日志
- 小胖说统计之二三四：肿瘤临床试验中的统计学问题（五十）
- 肿瘤临床试验中的非劣效性试验（五） 总结上文中的 fraction retention hypothesis 得到： （ 1 ） Arithmetic definitions: H 0 : HR(T/C)= δ 0 +(1- δ 0 )* HR(P/C) H 1 : HR(T/C) ...
- 小胖说统计之二三三：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十九）
- 肿瘤临床试验中的非劣效性试验（四） 上文中，小胖给大家推导出了 Rothmann’s method 其 fraction retention hypothesis 的 arithmetic 定义，其实我们还有另一种 geometric 定义，即通过 log 的形式。具体如下： （ 1 ）阳性对照药相对于 ...
- 小胖说统计之二三二：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十八）
- 肿瘤临床试验中的非劣效性试验（三） 从这篇博文开始，小胖简单介绍一下 Rothmann’s method ，首先我们从其 fraction retention hypothesis 讲起。 假设一项主要终点为 overall survival 的肿瘤试验中， P 代表 placebo （或其他以往研究中用到 ...
- 小胖说统计之二三一：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十七）
- 肿瘤临床试验中的非劣效性试验（二） 上文中，小胖简单介绍了非劣效试验的第一种检验假设即 fixed margin hypothesis ，从这篇博文开始，小胖重点介绍一下另一种非劣效假设 fraction retention hypothesis 。 对于 fraction retention hypothesis 来说， ...
- 小胖说统计之二三零：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十六）
- 肿瘤临床试验中的非劣效试验（一） 尽管现在关于不同场合下应用安慰剂对照试验的争议不断，但对于肿瘤这种关系到病人生死的临床试验中，单纯的安慰剂对照试验是不可能被采用的。在肿瘤临床试验中，除非你的药能确实显示出比标准药物疗效好，或者你做 add-on 研究，即标准治疗＋你的药物 ...
- 小胖说统计之二二九：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十五）
- 生存分析（三十一） 在前面关于生存分析的内容中，小胖主要介绍了肿瘤临床试验生存分析中最常见的三种方法： （ 1 ） Kaplan-Meier estimate （ 2 ） Log-rank Test （ 3 ） Cox PH model 那具体在肿瘤临床试验统计分析方法部分 ...
- 小胖说统计之二二八：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十四）
- 生存分析（三十） 前边小胖主要介绍了 Cox PH model 以及 Stratified Cox model 的一些基本内容，下边我们简单来看一下其 SAS 程序。 Cox mode 是通过 SAS 程序中的 PROC PHREG 来实现的。 （ 1 ） Cox PH model ...
- 小胖说统计之二二七：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十三）
- 生存分析（二十九） 前文中，小胖提及了 Cox PH model 的 Assumption 是 hazard ratio 保持不变，并简单介绍了 Assumption 的检验方法。那么如果某个变量 PH Assumption 不满足的话，我们该怎么办呢？这时我们就有另一种选择即 stratified Cox model 。 stratifi ...
- 小胖说统计之二二六：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十二）
- 生存分析（二十八） 上一篇博文中，小胖提及了 Harrel and Lee 在 1986 年提出的基于 Schoenfeld residuals 对 PH assumption 的检验方法，下边我们看一下这个方法的具体步骤： （ 1 ）构建 Cox PH model ，得出每个变量的 Schoenfeld ...
- 小胖说统计之二二五：肿瘤临床试验中的统计学问题（四十一）
- 生存分析（二十七） 说完 Hazard ratio ，小胖接着仔细说一下 Cox PH model 的 PH Assumption 。 Cox PH model 的 PH Assumption 要求 Hazard ratio 是保持不变的，不随时间的变化而变化。关于这一点，《小胖在小胖说统计之二一七》中已从 Cox PH model 的公式 ...