R语言 TrialSize包 QT.crossover()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

QT.crossover(TrialSize)
QT.crossover()所属R语言包：TrialSize

                                         Crossover Design in QT/QTc Studies without covariates
                                         QT / QTc的研究没有协变量的交叉设计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

H0: mu1 -mu2 = 0
H0：MU1，MU2 = 0

Ha: mu1 -mu2 = d
哈：MU1，MU2 = D

The test is finding the treatment difference in QT interval for crossover design .  d is not equal to 0, which is the difference of clinically importance.
测试发现QT间期的治疗效果差，交叉设计。 d为不等于0，这是临床重要性的差异。


用法----------Usage----------


QT.crossover(alpha, beta, pho, K, delta, gamma)



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：pho
pho=between subject variance sigma^2_s/(between subject variance sigma^2_s+within subject variance sigma^2_e)  
PHO =主体之间差异西格玛2_S /（主体之间差异SIGMA ^ 2_S +内主题变异SIGMA ^ 2_e）


参数：K
There are K recording replicates for each subject.  
K记录重复，每个主题。


参数：delta
sigma^2=sigma^2_s+sigma^2_e .d is the difference of clinically importance. delta=d/sigma  
SIGMA ^ 2 = SIGMA ^ 2_S +倍标准差^ 2_e，d是临床上的重要性的差异。 δ= D /西格玛


参数：gamma
sigma^2_p is the extra variance from the random period effect for the crossover design. gamma=sigma^2_p/sigma^2  
SIGMA ^ 2_p是额外的方差从随机交叉设计周期的影响。伽马= SIGMA ^ 2_p/sigma ^ 2


参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


Example.15.1.3<-QT.crossover(0.05,0.2,0.8,3,0.5,0.002)
Example.15.1.3
# 29[29]

## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function(alpha, beta,pho,K,delta,gamma){
n=(pho+(1-pho)/K)*(qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))^2/(delta^2-gamma*(qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))^2)
  }

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。