分析及样本量计算软件PASS 2019已发布

PASS 2019增加了126个新的样本规模程序，68个更新或改进的程序。新程序群体顺序测试，条件权利，调解效果测试，两个比例，混合模型测试，线性回归，多元回归，贝叶斯调整，参考区间，试点研究，两部分模型，Bland-Altman方法，均值，配对测试，双样本T检验，Wilcoxon符号秩检验，Mann-Whitney U或Wilcoxon秩和检验，以及方差和CV比较程序。

 

对于PASS 2019中的3个新的组序列样本大小程序，在NCSS 2019中有相应的组顺序分析和样本大小重新估计过程。

 

PASS 2019的新程序：

 

组顺序测试（具有无效边界选项）

对于这些组顺序功率和样本大小过程中的每，在NCSS 2019中存在相应的组顺序分析和样本大小重新估计过程。

具有已知方差的两个均值的分组序列检验（模拟）

两种方法的分组序贯T检验（模拟）

两个比例的分组顺序测试（模拟）

 

条件把握度

非劣效性的双样本T检验的条件把握

两个样本T检验优势的条件把握

 

非劣效性检验对两种比例之间差异的条件把握

两个比例差异检验的条件优势度

-

非劣效性Logrank测试的条件能力

通过Logrank检验的条件优越性

-

2×2交叉设计中两种均值非劣性检验的条件把握

2×2交叉设计中两种均值的非劣性检验的条件把握

-

非劣效性的单样本T检验的条件把握

单样本T检验的条件把握

-

非劣效性的配对T检验的条件把握

单样本T检验的条件把握

-

非劣效性的检验比例的条件把握

通过检验比例的条件把握度

 

调解效果测试

使用Sobel测试进行调解效果测试

线性回归中的中介效应检验

Logistic回归中的中介效应检验

泊松回归中的中介效应检验

Cox回归中的中介效应检验

连续变量线性回归中的中介联合检验

 

两个比例

通过边缘测试两种比例之间差异的优势

通过边缘测试两种比例的优势

通过边缘测试两种比例的优势比的优势

在集群随机设计中通过边缘测试两个比例的差异

通过边缘测试群随机设计中两个比例的比率

 

混合模型设计

在3级分层设计（3级随机化）中跟进结束时两种方法的混合模型测试

二级分层设计中跟踪结束时两种方法的混合模型检验

-

2×2因子2级分层设计（2级随机化）中交互的混合模型测试

2×2因子2级分层设计（1级随机化）中交互的混合模型测试

-

2×2因子3级分层设计（3级随机化）中交互的混合模型测试

2×2因子3级分层设计中的交互模型测试（2级随机化）

2×2因子3级分层设计（1级随机化）中交互的混合模型测试

-

具有随机斜率的2×2因子3级梯阶设计中的斜率相互作用的混合模型试验（3级随机化）

具有随机斜率的2×2因子3级梯阶设计中的斜率相互作用的混合模型试验（2级随机化）

具有随机斜率的2×2因子2级梯阶设计中的斜率相互作用的混合模型试验（2级随机化）

-

具有固定斜率的2×2因子3级层次设计中的斜坡相互作用的混合模型试验（3级随机化）

具有固定斜率的2×2因子3级层次设计中斜坡相互作用的混合模型试验（2级随机化）

具有固定斜率的2×2因子2级层次设计中的斜坡相互作用的混合模型试验（2级随机化）

 

线性回归

线性回归的非零空检验

线性回归的非劣效性检验

通过边际检验进行线性回归的优势

线性回归的等价性检验

使用R-Squared的线性回归

使用R-Squared进行线性回归的非零空测试

 

多重回归

 

贝叶斯调整

使用后验误差方法进行贝叶斯调整

 

参考间隔

正常数据的参考间隔

非正态数据的非参数区间

 

试点研究

伦敦大学学院的标准偏差试点研究

使用SD的置信上限的试点研究的样本量

使用费中心t进行试点研究的样本量以允许SD中的不确定性

在试点研究中检验问题所需的样本量

试点研究样本大小的经验法则

 

两组，两部分模型

假设两部分模型的两组测试

假设具有检测限的两部分模型的两组测试

 

Bland-Altman方法

Bland-Altman方法比较研究中评估协议的方法

 

主体内差异

并行设计中两个受试者内变异比的等效性检验

并行设计中两个主体间方差比的非劣效性检验

通过金测试对并行设计中两个主体内方差比率的优势

并行设计中两个主体内方差比的测试

并行设计中对象内方差比率的非无效测试

-

2×2复制交叉设计中两个受试者内变异比的等效性检验

非劣效性测试2×2M复制交叉设计中两个受试者内差异的比率

通过边际测试优于2×2M复制交叉设计中两个主体内方差的比率

在2×2M复制交叉设计中测试两个主体内方差的比率

2×2M复制交叉设计中对象内方差比率的非无效测试

 

主题内的简历

在并行设计中测试两个主题内CV的差异

对并行设计中两个主题内CV差异的非零空检验

非劣效性测试并行设计中两个主题内CV的差异

通过边际测试的优势，并行设计中两个主题内的CV的差异

并行设计中两个主题内CV差异的等价性检验

 

差异比率

测试两个方差的比率

两个方差比的非无效测试

两个方差比的非劣效性检验

通过金测试两个方差比率的优势

两个方差比的等价性检验

 

主体间差异

在2×2M复制交叉设计中测试两个主体间差异

2×2M复制交叉设计由两个主体间差异的非无效测试

2×2M复制交叉设计由两个主体间差异的非劣效性测试

2×2M复制交叉设计由两个主体间差异的金测试的优势

 

两个总差异

2×2M复制交叉设计中两个总方差的测试

2×2M复制交叉设计中两个总方差的非零空间测试

2×2M复制交叉设计中两个总方差的非劣效性测试

2×2M复制交叉设计中两个总差异的金测试的优势

-

在复制设计中测试两个总差异

非复制零空间测试复制设计中的两个总差异

非复杂设计中两个总方差的非劣效性测试

通过金测试对复制设计中两个总差异的优势

-

2×2交叉设计中两个总方差的测试

2×2交叉设计中两个总方差的非无效测试

2×2交叉设计中两个总方差的非劣效性测试

2×2交叉设计中两个总方差的金测试的优势

 

两个方差之间

在复制设计中测试两个方差之间的差异

复制设计中两个方差之间的非无效测试

复制设计中两个方差之间的非劣效性测试

通过对复制设计中的两个方差之间的金测试的优势

 

One Mean

单样本T检验

单样本Z检验

非劣效性的单样本Z检验

单样本Z-通过金测试优势

单样本Z-测试的等价性

 

Wilcoxon签名测试

Wilcoxon签名测试

Wilcoxon签名测试非劣效性

Wilcoxon签名通过金测试优势

 

配对测试

配对T检验

对非劣效性的配对T检验

通过金进行配对T检验以获得优势

-

配对Z检验

成对的Z-测试非劣效性

配对Z-测试优势的金

配对Z-测试等效

-

配对Wilcoxon签名测试

配对Wilcoxon签名测试非劣效性测试

配对Wilcoxon签名测试以金优势进行测试

 

双样本T检验

假设等方差的非劣效性的双样本T检验

非劣效性的双样本T检验允许不等方差

-

假设等方差的边际优势的双样本T检验

双样本T检验通过允许不等方差的边际优势

-

允许不等方差的等价的双样本T检验

 

Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum检验

Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum检验

Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum检验非劣效性

Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum边缘测试的优势

 

PASS 2019的更新和/或改进程序

 

条件把握度

Logrank测试的条件把握

两种比例差异的条件测试权

比例的测试的条件把握

2×2交叉设计中两种方法的条件测试功效

配对T检验的条件把握

双样本T检验的条件幂

单样本T检验的条件把握

 

生存

假设指数模型测试两种危险率的差异

使用Cox的比例模型测试两条生存曲线

-

非劣效性Logrank测试

使用Cox的比例模型测试两条生存曲线的非劣效性

假设指数模型的两种危险率差异的非劣效性检验

-

使用Cox比例模型对两条生存曲线进行金测试的优势

利用指数模型对两种危险率差异进行金检验的优势

-

使用Cox比例模型对两条生存曲线进行等效性检验

假设指数模型的两种危险率差异的等价性检验

 

比例

非劣效性测试两种比例之间的差异

非劣效性测试两个比例的比率

两种比例的比值比的非劣效性检验

-

非劣效性测试两个相关比例之间的差异

两个相关比例的非劣效性检验

-

群集随机设计中两种比例差异的非劣效性检验

群集随机设计中两种比例的非劣效性检验

-

两种比例差异的等价性检验

两种比例比的等价性检验

两种比例的比值比的等价性检验

-

群集随机设计中两种比例差异的等价性检验

群集随机设计中两种比例的等价性检验

-

两个相关比例之间的差异的等价性检验

两个相关比例比的等价性检验

-

两个比例之间差异的非零空检验

非无效测试两个比例的比率

两个比例的比值比的非无效测试

-

群集随机设计中两个比例差异的非零空检验

群集随机设计中两个比例的非单位空检验

-

在分层设计中测试两种比例（Cochran-Mantel-Haenszel）

在集群随机设计中测试两个比例

 

手段

单样本T-测试金的优势

非劣效性的单样本T检验

用于等效的单样本T检验

-

配对T检验的等价性

-

双样本T检验假设方差相等

允许不等方差的双样本T检验

假设等方差的等效性的双样本T的检验

-

测试两种均值的比率

两种方法比率的非劣效性检验

通过金测试两种均值比率的优势

两种金测试两种均值比率的优势

两种均值比的等价性检验

-

在2×2交叉设计中测试两种方法之间的差异

2×2交叉设计中两种方法比率的检验

2×2交叉设计中两种方法差异的非劣效性检验

2×2交叉设计中两个均值比的非劣效性检验

2×2交叉设计中两种方法差异的边际检验优势

2×2交叉设计中两个均值之差的等价性检验

2×2交叉设计中两个均值比的等价性检验

-

集群随机设计中两种方法的检验

群集随机设计中两种方法的非劣效性检验

集群速记设计中两种方法的金检验的优越性

群集随机设计总监两种方法的等价性检验

-

Hotelling的单样本T2

Hotelling的双样本T2

-

均值的多重测试（单样本或成对数据）

两种方法的多重检验

 

线性回归斜率

线性回归斜率的置信区间

 

系数Alpha

测试系数Alpha

测试两个系数Alpha

 

方差

测试方差

 

PASS 2019的兼容性

PASS 2019在32位和64位操作系统上与Windows10, 8.1, 8, 7和Vista SP2兼容。

 

 

 

相关文章 

更多文章 →

• PASS 2026正式发布：新增52个样本量程序，含多种增强功能
• PASS软件医学研究的样本量估计解决方案
• PASS 2025正式发布：37大新增样本量程序，功能全升级
• PASS中的方差和标准差样本量计算
• 样本量计算软件PASS 2024发布：新增40项样本大小程序和多项增强功能
• 在PASS中对两个均值进行成组序贯试验的样本量计算

 

 

查看PASS软件详情