Cochran.Armitage.Trend(TrialSize)
Cochran.Armitage.Trend()所属R语言包:TrialSize
Cochran-Armitage's Test for Trend
科克伦 - 阿米蒂奇测试的趋势
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
H0: p0=p1=p2=...=pK
H0:P0 = P1 = P 2 = ... = PK
Ha: p0 <= p1 <= p2 <=...<= pK with p0 < pK
哈:P0 = P1 = P2 <= ... <= PK P0的pK
用法----------Usage----------
Cochran.Armitage.Trend(alpha, beta, pi, di, ni, delta)
参数----------Arguments----------
参数:alpha
significance level
显着性水平
参数:beta
power = 1-beta
功率= 1-β
参数:pi
pi is the response rate in ith group.
pi是第i组的响应速度。
参数:di
di is the dose level
二是剂量水平
参数:ni
ni is the sample size for group i
ni是第i组的样本大小
参数:delta
delta is the clinically meaningful minimal difference
Delta是临床上有意义的差别很小
参考文献----------References----------
实例----------Examples----------
Example.11.5<-Cochran.Armitage.Trend(alpha=0.05, beta=0.2,pi=c(0.1,0.3,0.5,0.7),di=c(1,2,3,4),ni=c(10,10,10,10),delta=1)
Example.11.5
# 7.5 for one group. Total 28-32. [7.5为一组。总计28-32。]
## The function is currently defined as[#功能目前被定义为]
function(alpha, beta,pi,di,ni,delta){
xi=ni*pi
N=sum(ni)
qi=1-pi
p=sum(ni*pi)/N
q=1-p
ri=ni/ni[1]
dmean=sum(ni*di)/sum(ni)
A=sum(ri*pi*(di-dmean))
n0_star=(qnorm(1-alpha)*sqrt(p*q*sum(ri*(di-dmean)^2))+qnorm(1-beta)*sqrt(sum(pi*qi*ri*(di-dmean)^2)))^2/A^2
n=n0_star*(1+sqrt(1+2*delta/(A*n0_star)))^2/4
return(n)
}
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