1、兩種常見縱向數(shù)據(jù)分析 方法及其軟件實(shí)現(xiàn),縱向數(shù)據(jù),定義：是指一個被試群體在一個或多個變量上，多個時間點(diǎn)的測量結(jié)果。 分析方法： 重復(fù)測量方差分析 廣義估計(jì)方程 多水平模型 混合效應(yīng)模型,縱向數(shù)據(jù),定義：是指一個被試群體在一個或多個變量上，多個時間點(diǎn)的測量結(jié)果。 分析方法： 重復(fù)測量方差分析 廣義估計(jì)方程 多水平模型 混合效應(yīng)模型,測量時間點(diǎn)固定,縱向數(shù)據(jù),定義：是指一個被試群體在一個或多個變量上，多個時間點(diǎn)的測量結(jié)果。 分析方法： 重復(fù)測量方差分析 廣義估計(jì)方程 多水平模型 混合效應(yīng)模型,測量時間點(diǎn)固定,1. 軟件實(shí)現(xiàn) 2. 結(jié)果判讀 3. 適用條件,多組重復(fù)測量資料方差分析,2020/6/2

2、0,7,重復(fù)測量資料的方差分析的缺點(diǎn)： 球?qū)ΨQ 不允許出現(xiàn)過多缺失值 不滿足球性檢驗(yàn)的資料，當(dāng)結(jié)果有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時，下結(jié)論應(yīng)慎重 定性資料（二分類或多分類變量）,定量資料： 有度量衡單位 有量的大小差別 連續(xù)變量,廣義估計(jì)方程,縱向數(shù)據(jù),廣義估計(jì)方程（Generalized Estimating Equations，GEE） 方程優(yōu)勢：定性資料 + 定量資料 實(shí)現(xiàn)方法：SPSS、SAS軟件,廣義估計(jì)方程的主要特點(diǎn)是在模型中引入了作業(yè)相關(guān)矩陣； 將重復(fù)測量數(shù)據(jù)間的相關(guān)性運(yùn)用作業(yè)相關(guān)矩陣來進(jìn)行計(jì)算； 用矩陣表示反應(yīng)變量的各次重復(fù)測量值兩兩之間的相關(guān)性大小。,常用的作業(yè)相關(guān)矩陣有： 等相關(guān)，這種假設(shè)常

3、用于不依賴時間順序的重復(fù)測量資料； 相鄰相關(guān)，即只有相鄰的兩次觀測值之間有相關(guān)性，不相鄰的觀測之間沒有相關(guān)性； 自相關(guān)，即相關(guān)性與間隔次數(shù)有關(guān)，相隔次數(shù)越長，數(shù)據(jù)間的相關(guān)性越??； 不確定型相關(guān)，即不預(yù)先制定相關(guān)的形式，讓模型根據(jù)資料特征自己估計(jì)； 獨(dú)立，即不相關(guān)，就是假設(shè)各重復(fù)測量數(shù)據(jù)之間不相關(guān)。,常用的作業(yè)相關(guān)矩陣有： 等相關(guān)，這種假設(shè)常用于不依賴時間順序的重復(fù)測量資料； 相鄰相關(guān)，即只有相鄰的兩次觀測值之間有相關(guān)性，不相鄰的觀測之間沒有相關(guān)性； 自相關(guān)，即相關(guān)性與間隔次數(shù)有關(guān)，相隔次數(shù)越長，數(shù)據(jù)間的相關(guān)性越?。?不確定型相關(guān)，即不預(yù)先制定相關(guān)的形式，讓模型根據(jù)資料特征自己估計(jì)； 獨(dú)立，即不

4、相關(guān)，就是假設(shè)各重復(fù)測量數(shù)據(jù)之間不相關(guān)。,在進(jìn)行擬合模型之前預(yù)先設(shè)定其作業(yè)相關(guān)矩陣的形式，模型擬合完畢時會計(jì)算出具體的相關(guān)矩陣。但對于隨訪次數(shù)較少的縱向數(shù)據(jù)，已有研究表明選用不確定矩陣（unstructed）較為合適。,廣義估計(jì)方程SPSS實(shí)現(xiàn),1、2、3、4表示下降程度,2=5.060, P=0.024; 說明組間有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,可以認(rèn)為兩組的干預(yù)有差異; OR=0.366（e-1.006）,即治療組要好于對照組.,2=5.060, P=0.024; 說明組間有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,可以認(rèn)為兩組的干預(yù)有差異; OR=0.366（e-1.006）,即治療組要好于對照組.,時間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，治療不同時間

5、的效果不同； OR值依次為0.026、0.276、0.609，表明治療效果越來越好,缺失值的處理ITT,意向性治療分析（ITT）,隨機(jī)對照試驗(yàn)中的意向性治療分析(intention-to-treat analysis，ITT)，是指參與隨機(jī)分組的對象無論其是否接受該組的治療，最終應(yīng)納入所分配的組中進(jìn)行療效的統(tǒng)計(jì)分析。 要求：退出率不能超過20%，特別是小樣本的實(shí)驗(yàn),意向性治療分析,處理方法： 1.對于結(jié)局為計(jì)數(shù)資料的試驗(yàn)，由于不能確定患者治療的結(jié)局，通常將試驗(yàn)組和對照組退出和(或)失訪的病例作為治療失敗處理； 2.將治療組退出或失訪的病例作為治療失敗(無效)，而將對照組退出或失訪的病例作為成功

6、(有效)處理，這種分析方法稱為“最差情況的演示分析；,意向性治療分析,處理方法： 3. 隨訪研究，由于隨訪時間不同，失訪的例數(shù)就會不同這種情況下作者應(yīng)當(dāng)分析報告不同隨訪階段失訪的病例數(shù)，并分別進(jìn)行意向性治療分析，將未獲隨訪結(jié)局的病例按最后一次隨訪觀察到的結(jié)局向前推移，即失訪病例前一次隨訪的結(jié)果作為后一次隨訪的結(jié)局進(jìn)行意向性治療分析； 4.當(dāng)然試驗(yàn)者也可以用完整的資料和納入退出與失訪病例的資料分別進(jìn)行分析比較，此時的意向性治療分析就相當(dāng)于敏感性分析，即判斷退出和(或)失訪對主要結(jié)果有無影響。,非獨(dú)立數(shù)據(jù) (non-independent data),非獨(dú)立的數(shù)據(jù)(non-independent data)，是指數(shù)據(jù)中某觀察指標(biāo)(某變量)在個體與個體之間、或同一個體的每次觀察間不獨(dú)立或不完全獨(dú)立。 非獨(dú)立性的大小可以用組內(nèi)相關(guān)