隱變量交互作用分析建模及其在SAS上的實現(xiàn)

1、隱變量交互作用分析建模及其在sas 上的實現(xiàn)作者：李建明， 曲成毅， li jian-ming， qu cheng-yi作者單位：李建明,li jian-ming( 山西醫(yī)科大學(xué)數(shù)學(xué)教研室 ,太原,030001)， 曲成毅,qu cheng-yi(山西醫(yī)科大學(xué)流行病學(xué)教研室 ,太原,030001)刊名：數(shù)學(xué)的實踐與認識英文刊名：mathematics in practice and theory年，卷(期)：2007 ，37(1)引用次數(shù)：0次參考文獻(9條)1. 曾光 現(xiàn)代流行病學(xué) 20022. randall e schumacker . george a marcoulidesinter

2、action and nonlinear effects in structural equationmodeling 19983. kline rbprinciples and practice of structural equation modeling 19984. randall e schumacker . richard g lomax a beginners guide to structural equation modeling 19965. bollen kstructural equatious with latent variables 19896. george a

3、 marcoulides. randall e schumackernew developments and techniques in structural equationmodeling 20017. john c loehlinlatent variable models an introduction to factor,path,and structural analysis 19988. david kaplanstructural equation modeling 20009. sas/stat users guide 1999相似文獻(2條)1.學(xué)位論文李建明 結(jié)構(gòu)方程模型

4、及其隱變量交互作用分析在社會心理流行病學(xué)中的應(yīng)用2006 在社會心理流行病學(xué)研究實踐中，經(jīng)常會遇到一些客觀存在但無法直接測量的變量，比如認知、能力、動機、社會經(jīng)濟地位等，這些客觀存在但無法直接測量的變量就是結(jié)構(gòu)方程模型中所謂的隱變量。這些隱變量彼此之間、以及它們與其它的顯變量之間的相互關(guān)系，難以由傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法來解決。而結(jié)構(gòu)方程模型是一種多變量統(tǒng)計分析方法，是多元回歸和因子分析技術(shù)的結(jié)合體，其優(yōu)勢之一就是能分析和處理帶有隱變量的實際問題。另外，在社會心理流行病學(xué)研究實踐中，社會心理因素的地位是相對的，既可以以自變量又可以以因變量的方式出現(xiàn)，這種“亦因亦果”特殊狀況的存在，致使社會心理流行病

5、學(xué)研究實踐中在同一個研究問題中要面對多個因變量，并且如果要透徹地了解變量之間的作用機理，僅僅立足于變量間的直接效應(yīng)或總效應(yīng)顯然是不夠的，尚須著眼于變量之間的間接效應(yīng)。因此，要全面透析變量間的關(guān)系，必須全面把握變量間的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、以及總效應(yīng)。此外，在社會心理流行病學(xué)研究實踐中，變量間的交互作用也是分析的一個重點所在，而交互效應(yīng)既可以發(fā)生于顯變量之間，也有可能發(fā)生于隱變量之間。正如傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法不能處理帶有隱變量的問題一樣，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法也不能解決隱變量交互作用的建模。同時，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法也無法分析變量間的間接效應(yīng)。由于結(jié)構(gòu)方程模型中嚴密的通徑系數(shù)理論可以解決和處理變量間的間接

6、效應(yīng)，又由于結(jié)構(gòu)方程模型中非遞歸模型能夠處理和解決社會心理流行病學(xué)中“多因多果、亦因亦果”的特殊建模問題以及新興的結(jié)構(gòu)方程模型中隱變量交互作用分析技術(shù)的出現(xiàn)，我們將結(jié)構(gòu)方程模型及其隱變量交互作用分析引入社會心理流行病學(xué)研究實踐中，形成了本次研究的課題：結(jié)構(gòu)方程模型及其隱變量交互作用分析在社會心理流行病學(xué)中的應(yīng)用。 本課題在闡述結(jié)構(gòu)方程模型及其隱變量交互作用分析原理的基礎(chǔ)上，將這門具有強大生命力的技術(shù)方法應(yīng)用于社會心理流行病學(xué)實際。非遞歸模型在型糖尿病患者生存質(zhì)量的影響因素分析中的應(yīng)用，首次全面系統(tǒng)地分析了型糖尿病患者生理領(lǐng)域、心理領(lǐng)域、社會關(guān)系領(lǐng)域和環(huán)境領(lǐng)域彼此依存、亦因亦果的關(guān)系；全信息隱變

7、量交互作用分析在sars流行期校園封閉式管理情況下在校大學(xué)生主觀壓力影響因素的研究中的應(yīng)用和有限信息隱變量交互作用分析在老年人認知功能影響因素分析中的應(yīng)用，是在真正大型的實際研究模式下的應(yīng)用，開創(chuàng)了國內(nèi)隱變量交互作用分析研究，填補了國內(nèi)關(guān)于隱變量交互作用分析研究的空白，編寫的實例應(yīng)用的sas 程序可為有關(guān)的同行提供示例并起到借鑒作用。因此，本課題的研究具有一定的理論與實際意義。2.學(xué)位論文孫?？?葉酸代謝酶mthfr、ms 基因多態(tài)性與宮頸癌易感性的關(guān)系2009 目的：遺傳易感性是宮頸癌病因?qū)W研究熱點，葉酸代謝酶基因多態(tài)性與宮頸癌易感性的關(guān)系尚未明確。本研究在界定其hpv 感染的前提下，研究5

8、,10-亞甲基四氫葉酸還原酶 (mthfr)和蛋氨酸合成酶 (ms) 基因單核苷酸多態(tài)性與宮頸癌易感性的關(guān)系，并分析其與環(huán)境因素間的交互作用。 方法：采取以醫(yī)院為基礎(chǔ)的病例對照研究，年齡分層后按1：1配比隨機抽取山大二院、山西省腫瘤醫(yī)院2008 年3月到2008 年10 月行陰道鏡檢查的經(jīng)過病理學(xué)確診、未經(jīng)過系統(tǒng)治療的宮頸鱗狀細胞痛新發(fā)病例與子宮頸上皮內(nèi)瘤樣變(cin)和子宮頸炎癥病人各配成 56 對和87 對作為研究對象。對環(huán)境危險因素采用問卷調(diào)查，對 hpv16病毒癌基因 e6 、e2 采用共引物多重 pcr 檢測，對 mthfr和ms 基因多態(tài)性采用聚合酶鏈反應(yīng) -限制性片段長度多態(tài)性技

9、術(shù) (rflp-pcr)檢測。采用x。檢驗進行單因素分析，采用因子分析降低環(huán)境危險因素間共線性并提取環(huán)境隱變量，采用多因素條件logistic 回歸分析進行交互作用分析。 結(jié)果：單因素分析顯示，影響宮頸癌的因素有mthfr和ms 基因多態(tài)性、 hpv16e6、e2 、居住地、家庭人口數(shù)、子女?dāng)?shù)、洗澡頻率、開始避孕年齡、首次懷孕年齡、產(chǎn)次、月經(jīng)周期、行經(jīng)期。為了避免因素過多且多重共線的影響，經(jīng)因子分析，對多重共線性的危險因素進行正交變換后，以能夠反映總變異83.822 的隱變量 fac1 、fac2 、fac3 、fac4 反映相應(yīng)的環(huán)境因素，如隱變量 fac1 反映家庭人口數(shù)、子女?dāng)?shù)、產(chǎn)次的總體情況。經(jīng)多因素條件logistic 回歸模型分析， mthfr與宮頸癌關(guān)聯(lián)顯著 (ormthfr=2.829，95 ci：1.0207.846，p=0.046) ： mthfr與hpv16 e6的乘積項影響癌前病變到癌癥的發(fā)生(or=1.923 ，95 c