<div dir="ltr"><div style="color:rgb(0,0,0);font-stretch:normal;font-family:tahoma"><div><b style="font-size:large;font-family:Arial,sans-serif;background-color:rgb(245,245,245)">Seminário Conjunto UFSCar/ICMC – 27/03/2015 - 14h00</b><br></div></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri"><font size="4"><b><font face="Calibri"><span style="font-family:Arial,sans-serif"></span></font> </b></font></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri"><b style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(34,34,34)">TÍTULO:</b><span style="font-family:arial,sans-serif;color:rgb(34,34,34)"> A Non-inferiority Test for Survival Response Assuring the Control of Type I Error</span></div><div><p><font face="Calibri"><strong style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif;font-size:small">PALESTRANTE: </strong><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif;font-size:small">Juliana Cobre - ICMC/USP</span><br></font></p><font face="Calibri" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri"><span style="font-family:Arial,sans-serif"><p><b>LOCAL: </b>Sala de seminários – DEs-UFSCar</p><strong>RESUMO: </strong></span></font><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,helvetica,sans-serif">The bio-pharmaceutical industry has been developing new treatments that, compared to a standard treatment of proven efficacy, have characteristics such as greater quality of life, lower cost, easier administration, decreased side effects. Even  the new treatment being worse in terms of the survival outcome it can be approved if it has such advantages. In this cases a non-inferiority hypothesis test, instead of a superiority or an equivalent test, must be conducted. Often the non-inferiority trials for survival response assume that the data follow a proportional hazard model (PHM). Nevertheless we prove here that if this assumption is not true the usual log-rank based non-inferiority tests inflate the type I error rate, rather when the sample size goes to infinity, the limit of the type I error rate is equal to 1 at the margin of the null space. To circumvent this serious problem, we propose a proportional odds survival model (POSM) based non-inferiority hypothesis test. The main advantage of our test is that it controls the type I error rate when the true model is both PHM and POSM. The sample sizes determination to reach a desired power complete our proposal.</span><font color="#000000" face="Calibri"> </font></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri"><br></div><div><div><div dir="ltr"><div>--<br></div>Rafael Izbicki<br>Assistant Professor<br>Department of Statistics<br>Federal University of São Carlos (UFSCar)<br><a href="http://www.rizbicki.ufscar.br/" target="_blank">http://www.rizbicki.ufscar.br/</a><br><br></div></div></div>
</div>