生物医学研究中的小样本推断

在生物医学研究中经常需处理分类数据，分类数据分析始于20世纪60年代，是目前国内外研究的热门课题。在过去40多年的研究中无论是理论研究者还是实际应用者几乎都假设了数据的样本量很大。然而为了获得及时、准确的信息，样本量通常都不大或许很小，如SARS病理的初期研究。为此本项目将从小样本的角度研究生物医学问题中的四格表、带零结构的四格表、高维四格表和带零结构的高维四格表及有序分类数据构成的K×K表的如下问题：配对设计实验和二次感染数据中有关敏感度和特异度的单边或区间假设的精确非条件检验；敏感度和特异度的精确非条件置信区间；基于精确非条件检验和置信区间的样本量和Bayes分析；上述小样本理论研究在生物医学、艾滋病防治中的应用。