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原创|产品更新|编辑:郑恭琳|2020-02-21 11:26:43.320|阅读 1106 次
概述:样本量估计软件PASS 2020更新发布,新增38个新的样本量程序。
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PASS软件是一款易于使用的研究工具,可以确定用于学习的对象的数量。作为确定样本量技术方面的领跑者,PASS完成了超过740次统计检验和置信区间上的样本含量计算和效能检验。由于拥有比其他工具包更多的样本量选项,PASS成为了市场上最受欢迎的研究工具。
PASS 2020有哪些新功能?
我们很高兴地宣布发布PASS2020。PASS2020增加了38个新的样本量程序,包括33个更新或改进的程序。新程序包括组序测试、GEE测试、群集和/或分层设计的置信区间、上市后的监视、分离式设计以及多个比例和泊松率。
对于PASS 2020中新的组顺序样本数量程序,NCSS 2020中有相应的组顺序分析和样本大小重新估计程序。
组顺序测试(具有无效边界选项)
对于每个这些组序能力和样本量程序,NCSS 2020中都有相应的组序分析和样本量重新估计程序。
PASS 2020中的新程序
两种危险率的分组顺序测试(模拟)
两种危险率的组序贯非劣性检验(模拟)
通过两种风险率的裕度测试进行组序贯优势(模拟)
–
具有已知方差的两种均值的群序非劣性检验(模拟)
用已知方差的两个均值进行边际检验的组序贯优势(模拟)
两个均值的组序贯非劣性T检验(模拟)
两组均值的裕度T检验的组序贯优势(模拟)
–
两个比例的组序非劣性检验(模拟)
通过按比例检验两个比例的分组顺序优势(模拟)
–
具有已知方差的一组均值的组序检验(模拟)
一种均值的群序T检验(模拟)
GEE测试
分层聚类随机化设计中两种方法的GEE检验
GEE测试在集群随机化设计中的两种方法
聚类随机化设计中多种均值的GEE检验
集群随机化设计中针对多个比例的GEE测试
集群随机化设计中多个泊松率的GEE测试
GEE测试两个相关比例的辍学
泊松费率的上市后监管
在无背景事件的情况下测试一种泊松率(上市后监视)
用已知背景发生率测试一个泊松率(上市后监视)
–
检验带有对照的背景发生率的两种Poisson率测试(上市后监视)
在匹配的案例对照设计中进行两个泊松率的测试(上市后监视)
开口设计
裂口设计中的两种均值检验
开口设计中的两个比例的测试
集群和/或分层设计中的置信区间
分层设计中一个比例的置信区间
集群随机化设计中一个比例的置信区间
分层聚类随机化设计中一个比例的置信区间
–
分层设计中一种均值的置信区间
聚类随机化设计中一个均值的置信区间
分层聚类随机化设计中一种均值的置信区间
其他集群随机化设计方案
分层聚类随机化设计中两个比例的检验(Cochran-Mantel-Haenszel检验)
在调整簇大小的情况下对簇随机化设计中两个泊松率之间的差异进行测试
集群随机化设计中两种均值的混合模型检验
其他比例检验
带有不完整观测值的两个相关比例的检验
在单向设计中测试多个比例
用于按比例测试的两阶段设计(Simon)
多重泊松率
单向设计中的多种泊松率测试
指数危险率
指数危险率的一次抽样测试
两种均值之比
两种均值之比的等价检验(正常数据)
随机列表
PASS 2020中的更新和/或改进程序
随机列表
有条件功效和样本大小的重新估计
对数检验的条件功效和样本大小估计
非劣效对数秩检验的条件功效和样本大小估计
用边际对数秩检验进行条件幂和样本量估计的优越性
–
对两个比例之间的差异进行检验的条件幂和样本大小重新估计
两个比例的非劣效性检验的条件功效和样本大小估计
有条件的能力和样本量的优势通过两个比例的余量检验重新估计
–
比例测试的有条件功效和样本大小估计
非劣质性检验按比例进行的有条件功效和样本大小估计
有条件的能力和按一个比例的余量检验对优势的样本量估计
–
2×2交叉设计中两种均值检验的条件功效和样本大小重新估计
2×2交叉设计中两种均值的非劣效性检验的条件功效和样本大小估计
通过2×2交叉设计中两种均值的余量检验对条件乘方进行有条件幂和样本大小的重新估计
–
配对T检验的条件功效和样本大小估计
非劣性的配对T检验的条件功效和样本大小估计
成对的T检验的有条件能力和样本大小重新估计(按边际)
–
两样本T检验的条件功效和样本大小估计
非劣质性的两样本T检验的有条件功效和样本大小估计
优势的两样本T检验的条件功效和样本大小重新估计
–
一样本T检验的条件功效和样本大小估计
非劣质性一样本T检验的条件功效和样本大小估计
一次抽样的T检验的有条件能力和样本大小估计以优势计算
单向方差分析
方差F检验的单向分析
使用效应量的方差F检验单向分析
单方差对比分析
模拟均值测试
测试一个均值(模拟)
配对均值检验(模拟)
两种均值检验(模拟)
曼恩·惠特尼U或Wilcoxon秩和检验(模拟)
其他测试
两种均值之比的对等检验(对数正态数据)
–
分层设计中两个比例的检验(Cochran-Mantel-Haenszel检验)
–
集群随机化设计中两个泊松率之间差异的检验
–
两种相关比例的检验(麦克纳马尔检验)
PASS 2020在32位和64位操作系统上与Windows 10、8.1、8、7和Vista SP2完全兼容。
PASS 2020的兼容性
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