配对Wilcoxon签名等级测试

配对Wilcoxon签名等级测试非劣效性测试

配对Wilcoxon签名等级测试以保证金优势进行测试


双样本T检验

假设等方差的非劣效性的双样本T检验

非劣效性的双样本T检验允许不等方差

-

假设等方差的边际优势的双样本T检验

双样本T检验通过允许不等方差的边际优势

-

允许不等方差的等价的双样本T检验


Mann-Whitney U或Wilcoxon秩和检验

Mann-Whitney U或Wilcoxon秩和检验

Mann-Whitney U或Wilcoxon秩和检验非劣效性

Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum测试保证金的优势


PASS 2019的更新和/或改进程序


有条件的力量

Logrank测试的条件权力

两种比例差异的条件测试权

一个比例的测试的条件权力

2×2交叉设计中两种方法的条件测试功效

配对T检验的条件权力

双样本T检验的条件幂

单样本T检验的条件权力


生存

假设指数模型测试两种危险率的差异

使用Cox的比例风险模型测试两条生存曲线

-

非劣效性Logrank测试

使用Cox的比例风险模型测试两条生存曲线的非劣效性

假设指数模型的两种危险率差异的非劣效性检验

-

使用Cox比例风险模型对两条生存曲线进行保证金测试的优势

利用指数模型对两种危险率差异进行保证金检验的优势

-

使用Cox比例风险模型对两条生存曲线进行等效性检验

假设指数模型的两种危险率差异的等价性检验


比例

非劣效性测试两种比例之间的差异

非劣效性测试两个比例的比率

两种比例的比值比的非劣效性检验

-

非劣效性测试两个相关比例之间的差异

两个相关比例的非劣效性检验

-

群集随机设计中两种比例差异的非劣效性检验

群集随机设计中两种比例的非劣效性检验

-

两种比例差异的等价性检验

两种比例比的等价性检验

两种比例的比值比的等价性检验

-

群集随机设计中两种比例差异的等价性检验

群集随机设计中两种比例的等价性检验

-

两个相关比例之间的差异的等价性检验

两个相关比例比的等价性检验

-

两个比例之间差异的非零空检验

非统一无效测试两个比例的比率

两个比例的比值比的非统一无效测试

-

群集随机设计中两个比例差异的非零空检验

群集随机设计中两个比例的非单位空检验

-

在分层设计中测试两种比例(Cochran-Mantel-Haenszel)

在集群随机设计中测试两个比例


手段

单样本T-测试保证金的优势

非劣效性的单样本T检验

用于等效的单样本T检验

-

配对T检验的等价性

-

双样本T检验假设方差相等

允许不等方差的双样本T检验

假设等方差的等效性的双样本T的检验

-

测试两种均值的比率

两种方法比率的非劣效性检验

通过保证金测试两种均值比率的优势

两种保证金测试两种均值比率的优势

两种均值比的等价性检验

-

在2×2交叉设计中测试两种方法之间的差异

2×2交叉设计中两种方法比率的检验

2×2交叉设计中两种方法差异的非劣效性检验

2×2交叉设计中两个均值比的非劣效性检验

2×2交叉设计中两种方法差异的边际检验优势

2×2交叉设计中两个均值之差的等价性检验

2×2交叉设计中两个均值比的等价性检验

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集群随机设计中两种方法的检验

群集随机设计中两种方法的非劣效性检验

集群速记设计中两种方法的保证金检验的优越性

群集随机设计总监两种方法的等价性检验

-

Hotelling的单样本T2

Hotelling的双样本T2

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一个均值的多重测试(单样本或成对数据)

两种方法的多重检验


线性回归斜率

线性回归斜率的置信区间


系数Alpha

测试一个系数Alpha

测试两个系数Alpha


方差

测试一个方差


PASS 2019的兼容性

PASS 2019在32位和64位操作系统上与Windows10, 8.1, 8, 7和Vista SP2完全兼容。





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