PASS更新至2019（v19_0_1）版本。新增126个新的样本规模程序，包括68个更新或改进的程序。新程序包括群体顺序测试，条件权力，调解效果测试，两个比例，混合模型测试等等，让你的工作更加顺畅！
PASS软件是一款易于使用的研究工具，可以确定用于学习的对象的数量。我们很高兴地宣布PASS 2019已在平台更新！新增个新的样本规模程序，包括个更新或改进的程序。新程序包括群体顺序测试，条件权力，调解效果测试，两个比例，混合模型测试等等，让你的工作更加顺畅！
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PASS 2019新增样本规模程序
span style=”font-size:16px”>组顺序测试（具有无效边界选项）
- 具有已知方差的两种方法的群序连续测试（模拟）
- 两种方法的群顺序T检验（模拟）
- 两个比例的组顺序测试（模拟）
件权力
- 非劣效性的双样本T检验的条件权力——利用边缘测试得到双样本T检验的条件权力
- 非劣效性的条件权力测试两种比例之间的差异——利用边缘检验两种比例差异的条件优势
- 非劣效性Logrank测试的条件权力——利用Logrank检验条件优势
- 2×2交叉设计中两种方法的非劣效性的条件权力——在2×2交叉设计中，通过对两种方法的边缘测试，得到了优势的条件权力
- 非劣效性的单样本T检验的条件权力——利用边缘测试得到单样本T检验的条件权力
- 非劣效性的配对T检验的条件权力——利用边缘测试得到配对样本T检验的条件权力
- 非劣效性的有条件权力测试一个比例——通过边缘测试一个比例的条件优势
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
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优化两个比例的差异
- 通过边缘测试优化集群随机设计中两个比例的比率
合模型测试
单线性回归
- 简单线性回归
- 简单线性回归的非零空检验
- 简单线性回归的非劣效性检验
- 通过边际检验进行简单线性回归的优势
- 简单线性回归的等价性检验
- 使用R-Squared的简单线性回归
- 使用R-Squared进行简单线性回归的非零空测试
重回归
叶斯调整
考间隔
- 正常数据的参考间隔
- 非正态数据的非参数参考区间
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
- 使用非中心t进行试点研究的样本量以允许SD中的不确定性
- 在试点研究中检测问题所需的样本量
- 试点研究样本大小的经验法则
组和两部分模型
- 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
land-Altman方法
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
- 通过边缘测试对并行设计中两个主体内方差的比率的优势
- 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统一无效测试
- 2×2M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统一无效测试
题内的简历
- 在并行设计中测试两个主题内CV的差异
- 针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
- 通过边缘测试的优势，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
异比率
- 测试两个方差的比率
- 两个方差比的非统一无效测试
- 两个方差比的非劣效性检验
- 通过保证金测试两个方差比率的优势
- 两个方差比的等价性检验
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复制交叉设计中两个主体间差异的非统一无效测试
- 2×2M复制交叉设计中两个主体间差异的非劣效性测试
- 2×2M复制交叉设计中两个主体间差异的边缘测试的优势
个总差异
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统一无效测试
- 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保证金测试的优势
ne 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-通过保证金测试优势
- 单样本Z-测试的等价性
ilcoxon签名等级测试
- Wilcoxon签名等级测试
- Wilcoxon签名等级测试非劣效性
- Wilcoxon签名等级通过边缘测试优势
对测试
- 配对T检验
- 针对非劣效性的配对T检验
- 通过边缘进行配对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-测试优势的保证金
- 配对Z-测试等效
- 配对Wilcoxon签名等级测试
- 配对Wilcoxon签名等级非劣效性测试
- 配对Wilcoxon签名等级以边缘优势进行测试
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缘优势
- 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更新和改进
件权力
- Logrank测试的条件权力
- 两种比例差异的条件测试权
- 一个比例的测试的条件权力
- 2×2交叉设计中两种方法的条件测试功效
- 配对T检验的条件权力
- 双样本T检验的条件权力
- 单样本T检验的条件权力
存
- 假设指数模型测试两种危险率的差异
- 使用Cox的比例风险模型测试两条生存曲线
- 非劣效性Logrank测试
- 使用Cox的比例风险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比例风险模型对两条生存曲线进行保证金测试的优势
- 利用指数模型对两种危险率差异进行保证金检验的优势
- 使用Cox比例风险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
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
- 两个比例比的等价性检验
- 两个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
- 非统一无效测试两个比例的比率
- 两个比例的比值比的非统一无效测试
- 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测试）
- 在集群随机设计中测试两个比例
段
- 单样本T-边缘测试的优势
- 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
- 通过保证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交叉设计中两种均值比率的边际检验优势
- 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
- 集群随机设计中两种方法的边缘检验的优越性
- 群集随机设计中两种方法的等价性检验
- Hotelling的单样本T2
- Hotelling的双样本T2
- 一个均值的多重测试（单样本或成对数据）
- 两种方法的多重检验
性回归斜率
数Alpha
- 测试一个系数Alpha
- 测试两个系数Alpha
差
PASS 2019的兼容性
PASS 2019在32位和64位操作系统上与Windows 10,8.1,8,7和Vista SP2完全兼容。
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标签：样本量估计效能分析
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