| 摘要 | 第9-12页 |
| Abstract | 第12-15页 |
| 缩略词表 | 第16-18页 |
| 第一部分 概述 | 第18-29页 |
| 一、研究背景 | 第18-20页 |
| 二、研究现状 | 第20-24页 |
| (一)常见缺失数据统计方法 | 第20-22页 |
| (二)逆概率加权法 | 第22-23页 |
| (三)利用倾向性评分校正缺失原因 | 第23-24页 |
| (四)敏感性分析 | 第24页 |
| 三、研究目的与意义 | 第24-25页 |
| (一)研究目的 | 第24页 |
| (二)研究意义 | 第24-25页 |
| 四、研究内容、研究方法及技术路线图 | 第25-28页 |
| (一)研究内容 | 第25-27页 |
| (二)研究方法 | 第27页 |
| (三)技术路线图 | 第27-28页 |
| 五、资料来源及研究平台 | 第28-29页 |
| 第二部分 理论方法研究及模型构建 | 第29-44页 |
| 一、RCT试验若干统计考虑要点 | 第29-31页 |
| (一)随机对照试验的基石 | 第29-30页 |
| (二)数据缺失威胁RCT有效性 | 第30-31页 |
| (三)随机模型 | 第31页 |
| 二、多重填补 | 第31-33页 |
| 三、倾向性评分 | 第33-37页 |
| (一)Logit模型 | 第33-34页 |
| (二)随机森林 | 第34-37页 |
| 四、逆概率加权 | 第37-41页 |
| (一)单纯性逆概率加权 | 第37-38页 |
| (二)双稳健逆概率加权 | 第38-41页 |
| 五、反转点分析 | 第41-44页 |
| 第三部分 模拟研究情况 | 第44-71页 |
| 一、模拟研究的设计 | 第44-47页 |
| (一)Monte-Carlo数据模拟总体考虑 | 第44-46页 |
| (二)有缺失时参数估计评价指标 | 第46-47页 |
| 二、各种模拟研究及其结果 | 第47-69页 |
| 情景 1、两模型构建均正确且组间疗效有差异时 | 第47-53页 |
| 情景 2、两模型构建均正确且考虑随机中心效应时 | 第53-58页 |
| 情景 3、两模型构建均正确且结局变量呈非正态分布时 | 第58-63页 |
| 情景 4、未缺失概率模型构建错误结局分析模型构建正确时 | 第63-69页 |
| 三、讨论及结论 | 第69-71页 |
| 第四部分 实例研究 | 第71-78页 |
| 一、研究简介 | 第71页 |
| 二、分析结果 | 第71-72页 |
| 三、反转点分析 | 第72-78页 |
| 第五部分 研究总结 | 第78-80页 |
| 一、研究局限性 | 第78页 |
| 二、研究创新性 | 第78页 |
| 三、研究总体结论 | 第78-80页 |
| 附录一 两种算法倾向性评分的比较 | 第80-109页 |
| 附录二 计算机化实现所用程序 | 第109-143页 |
| 一、情景1和情景4中数据模拟程序 | 第109-114页 |
| 二、情景2中数据模拟程序 | 第114-118页 |
| 三、情景3中数据模拟程序 | 第118-123页 |
| 四、随机森林外四种分析方法程序 | 第123-133页 |
| 五、随机森林分析方法程序 | 第133-140页 |
| 六、反转点分析程序 | 第140-143页 |
| 参考文献 | 第143-148页 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作 | 第148-149页 |
| 致谢 | 第149页 |