方差分析和混合线性模型在重复测量数据中的应用探讨

[目的]通过混合效应线性模型与重复测量的方差分析在重复测量资料中的应用比较,说明两种方法右处理重复测量资料时的特点.[方法]对四川大学华西医院精神科就诊的139名患者进行随访调查研究,对调查表中的抑郁量袭分数分别运用重复测量的方差分析模型和混合线性模型处理.[结果]混合效应模型和重复测量的方差分析都是处理重复测量资科的重要的统计方法,前者在选择协方差结构下可对重复测量资料的固定效应和随机效应参数及协方差矩阵进行参数估计和统计检验,后者只能对重复测量资料的固定效应做出统计推断.[结论]混合效应模型在处理临床中的重复测量的资料比重复测量的方差分析,对资料的要求更宽松,所得的结果更加客观.     

重复测量线性混合模型中方差-协方差结构的选择

线性混合效应模型在医学重复测量资料的数据分析与设计中广泛应用。本文围绕医学实例阐述了重复测量线性混合效应模型在对不同方差 -协方差结构建模时协方差结构的选择 ,并对结果进行分析 ,为重复测量线性混合效应模型在医学研究中的应用提供了方便     

广义线性混合效应模型在分类重复测量资料中的应用

目的探讨分类重复测量资料广义线性混合效应模型(GLMMs)建模及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示反应变量的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适的方差-协方差结构矩阵来模拟数据的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果GLMMs是在广义线性固定效应模型的基础上引入随机效应,反应变量可以是指数家族中任意分布(连续分布包括正态分布,beta分布,卡方分布等;离散分布包括二项分布,泊松分布,负二项分布等),可以通过连接函数将观测的均数向量与模型参数联系起来,根据重复测量资料的特点选择合适的方差-协方差结构矩阵。结论GLMMs应用范围广,建模灵活,可以为相关或非常量方差数据建模,能提供客观正确的统计结论。     

重复测量数据的混合模型及其MIXED过程实现—混合线性模型及其SAS软件实现（二）

目的：重复测量数据存在自相关及随机误差分布于不同层次,不宜使用常规分析方法,本文研讨使用混合线性模型及SAS软件实现的分析方法;方法：利用MIXED对多个处理组的重复测量数据进行混合模型分析。结果：通过固定效应与随机效应及对协方差矩阵的估计,使重复测量数据得以合理的分析。结论：MIXED可以有效地,全面地分析重复测量数据。     

重复测量资料非线性混合效应模型应用与实现

目的探讨重复测量资料非线性分析技术、SAS软件NLMIXED过程及在群体药动学的应用.方法结合重复测量数据特点,采用最大似然原理进行参数估计,建立非线性混合效应参数模型.结果该模型不仅考虑了个体内和个体间变异,而且也考虑了参数间的非线性,允许固定效应和随机效应进入模型的非线性部分;可方便地分析随机缺失等非均衡数据;有助于引入其他解释变量时最佳模型的选择,更客观地解释其对代谢过程的影响.结论当重复测量资料不满足线性条件时,使用非线性混合效应模型能更客观地反映原数据特征,挖掘资料蕴藏的信息,弥补线性理论分析非线性重复测量资料之不足.     

双反应变量重复测量资料分析及MIXED过程实现

目的探讨双反应变量重复测量资料的分析原理与方法及SAS软件PROCMIXED过程的应用。方法结合双反应变量重复测量数据的特点,采用SAS软件的MIXED过程对其进行分析,建立线性混合效应模型。结果该模型不仅考虑了每个变量多次重复测量结果之间的相关性,也考虑了两个变量之间的相关性,同时还引入固定效应和随机效应,结合数据特征分析,结果更为可信。结论对双反应变量非独立重复测量资料,可以把数据之间的相关性分解为重复测量间相关性和变量间相关性两部分,采用MIXED过程不仅可对其相关性做出明晰深入的分析,且可保证数据分析结果解释更符合实际。     

分类重复测量数据的非线性混合效应模型

[目的]探讨分类重复测量数据的非线性混合效应模型及SAS8.0软件NLMIXED过程实现。[方法]直接拟合分类反应变量的非线性概率模型,结合重复测量资料的特点,采用附加高斯积分来获得最大似然的参数估计。[结果]非线性混合效应模型能很好地拟合分类反应变量的重复测量资料,它允许固定效应和随机效应进入模型的非线性部分,可方便地分析随机缺失等非均衡数据。[结论]分类反应变量重复测量资料的非线性混合效应模型分析结果合理、容易解释,为分类重复测量资料提供一种新的分析思路。     

混合线性模型在临床试验中重复测量资料的应用

目的：探讨混合线性模型在临床试验重复测量资料分析中的应用。方法：利用混合线性模型分析结果指标为定量资料的重复测量资料，通过参数和标准误的估计得出统计学结论。结果：对于临床试验重复测量资料，混合线性模型能有效的考虑数据相关性，处理有缺失值的资料，可以获得组别、时间及有无交互作用的结论。结论：采用混合线性模型对临床试验重复测量资料进行统计分析，可以更客观的进行药物疗效评价。     

用混合线性模型处理重复测量数据的方法分析福建省脑血管病死亡率

医学研究中存在着大量重复测量资料 ,例如不同时间对儿童生长发育资料的重复测量 ,对某些地区疾病发病或死亡资料的连续测量。这些资料特点就是该重复测量资料存在相关性 ,或者说存在组内相关。它不符合常规分析方法的前提 ,即独立、同方差的假设 ,因此该类资料的处理成为统计学一个重要课题。目前重复测量资料的处理已经有许多成熟的方法 ,本文介绍的混合线性模型即是其中之一。原　　理常规的分析方法是用一般线性模型 ,其表达式为 :Ｙ =Ｘβ ε (1)　　式中Ｙ表示观察数据向量 ,Ｘ为已知设计矩阵 ,β为固定效应参数构成的未知向量 ,ε是…     

混合线性模型在军事训练重复测量资料中的应用

目的探讨混合线性模型在有关军事训练重复测量资料分析中的价值。方法采用SAS软件中的MIXED过程对部队士兵进行100m跑前后各时间点采集的心率、血氧饱和度进行分析。结果混合线性模型对数据的完整性、反应变量的独立性和方差齐性不作要求，从而扩大了线性模型的适用范围，而且能得到个体化的分析结果，大大提高了现有资料的利用效率。结论混合线性模型能对军事训练中获取的重复测量资料准确、全面地进行分析，为部队改进训练方法、增强战斗力服务，因此，具有很高的应用价值。     

固定效应模型与混合效应模型在测量误差估计中的应用

探讨疾病危险因素暴露剂量的测量误差评价方式，以云南锡业公司所属锡矿井下作业环境有害物质监测资料为例，分别进行固定效应和混合效应的方差成分模型拟合，估计资料的测量误差大小，固定疚伯方差分析结果显示氡、氡子体和粉尘的测量信度均接近１，混合效应模型也显示资料的测量质量较佳（信度系数估计值均〉０．８）。提示固定效应模型和混合效应模型均可应用于测量质量的评价，应用根据资料的特性选择正确的统计模型，以得到较为     

三水平线性回归模型软件实现及实例应用

目的：通过对具有层次结构的实例数据进行分析,给出重复测量和非重复测量数据三水平线性回归模型在 SPSS 和 SAS 中的实现方法。方法以持续近距离工作对幼年恒河猴眼球发育影响研究的实验数据为例,阐述三水平线性回归模型的应用条件及软件实现方法。结果如果三水平零模型中水平2和水平3的随机项方差有统计学意义,则说明有必要采用三水平线性回归分析方法。结论基于专业知识判断资料是否有层次结构并结合高水平随机项方差的假设检验,判断是否有必要考虑高水平随机效应。 SPSS MIXED 模块可实现三水平线性回归模型,相对容易操作;SAS中可以用 PROC MIXED 实现,需注意正确指定高水平单位。 SPSS 和 SAS 软件计算结果相同,但是对统计量的自由度调整方法略有差异。     

析因设计重复测量资料的统计分析及SAS程序实例

目的探讨析因设计重复测量资料的统计分析方法。方法通过构造统计模型,并结合实例给出SAS程序来实现析因设计重复测量资料的统计分析。结果给出了一般线性模型和混合线性模型对处理因素和时间因素进行比较的具体做法。结论在数据之间相关性较为复杂时,混合线性模型更加适合于析因设计的重复测量资料的统计分析。     

混合模型在临床试验重复测量资料中的应用

目的探讨临床试验重复测量资料的统计分析方法。方法通过实例说明并比较各种固定效应模型和混合模型的优缺点。结果临床试验研究资料常为重复测量资料,比较各处理组的测量值差别是否有显著性,可以采用传统的统计方法如t检验、方差分析和协方差分析等;也可以采用混合模型对整个研究过程中所有时点的测量值进行分析。结论由于在重复测量资料中,同一受试者的不同观测值之间具有相关性特点,故对其指定协方差结构尤其重要。Mixed过程提供了丰富的协方差结构,可以充分利用重复测量资料的信息,又能处理缺失值,是重复测量资料最优的统计分析方法。     

重复测量计数资料的随机效应ZINB模型

目的 阐明随机效应ZINB模型原理及其在零过多和过度离散并存时在重复测量计数资料中的应用.方法 将重复测量资料中的个体当作随机效应引进ZINB模型,建立随机效应ZINB模型.结果 模拟研究和实例分析表明,由于随机效应ZINB模型既考虑了个体在不同时点测量值间的相关性,又解决了零过多以及数据的过度离散问题,分析结果优于固定效应ZIP模型、随机效应ZIP模型以及固定效应ZINB模型.结论 对存在零过多,又具有过度离散的重复测量计数资料,更宜采用随机效应ZINB模型分析.     

广义线性混合效应模型及其应用

[目的]探讨广义线性混合效应模型在医学研究领域中的作用。[方法]通过实例分析说明模型的实际应用。[结果]将实例中的多中心临床实验数据中不能直观观测到的中心的效应以随机应项纳入型来解决由于来自同一中心可能造成的观测间不独立的问题，模型很好地处理了此类数据。[结论]广义线性混合效应模型可以分析观测间相关、因变量为非正态分布的非独立数据。     

有序多分类重复测量资料的广义线性混合效应模型分析

目的 探讨广义线性混合效应模型在有序多分类重复测量资料分析中的应用及SAS9.1的GLIMMIX和NLMIXED过程实现.方法 为了评价某新药治疗糖尿病神经病变的临床疗效,采用以安慰剂为对照的随机双盲临床试验.在各个随访时间记录各受试者的神经病变主觉症状总分,并根据减分率评定疗效.建立广义线性混合效应模型,并分别用线性化法和数值法积分近似法进行参数估计,利用SAS中的GLIMMIX和NLMIXED过程得以实现.结果 2种参数估计方法 结果 很接近.疗效的组间差别有统计学意义（P〈0.000 1）,试验组疗效优于安慰剂组;各个疗程间的疗效差别有统计学意义（P〈0.000 1）,且疗程越大疗效越好; 治疗前神经病变主觉症状总分对疗效有影响（P=0.061 3,接近显著性水平）,其值越高,越容易治愈,提示病情严重的患者相比病情轻微的患者治愈效果更好.另外用数值法积分近似法还给出了随机截距和随机斜率的统计显著性检验.结论 采用广义线性混合效应模型对有序多分类重复测量临床资料进行统计分析,可以更客观的进行药物疗效评价.     

带时依协变量的重复测量资料的混合线性模型分析及其MIXED过程实现

目的 探讨混合线性模型在带有时依协变量的重复测量资料分析中的应用.方法 以治疗轻、中度原发性高血压病临床试验资料为例,考虑到给药方案在各个时间点随病情而变化,利用SAS中的MIXED过程,选择合适的协方差结构来实现带有时依协变量的重复测量资料的统计分析.结果 时依协变量(给药方案)对治疗轻、中度原发性高血压病有统计学意义(P＜0.05);时间因素有统计学意义(P＜0.05);给药方案与时间因素之间有交互效应(P＜0.05)、给药方案与处理因素之间有交互效应(P＜0.05).结论 采用混合线性模型对带有时依协变量的临床试验重复测量资料进行统计分析,可以更客观地进行药物疗效评价.     

线性混合效应模型的惩罚变量选择

目的研究基于惩罚的线性混合效应模型变量选择原理和方法。方法对线性混合效应模型中的固定效应施加惩罚,采用Lasso和SCAD进行变量选择,通过两步迭代算法估计惩罚似然,利用BIC原则选择惩罚参数。通过广泛的模拟研究评价Lasso和SCAD在线性混合效应模型变量选择中的性质表现,并应用于真实数据的数量性状位点选择。结果模拟研究和实际应用显示,在线性混合效应模型中,两步迭代算法简单可行,基于惩罚的变量选择方法能够有效识别有意义的协变量。结论基于惩罚的策略为线性混合效应模型提供了行之有效的变量选择方法。     

广义线性混合模型在煤工尘肺发病影响因素研究中的应用

目的研究广义线性混合模型在煤工尘肺发病影响因素的应用,为煤工尘肺及类似疾病的发病影响因素研究提供新的方法。方法收集煤矿集团所属8个煤矿所有接尘矿工的资料,用SAS进行卡方检验、Logistic回归进行尘肺发病影响因素研究,并与SAS nlmixed模块实现的广义混合现行模型结果进行比较。结果单因素分析、Logistic回归和广义线性混合模型显示:工龄、接尘时间和工种均为尘肺发病的影响因素,工作地点作为随机效应结果差异无统计学意义。结论广义线性混合模型因考虑了不同工人工作地点的不同和随机效应,结果虽然和其他方法一致,但是更有说服力,与其他方法相比是研究尘肺发病影响因素较好的方法。