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医学研究中稳健方法概述。

An overview of robust methods in medical research.

机构信息

Department of Public Health and Infectious Diseases, Sapienza University of Rome, Rome, Italy.

出版信息

Stat Methods Med Res. 2012 Apr;21(2):111-33. doi: 10.1177/0962280210385865. Epub 2010 Oct 25.

DOI:10.1177/0962280210385865
PMID:20974666
Abstract

Robust statistics is an extension of classical parametric statistics that specifically takes into account the fact that the assumed parametric models used by the researchers are only approximate. In this article, we review and outline how robust inferential procedures may routinely be applied in practice in the biomedical research. Numerical illustrations are given for the t-test, regression models, logistic regression, survival analysis and ROC curves, showing that robust methods are often more appropriate than standard procedures.

摘要

稳健统计学是经典参数统计学的延伸,专门考虑到研究人员使用的假设参数模型只是近似的事实。在本文中,我们回顾并概述了稳健推断程序如何在生物医学研究的实际中常规应用。为 t 检验、回归模型、逻辑回归、生存分析和 ROC 曲线提供了数值说明,表明稳健方法通常比标准程序更合适。

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