均匀设计在生存资料抽样调查中的应用研究

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均匀设计是中国统计学家方开泰教授和中科院院士王元首创,是处理多因素多水平试验的卓有成效的试验技术。均匀设计舍弃了正交设计的整齐可比性,保留了均匀分散的特点,可用较少的试验次数,完成复杂的科研课题开发和研究。当确定要进行一项抽样调查时,首要的问题是样本的抽取方法。在抽样调查的设计中纯随机抽样是效率不高的方法,而分层抽样可提高效率和结论的可靠性。分层抽样就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层,然后在类型或层中随机抽取样本单位。若调查所有组合,则可能要花费大量的人力物力财力。由于均匀设计将试验点在高维空间内充分均匀分散,使数据具有更好的代表性,为揭示规律创造必要条件,所以利用均匀设计的思想从中挑选出具有代表性的组合进行调查,从而节省了大量的人力、物力和财力。 生存资料与多元线性回归资料相似,只不过响应变量通常为观测对象生存的时间。在考虑带有删失数据的生存资料时,如果忽视删失数据,则会导致结论错误。人们希望能建立生存时间与相关因素之间的回归方程。Cox比例风险模型是以半参数方式出现,不考虑生存资料的分布,即任何分布的生存资料均适用。该模型允许生存资料有删失数据存在,可分析多种因素对疾病预后或对生存时间的影响,还可预测不同时刻的生存概率。 本文利用均匀设计的思想来设计在某医院进行了食管癌切除术的患者的生存资料的抽样调查方案,然后使用乘积限估计来估计患者的生存函数,利用Cox比例风险模型筛选出了对食管癌切除术后患者生存率有重要影响的因素,并建立了术后生存预测模型。
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