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PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中两组斜率的GEE测试（计数结果）

本模块根据使用GEE方法分析的相关计数数据计算用于测试两个斜率之差的功效。此类数据以两种设计类型出现：聚类和纵向。

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PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中两个事件发生率的配对对差异的检验

整群随机设计是指对整个主题群（班级，医院，社区等）而非单个主题进行采样的设计。此样本大小和功效过程用于主题响应为计数（事件发生率）的情况。为了减少变化（从而增加功率），对群集进行匹配，每对中的一个群集分配给对照组，另一个群集分配给治疗组。该过程给出了所需功率要求所需的线对数。

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PASS培训示例——整体随机抽样：阶梯楔形簇中两个泊松率的测试随机化设计

本文档过程计算功率和样本大小，以测试横截面阶梯式楔形簇随机设计中两个泊松率之间的差异。在横截面设计中，在每个时间点的每个群集内测量不同的对象。没有一个对象被测量超过一次。（这不应与同类研究（即重复测量）相混淆，后者在每个时间点对个体进行测量。此过程中的方法不应用于同类或重复测量设计。）

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PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中两个泊松率之间差异的检验

整群随机设计是指对整个主题群（班级，医院，社区等）而非单个主题进行采样的设计。两组的事件发生率之间的差异使用两个样本的t检验进行检验，两组的事件发生率各由Mij个人的Ki簇组成。

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PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中针对多个组的TAD的GEE测试（二进制结果）

该模块根据使用GEE方法分析的相关二进制数据计算用于测试两组或更多组的时间平均响应（TAD）之间差异的功效。这样的数据可以以两种设计类型出现：聚类和纵向。

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PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中两组TAD的GEE测试（二进制结果）

该模块根据并行设计中使用GEE方法分析的二进制相关数据，计算用于测试两个组响应概率的时间平均差（TAD）的能力。此类数据以两种设计类型出现：聚类和纵向。

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PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中两组斜率的GEE测试（二进制结果）

该模块从使用GEE方法分析的二进制相关数据中计算出用于测试两个斜率之差的功效。此类数据以两种设计类型出现：聚类和纵向。GEE不需要重复测量的联合分布的完整规范，只要正确指定了边际模型即可。

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PASS培训示例——整体随机抽样：在三级分层设计中对两种均值进行混合模型检验（一级随机化）

本文档为三级分层混合效应逻辑回归模型计算功效和样本量，该模型在第一级是随机的，该研究的目的是比较两组的比例，研究可以是横断面的或纵向的。

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PASS培训示例——整体随机抽样：在三级分层设计中对两种均值进行混合模型检验（二级随机化）

本文档为三级分层混合效应逻辑回归模型计算功效和样本量，该模型在第二级随机化。该研究的目的是比较两组的比例。研究可以是横断面的或纵向的。

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PASS培训示例——整体随机抽样：在三级分层设计中对两种均值进行混合模型检验（三级随机化）

此过程为三级分层混合模型（在第三级随机化）计算功效和样本大小。该研究的目的是比较两种群体均值，研究可以是横断面的或纵向的。请注意，伴随过程会分析在第一或第二级别单元发生随机化的其他情况。

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PASS培训示例——整体随机抽样：二级分层设计跟踪结束时采用的两种均值混合模型测试

本文档为两级纵向设计计算功效和样本大小，在该设计中，受试者（两级单元）被随机分配到两组之一。在几个时间点对每个主题进行测量，研究的目的是比较最终时间点的分组平均值。该程序假设在研究开始时组均值是相同的（它们通常在随机试验中）。

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PASS培训示例——整体随机抽样：2级分层设计中2个比例的混合模型检验（1级随机化）

在此设计中，主题是第一级单元，聚类是第二级单元。特定群集（两个级别的单元）中的每个受试者都被随机分配到两种可能的干预措施之一。注意，伴随过程功效分析了针对第二级单元（集群）发生随机化的另一种情况。

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PASS培训示例——整体随机抽样：2级分层设计中2级均值的混合模型检验（2级随机化）

此过程为两级分层混合模型计算功效和样本量，其中在连续变量上一次（横截面）测量对象的群集（组，班级，医院等）。研究的目的是比较两组均值。在此设计中，主题是第一级单元，聚类是第二级单元。特定群集（第二级单元）中的所有对象都将接受两种可能的干预措施之一。注意，伴随程序功效分析了针对一级单位（受试者）发生随机化的另一种情况。

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PASS培训示例——整体随机抽样：阶梯楔形簇中两个泊松率的测试随机化设计

本文档将会计算功率和样本大小，以测试横截面阶梯楔形簇随机设计中两个泊松率之间的差异。在横截面设计中，在每个时间点的每个群集内测量不同的对象，没有一个对象被测量超过一次。（这不应与同类研究（即重复测量）相混淆，后者在每个时间点对个体进行测量。此过程中的方法不应用于同类或重复测量设计。）

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PASS培训示例——整体随机抽样：逐步楔形集群随机化设计中对两个比例的测试

本文档将会计算功率和样本量，以测试横截面阶梯楔形簇随机设计中两个比例之间的差异。在横截面设计中，在每个时间点的每个群集内测量不同的对象，没有一个对象被测量超过一次。（这不应与同类研究（即重复测量）混淆，后者在每个时间点对个体进行测量。此过程中的方法不应用于同类或重复测量设计。）

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PASS培训示例——整体随机抽样：逐步楔形簇随机化设计中的两种均值检验

楔入式集群随机设计与交叉设计相似，因为每个集群随时间都接受了处理和控制。但是，在阶梯式楔形设计中，簇仅在一个方向上切换或交叉（通常是从对照组到治疗组）。一旦将聚类随机分配给治疗组，在研究期间将继续接受治疗。在典型的阶梯式楔形设计中，所有聚类均在第一个时间点分配给对照组，然后各个聚类随时间逐步分配到治疗组。

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PASS程序窗口介绍

本文档将会介绍PASS程序窗口，这是用于指定功效分析或样本量方案的设置。每个统计主题都有一个单独的程序窗口。PASS主窗口视频中显示了选择适当步骤的方法。

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PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中的Logrank测试

本文档将会介绍集群随机化设计中的Logrank测试。聚类随机设计是指将整个受试者（班级，医院，社区等）聚类放入治疗组或对照组的设计。在这种情况下，将使用对数秩检验检验两组的生存曲线，两组分别由Mij个人的Ki簇组成。

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PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中对两个比例的测试

群集（组）随机设计是这样一种设计，其中，受试者的整个单元或群集被随机分配到组，而不是那些群集中的单个受试者。但是，研究的结论涉及单个主题而不是集群。集群的示例包括家庭，学校课程，社区和医院病房。

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PASS培训示例——整体随机抽样：2×2阶乘三级分层设计中相互作用的混合模型检验（3级随机化）

此过程为三级分层混合模型（在第三级随机化）计算功效和样本大小。横断面研究使用具有两个二元因子X和Z的二乘二析因设计，每个二元因子具有两个可能的值（0和1）。这产生了四个治疗臂。该研究的目的是检验两个因素之间双向相互作用的重要性。此程序适用于横断面（非纵向）研究，其中每个对象仅测量一次。

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PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中两组斜率的GEE测试（计数结果）

PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中两个事件发生率的配对对差异的检验

PASS培训示例——整体随机抽样：阶梯楔形簇中两个泊松率的测试随机化设计

PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中两个泊松率之间差异的检验

PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中针对多个组的TAD的GEE测试（二进制结果）

PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中两组TAD的GEE测试（二进制结果）

PASS培训示例——整体随机抽样：重复测量设计中两组斜率的GEE测试（二进制结果）

PASS培训示例——整体随机抽样：在三级分层设计中对两种均值进行混合模型检验（一级随机化）

PASS培训示例——整体随机抽样：在三级分层设计中对两种均值进行混合模型检验（二级随机化）

PASS培训示例——整体随机抽样：在三级分层设计中对两种均值进行混合模型检验（三级随机化）

PASS培训示例——整体随机抽样：二级分层设计跟踪结束时采用的两种均值混合模型测试

PASS培训示例——整体随机抽样：2级分层设计中2个比例的混合模型检验（1级随机化）

PASS培训示例——整体随机抽样：2级分层设计中2级均值的混合模型检验（2级随机化）

PASS培训示例——整体随机抽样：阶梯楔形簇中两个泊松率的测试随机化设计

PASS培训示例——整体随机抽样：逐步楔形集群随机化设计中对两个比例的测试

PASS培训示例——整体随机抽样：逐步楔形簇随机化设计中的两种均值检验

PASS程序窗口介绍

PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中的Logrank测试

PASS培训示例——整体随机抽样：集群随机化设计中对两个比例的测试

PASS培训示例——整体随机抽样：2×2阶乘三级分层设计中相互作用的混合模型检验（3级随机化）

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