Paired binary data arise in studies

Paired binary data arise in studies with two measures on
the same subject in before-and-after trials, two-period crossover
trials, and matched case-control studies. For a binary
outcome (eg, yes/no), a 2
2 table with the same row and
column categories summarizes the data. Although
repeated-measures designs can consist ofmultiple measures
on the same subject, the focus of this article is on those designs with only two measures per subject, with no covariates.
A key feature of paired binary data is that these two
observations from the same individual tend to be positively
correlated, which must be accounted for in the design and
analysis of the study [3,4]. With the increasing use of marginal
models, such as generalized estimating equation
(GEE) models, and introduction of the procedure GLIMMIX
for conditional models by SAS version 9.1, researchers
may be unclear on how to estimate sample size
for studies with a paired binary primary outcome.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ฐานข้อมูลจัดเป็นคู่ที่เกิดขึ้นในการศึกษาด้วยมาตรการที่สองบนเรื่องเดียวกันในก่อน และหลังจากทดลอง ไขว้สองรอบระยะเวลาการทดลอง และการจับคู่การควบคุมกรณีศึกษา สำหรับไบนารีผลที่ได้ (เช่น ใช่/ไม่ใช่), 2 2 ตารางแถวเดียวกัน และประเภทคอลัมน์สรุปข้อมูล ถึงแม้ว่าแบบวัดซ้ำอาจประกอบด้วยมาตรการ ofmultipleในเรื่องเดียวกัน จุดเน้นของบทความนี้อยู่ในการออกแบบด้วยมาตรการสองต่อเรื่อง กับ covariates ไม่คุณลักษณะสำคัญของข้อมูลไบนารีจัดเป็นคู่เป็นที่สองข้อสังเกตจากบุคคลเดียวกันมีแนวโน้มเป็นบวกcorrelated ซึ่งต้องสามารถคิดในการออกแบบ และการวิเคราะห์การศึกษา [3, 4] มีการใช้เพิ่มขึ้นของกำไรโมเดล เช่นตั้งค่าทั่วไปประมาณสมการรูปแบบ (GEE) และแนะนำขั้นตอน GLIMMIXสำหรับรูปแบบแบบมีเงื่อนไขโดย SAS เวอร์ชัน 9.1 นักวิจัยอาจจะไม่ชัดเจนในวิธีการประมาณขนาดตัวอย่างการศึกษามีผลหลักฐานจัดเป็นคู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จับคู่ข้อมูลไบนารีที่เกิดขึ้นในการศึกษาที่มีสองมาตรการในเรื่องเดียวกันก่อนและหลังการทดลองทางครอสโอเวอร์สองระยะเวลาการทดลองและจับคู่กรณีศึกษาการควบคุม สำหรับไบนารีผล (เช่นใช่ / ไม่ใช่) ซึ่งเป็น 2 หรือไม่? ตารางที่มี 2 แถวเดียวกันและประเภทคอลัมน์สรุปข้อมูล แม้ว่าการออกแบบมาตรการซ้ำอาจประกอบด้วย ofmultiple มาตรการในเรื่องเดียวกัน, โฟกัสของบทความนี้คือการออกแบบที่มีเพียงสองมาตรการต่อเรื่องที่มีตัวแปรไม่มี. คุณลักษณะที่สำคัญของข้อมูลไบนารีจับคู่เป็นว่าทั้งสองข้อสังเกตจากบุคคลเดียวกันมีแนวโน้มที่จะได้รับในเชิงบวกมีลักษณะร่วมกันซึ่งจะต้องนำมาใช้ในการออกแบบและการวิเคราะห์ของการศึกษา[3,4] ด้วยการใช้ที่เพิ่มขึ้นของขอบรุ่นเช่นสมการประเมินทั่วไป(GEE) รูปแบบและการแนะนำของ GLIMMIX ขั้นตอนสำหรับรุ่นที่มีเงื่อนไขโดยSAS รุ่น 9.1 นักวิจัยอาจจะไม่มีความชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการประมาณการขนาดของกลุ่มตัวอย่างสำหรับการศึกษาที่มีผลหลักเลขฐานสองคู่.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จับคู่ข้อมูลไบนารีที่เกิดขึ้นในการศึกษาสองมาตรการ
หัวเรื่องเดียวกันก่อนและหลังการทดลอง 2 การทดลองไขว้
ระยะเวลาและจับคู่การศึกษาย้อนหลัง . สำหรับผลไบนารี
( เช่น ใช่ / ไม่ใช่ ) , 2
2 โต๊ะแถวเดียวกันและ
ประเภทคอลัมน์สรุปข้อมูล แม้ว่า
วัดซ้ำ การออกแบบสามารถประกอบด้วยมาตรการ
ผลการวิจัยในเรื่องเดียวกันโฟกัสของบทความนี้คือการออกแบบที่มีเพียงสองมาตรการต่อเรื่องที่ไม่มีความรู้ .
คุณลักษณะสำคัญของการจับคู่ข้อมูลไบนารีที่เหล่านี้สอง
สังเกตจากบุคคลเดียวกันมีแนวโน้มที่จะบวก
ความสัมพันธ์ ซึ่งต้องคิดในการออกแบบและการวิเคราะห์ของการศึกษา
[ 3 , 4 ] กับการใช้งานที่เพิ่มขึ้นของรุ่นขอบ
เช่นสมการ
ทั่วไปประมาณ( อัลบั้ม ) รุ่น และแนะนำขั้นตอน glimmix
รูปแบบตามเงื่อนไข โดย SAS เวอร์ชัน 9.1 นักวิจัย
อาจจะไม่ชัดเจนในการประมาณขนาดตัวอย่างสำหรับการศึกษาด้วยข้อมูลไบนารี
หลักผล