PASS軟件是一款易于使用的研究工具，可以確定用于學習的對象的數量。我們很高興地宣布PASS 2019已在慧都平臺更新！新增個新的樣本規模程序，包括個更新或改進的程序。新程序包括群體順序測試，條件權力，調解效果測試，兩個比例，混合模型測試等等，讓你的工作更加順暢！

溫馨提示：本次更新內容較多，建議Mark后閱讀喲~

PASS 2019新增樣本規模程序

?組順序測試（具有無效邊界選項）

• 具有已知方差的兩種方法的群序連續測試（模擬）
• 兩種方法的群順序T檢驗（模擬）
• 兩個比例的組順序測試（模擬）

?條件權力

• 非劣效性的雙樣本T檢驗的條件權力——利用邊緣測試得到雙樣本T檢驗的條件權力
• 非劣效性的條件權力測試兩種比例之間的差異——利用邊緣檢驗兩種比例差異的條件優勢
• 非劣效性Logrank測試的條件權力——利用Logrank檢驗條件優勢
• 2×2交叉設計中兩種方法的非劣效性的條件權力——在2×2交叉設計中，通過對兩種方法的邊緣測試，得到了優勢的條件權力
• 非劣效性的單樣本T檢驗的條件權力——利用邊緣測試得到單樣本T檢驗的條件權力
• 非劣效性的配對T檢驗的條件權力——利用邊緣測試得到配對樣本T檢驗的條件權力
• 非劣效性的有條件權力測試一個比例——通過邊緣測試一個比例的條件優勢

?調解效果測試

• 使用Sobel測試進行調解效果測試
• 線性回歸中的中介效應檢驗
• Logistic回歸中的中介效應檢驗
• 泊松回歸中的中介效應檢驗
• Cox回歸中的中介效應檢驗
• 連續變量線性回歸中的中介聯合檢驗

?兩個比例

• 通過邊緣測試兩種比例之間差異的優勢
• 通過邊緣測試兩種比例的優勢
• 通過邊緣測試兩種比例的優勢比的優勢
• 在集群隨機設計中通過邊緣測試優化兩個比例的差異
• 通過邊緣測試優化集群隨機設計中兩個比例的比率

?混合模型測試

?簡單線性回歸

• 簡單線性回歸
• 簡單線性回歸的非零空檢驗
• 簡單線性回歸的非劣效性檢驗
• 通過邊際檢驗進行簡單線性回歸的優勢
• 簡單線性回歸的等價性檢驗
• 使用R-Squared的簡單線性回歸
• 使用R-Squared進行簡單線性回歸的非零空測試

?多重回歸

?貝葉斯調整

?參考間隔

• 正常數據的參考間隔
• 非正態數據的非參數參考區間

?試點研究

• 倫敦大學學院的標準偏差試點研究
• 使用SD的置信上限的試點研究的樣本量
• 使用非中心t進行試點研究的樣本量以允許SD中的不確定性
• 在試點研究中檢測問題所需的樣本量
• 試點研究樣本大小的經驗法則

?兩組和兩部分模型

• 假設兩部分模型的兩組測試
• 假設具有檢測限的兩部分模型的兩組測試

?Bland-Altman方法

?主體內差異

• 并行設計中兩個受試者內變異比的等效性檢驗
• 并行設計中兩個主體間方差比的非劣效性檢驗
• 通過邊緣測試對并行設計中兩個主體內方差的比率的優勢
• 并行設計中兩個主體內方差比的測試
• 并行設計中對象內方差比率的非統一無效測試


• 2×2M復制交叉設計中兩個受試者內變異比的等效性檢驗
• 非劣效性測試2×2M復制交叉設計中兩個受試者內差異的比率
• 通過邊際測試優于2×2M復制交叉設計中兩個主體內方差的比率
• 在2×2M復制交叉設計中測試兩個主體內方差的比率
• 2×2M復制交叉設計中對象內方差比率的非統一無效測試

?主題內的簡歷

• 在并行設計中測試兩個主題內CV的差異
• 針對并行設計中兩個主題內CV差異的非零空檢驗
• 非劣效性測試并行設計中兩個主題內CV的差異
• 通過邊緣測試的優勢，并行設計中兩個主題內的CV的差異
• 并行設計中兩個主題內CV差異的等價性檢驗

?差異比率

• 測試兩個方差的比率
• 兩個方差比的非統一無效測試
• 兩個方差比的非劣效性檢驗
• 通過保證金測試兩個方差比率的優勢
• 兩個方差比的等價性檢驗

?主體間差異

• 在2×2M復制交叉設計中測試兩個主體間差異
• 2×2M復制交叉設計中兩個主體間差異的非統一無效測試
• 2×2M復制交叉設計中兩個主體間差異的非劣效性測試
• 2×2M復制交叉設計中兩個主體間差異的邊緣測試的優勢

?兩個總差異

?兩個方差之間

• 在復制設計中測試兩個方差之間的差異
• 復制設計中兩個方差之間的非統一無效測試
• 復制設計中兩個方差之間的非劣效性測試
• 通過對復制設計中的兩個方差之間的保證金測試的優勢

?One Mean

• 單樣本T檢驗
• 單樣本Z檢驗
• 非劣效性的單樣本Z檢驗
• 單樣本Z-通過保證金測試優勢
• 單樣本Z-測試的等價性

?Wilcoxon簽名等級測試

• Wilcoxon簽名等級測試
• Wilcoxon簽名等級測試非劣效性
• Wilcoxon簽名等級通過邊緣測試優勢

?配對測試

• 配對T檢驗
• 針對非劣效性的配對T檢驗
• 通過邊緣進行配對T檢驗以獲得優勢
• 配對Z檢驗


• 成對的Z-測試非劣效性
• 配對Z-測試優勢的保證金
• 配對Z-測試等效


• 配對Wilcoxon簽名等級測試
• 配對Wilcoxon簽名等級非劣效性測試
• 配對Wilcoxon簽名等級以邊緣優勢進行測試

?雙樣本T檢驗

• 假設等方差的非劣效性的雙樣本T檢驗
• 非劣效性的雙樣本T檢驗允許不等方差


• 假設等方差的邊際優勢的雙樣本T檢驗
• 雙樣本T檢驗通過允許不等方差的邊緣優勢


• 允許不等方差的等價的雙樣本T檢驗

Mann-Whitney U或 Wilcoxon Rank-Sum 檢驗

• Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum檢驗
• Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum檢驗非劣效性
• Mann-Whitney U或Wilcoxon Rank-Sum邊緣測試的優勢

PASS 2019更新和改進

?條件權力

• Logrank測試的條件權力
• 兩種比例差異的條件測試權
• 一個比例的測試的條件權力
• 2×2交叉設計中兩種方法的條件測試功效
• 配對T檢驗的條件權力
• 雙樣本T檢驗的條件權力
• 單樣本T檢驗的條件權力

?生存

• 假設指數模型測試兩種危險率的差異
• 使用Cox的比例風險模型測試兩條生存曲線


• 非劣效性Logrank測試
• 使用Cox的比例風險模型測試兩條生存曲線的非劣效性
• 假設指數模型的兩種危險率差異的非劣效性檢驗


• 使用Cox比例風險模型對兩條生存曲線進行保證金測試的優勢
• 利用指數模型對兩種危險率差異進行保證金檢驗的優勢


• 使用Cox比例風險模型對兩條生存曲線進行等效性檢驗
• 假設指數模型的兩種危險率差異的等價性檢驗

?比例

• 非劣效性測試兩種比例之間的差異
• 非劣效性測試兩個比例的比率
• 兩種比例的比值比的非劣效性檢驗


• 非劣效性測試兩個相關比例之間的差異
• 兩個相關比例的非劣效性檢驗


• 群集隨機設計中兩種比例差異的非劣效性檢驗
• 群集隨機設計中兩種比例的非劣效性檢驗


• 兩種比例差異的等價性檢驗
• 兩個比例比的等價性檢驗
• 兩個比例的比值比的等價性檢驗


• 群集隨機設計中兩種比例差異的等價性檢驗
• 群集隨機設計中兩種比例的等價性檢驗


• 兩個相關比例之間差異的等價性檢驗
• 兩個相關比例比的等價性檢驗


• 兩個比例之間差異的非零空檢驗
• 非統一無效測試兩個比例的比率
• 兩個比例的比值比的非統一無效測試


• 群集隨機設計中兩個比例差異的非零空檢驗
• 群集隨機設計中兩個比例的非單位空檢驗


• 在分層設計中測試兩種比例（Cochran-Mantel-Haenszel測試）
• 在集群隨機設計中測試兩個比例

?手段

• 單樣本T-邊緣測試的優勢
• 非劣效性的單樣本T檢驗
• 用于等效的單樣本T檢驗


• 配對T檢驗的等價性


• 雙樣本T檢驗假設方差相等
• 允許不等方差的雙樣本T檢驗
• 假設等方差的等效性的雙樣本T檢驗


• 測試兩種均值的比率
• 兩種方法比率的非劣效性檢驗
• 通過保證金測試兩種均值比率的優勢
• 兩種均值比的等價性檢驗


• 在2×2交叉設計中測試兩種方法之間的差異
• 2×2交叉設計中兩種方法比率的檢驗
• 2×2交叉設計中兩種方法差異的非劣效性檢驗
• 2×2交叉設計中兩個均值比的非劣效性檢驗
• 2×2交叉設計中兩種方法差異的邊際檢驗優勢
• 2×2交叉設計中兩種均值比率的邊際檢驗優勢
• 2×2交叉設計中兩個均值之差的等價性檢驗
• 2×2交叉設計中兩個均值比的等價性檢驗


• 集群隨機設計中兩種方法的檢驗
• 群集隨機設計中兩種方法的非劣效性檢驗
• 集群隨機設計中兩種方法的邊緣檢驗的優越性
• 群集隨機設計中兩種方法的等價性檢驗


• Hotelling的單樣本T2
• Hotelling的雙樣本T2


• 一個均值的多重測試（單樣本或成對數據）
• 兩種方法的多重檢驗

?線性回歸斜率

?系數Alpha

• 測試一個系數Alpha
• 測試兩個系數Alpha

?方差

PASS 2019的兼容性

PASS 2019在32位和64位操作系統上與Windows 10,8.1,8,7和Vista SP2完全兼容。

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