多档次试验结果下的一种罐子模型，本文主要内容关键词为：罐子论文,档次论文,模型论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：O212.7
引言
二战以来，随着各种新的药品和治疗方法的不断涌现，临床试验设计越来越受到重视，现在一些国家设立了以统计人才为主而构成的专门机构，用以来对临床试验设计工作进行培训、指导、鉴定和研究。传统的临床试验设计是随机化50-50设计，这种设计的优点是操作简便，且当各治疗方案成功率比较接近时，也具有较好的统计效率。但是，当各治疗方案治愈率相差较大，存在有的处理对病员有严重负面效果时，则将有近半数病员受到这种处理的损害，此时这样的设计是不人道的（见Connor(1994)的例子）。因此，Robbins(1952)提出了自适应设计的思想。所谓自适应设计，是根据前面的试验结果，逐步修正后面的设计，以期使较好的治疗能以较大的机会分配给病员，而使较差的治疗减少分配病员的机会，为此，Zelen(1969),Wei and Durhan(1978),Athrega and Karlin(1968)先后提出了“胜者优先”(Play-the-Winner Rule)设计、“随机化胜者优先”设计以及广义Friedman罐子模型设计。关于罐子模型，文献中已有很多工作，比如可参看文献[1～4,7,9]等。
但是文献中考虑的以上这些模型，大都考虑的是两档次结果（成功与失败）的情况。显然，在临床试验中，多档次试验结果甚至连续量的试验结果也是常见的。对于这种情况的设计，文献中也有些研究，比如Rosenherger(1993)利用非参数秩统计方法提出了一些设计。但可惜的是，在那种设计中渐近理论尚未能完全建立，至今未能解决（见[8]）。本文要利用罐子模型，为多档次结果的临床试验提出了一种设计，并建立渐近定理。理论和数值例子表明，这种设计更符合人道精神，仍保持了较高的统计效率，因此文中方法可作为应用参考。
一、罐子模型
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三、例子和结论
考虑k=2的情况。在表1中给出若干罐子模型设计结果的例子。比较第1,4,9,10列，我们可以看到在这些自适应设计下，治疗效果较好的处理自动向病员倾斜，使病员以很大的机会受到较好处理的试验，因此，这样的设计体现了对受试病员的人文关怀。又从定理2及其推论可以看到，所有的估计量的渐近方差具有通常的O(1/n)的数量级，从而这样设计仍保持了较好的统计效率，从“人道”与“效率”两个方面综合考虑，本设计具有实际应用参考价值。
表1 罐子模型设计的几个例子(k=2)
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