重復(fù)測量資料的統(tǒng)計分析課件

1、重復(fù)測量資料的統(tǒng)計分析馬金鳳2014.10Statistical Analysis for Repeated Measurement Data10/1/20221outlinePart ：Introduction（簡介）What are repeated measurementsHow are they different Why are they importantPart ：Methods（統(tǒng)計分析方法）Repeated measures ANOVA- General Linear Model mixed effects mode1s generalized linear models，G

2、LMs GEEMultilevel Models for Repeated Measurement Data 10/1/20222Part ：Introduction重復(fù)測量資料(repeated measurements)重復(fù)測量資料(repeated measurements)重復(fù)測量設(shè)計-受試者內(nèi)設(shè)計(within-subject design)是指同一觀察對象的某觀察指標(biāo)在相繼的不同時間點上進(jìn)行的多次觀察。 10/1/20223Part ：Introduction重復(fù)測量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1 固定重復(fù)時間 t1t2t3t4t5t6ID1 ID2 ID3 ID4 10/1/20224Part ：

3、Introduction重復(fù)測量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2 不固定重復(fù)時間 ID1 t11 t12 t13 t14 t15 t16 ID2 t21 t22 t23 t24ID3 t31 t32 ID4 t41 t42 t43 t44 t45 t46 10/1/20225Part ：Introduction重復(fù)測量資料的特點由于重復(fù)測量資料不同時點的測量值之間具有相關(guān)性，且隨機(jī)誤差分布于不同的層次，其不同于以往我們所熟悉的數(shù)據(jù)形式獨立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。10/1/20227Part ：Introduction重復(fù)測量概念的推廣重復(fù)測量的概念不僅僅是時間上(temporal)的，也可以推廣到空間(spatial)。例如：

4、同一母鼠所生的仔鼠；同一家庭的不同成員；同一患者的兩個不同膝關(guān)節(jié)；同一腫瘤患者的不同腫塊；同一條河流的不同采樣點。10/1/20228Part ：Introduction重復(fù)測量數(shù)據(jù)、非獨立數(shù)據(jù)日益重要應(yīng)用廣泛10/1/202210importantRandomized Controlled TrialNon-randomized Controlled TrialCohort StudyCross-sectional, case-control studyCase SeriesCase ReportMost ReliableLeast Reliable10/1/202211 Annual se

5、arches for keyword longitudinal in online citation databases Widely Use10/1/202212Part ：Introduction相關(guān)結(jié)構(gòu)1等相關(guān)(exchangeable, compound symmetry) 10/1/202214Part ：Introduction相關(guān)結(jié)構(gòu)2相鄰相關(guān)(stationary 1-dependence) 10/1/202215Part ：Introduction相關(guān)結(jié)構(gòu)4非確定相關(guān)(unstructured, general structure) 10/1/202217Part ：Meth

6、od傳統(tǒng)方法及其弊端對平衡的重復(fù)測量資料，分別在各時間點上進(jìn)行分析。孤立地看待各時點數(shù)據(jù)，增加I型誤差。將各個體的幾次不同觀察值相加，得到該個體的一個綜合值，再進(jìn)行比較分析(aggregated analysis)。人為地減少誤差，它忽略了對不同來源的變異的分析；未考慮觀察值在時間上的變化規(guī)律，也未考慮其他協(xié)變量與時間的交互作用對結(jié)果的影響。損失了很多信息。將n個患者的幾次不同觀察均作為因變量，時間以及其他變量作為自變量，樣本含量為 ，擬合線性(或廣義線性)模型。將非獨立數(shù)據(jù)當(dāng)做獨立數(shù)據(jù)看待，增加假陽性。10/1/202218Part ：Method目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)測量資料的方

7、差分析一般線性模型(general linear model） 前提條件：正態(tài)性方差齊獨立性協(xié)方差陣滿足球形條件不滿足球形條件：Greenhouse-Geisser校正系數(shù)和Huynh-Feldt矯正系數(shù)，最小極限矯正系數(shù)。 10/1/20221910/1/20222010/1/20222110/1/202222Part ：Method目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)測量資料的方差分析不等距重復(fù)測量資料的統(tǒng)計分析方法：如果將不等距重復(fù)測量設(shè)計資料按等距處理，不僅會損失數(shù)據(jù)中所蘊涵的關(guān)于重復(fù)測量因素的信息，而且會造成變化趨勢分析結(jié)果的偏性，甚至?xí)霈F(xiàn)錯誤的分析結(jié)論。10/1/202224Part

8、 ：Method目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）不等距重復(fù)測量資料的統(tǒng)計分析方法：應(yīng)用spss程序GLMtime1time K BY treat/ WSFACTOR=time k Polynomial(t1tk) /METHOD=SSTYPE(3)/PLOT=PROFILE (time*treat)PRINT=ETASQ HOMOGENEITY/CRITERIA=ALPHA (.05)/WSDESIGN=time/DESIGN=treat10/1/202225各時間點的平均值不等兩種劑型血中濃度相同10/1/202227Part ：Method目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)測量資料的方差分析趨勢

9、分析(trend analysis)注意事項首先檢查最高階次的參數(shù)在兩對比組之間是否具有統(tǒng)計學(xué)意義。如果組間差異具有統(tǒng)計學(xué)意義，則可以認(rèn)為包括本階次及其余各階次之間都具有不同的趨勢。否則，應(yīng)繼續(xù)對次高階次的參數(shù)作評價。如果在任何階次上差異都不具有統(tǒng)計學(xué)意義，說明這兩條曲線的變化趨勢是一致的。10/1/20222810/1/202229Part ：Method目前常用的統(tǒng)計分析方法（二）混合效應(yīng)模型（mixed effects mode1s ） 固定效應(yīng)(fixed effect)和隨機(jī)效應(yīng)(random effect) 模型：固定效應(yīng)模型(fixed effects models) 隨機(jī)效應(yīng)模

10、型(random effects models) 混合效應(yīng)模型 (mixed effects mode1s) 采用SAS或SPSS的Mixed程序進(jìn)行計算，程序中采用約束最大似然估計算法。 10/1/202230Part ：Method目前常用的統(tǒng)計分析方法（二）混合效應(yīng)模型（mixed effects mode1s ） 優(yōu)點：允許規(guī)定不同的協(xié)方差矩陣 允許缺失值結(jié)果具有更好的外推性缺點：不能處理分類資料 10/1/202231Part ：Method目前常用的統(tǒng)計分析方法（三）廣義線性模型（generalized linear models，GLMs） 優(yōu)點：資料可以是連續(xù)性的或離散性的 打破了經(jīng)典線性模型中應(yīng)變量是自變量的線性預(yù)測 廣義估計方程 （ generalized estimation equation， GEE ）Liang & Zeger(1986)提出SAS 軟件包的GENBMOD 程序調(diào)用