5-SPSS重復(fù)測量的統(tǒng)計分析課件

outlinePartⅠ：Introduction（簡介）WhatarerepeatedmeasurementsHowaretheydifferentWhyaretheyimportantPartⅡ：Methods（統(tǒng)計分析方法）RepeatedmeasuresANOVA-GeneralLinearModelmixedeffectsmode1sgeneralizedlinearmodels，GLMs–GEEMultilevelModelsforRepeatedMeasurementData

8/8/20231outlinePartⅠ：Introduction（簡介）PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量資料(repeatedmeasurements)重復(fù)測量資料(repeatedmeasurements)重復(fù)測量設(shè)計-受試者內(nèi)設(shè)計(within-subjectdesign)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。

8/8/20232PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量資料(repPartⅠ：Introduction

重復(fù)測量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1

固定重復(fù)時間

t1 t2 t3 t4 t5 t6 ID1 × × × … × ×

ID2 × … × × × × ID3 × × … × × × ID4 × × × × ……8/8/20233PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1PartⅠ：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 t12t13 t14 t15t16

ID2 t21 t22 t23 t24 ID3 t31 t32

ID4 t41t42 t43 t44 t45 t46

···········8/8/20234PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量資料的特點在相繼的不同時間點上進(jìn)行的多次觀察不是隨機(jī)確定的；重復(fù)測量值之間具有相關(guān)性-即數(shù)據(jù)是非獨立的。獨立？！非獨立數(shù)據(jù)？！8/8/20235PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量資料的特點在PartⅠ：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)。8/8/20236PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量資料的特點由PartⅠ：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：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。8/8/20237PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量概念的推廣重PartⅠ：Introduction

非獨立數(shù)據(jù)(non-independentdata)

非獨立的數(shù)據(jù)(non-independentdata)，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立或不完全獨立。非獨立性的大小可以用組內(nèi)相關(guān)(intra-classcorrelation)來度量。重復(fù)測量資料屬于非獨立數(shù)據(jù)中的一種。常見的非獨立數(shù)據(jù)：縱向數(shù)據(jù)（Longitudinaldata）、多中心試驗數(shù)據(jù)、遺傳學(xué)數(shù)據(jù)等8/8/20238PartⅠ：Introduction

非獨立數(shù)據(jù)(nonPartⅠ：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8/8/20239PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量數(shù)據(jù)、非獨立importantRandomizedControlledTrialNon-randomizedControlledTrialCohortStudyCross-sectional,case-controlstudyCaseSeriesCaseReportMostReliableLeastReliable8/8/202310importantRandomizedControlled

AnnualsearchesforkeywordlongitudinalinonlinecitationdatabasesWidelyUse8/8/202311WidelyUse8/1/202311PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量數(shù)據(jù)、非獨立數(shù)據(jù)組內(nèi)相關(guān)結(jié)構(gòu)等相關(guān)(exchangeable,compoundsymmetry)

相鄰相關(guān)(stationary1-dependence)

自相關(guān)(autocorrelation)

非確定相關(guān)(unstructured,generalstructure)8/8/202312PartⅠ：Introduction

重復(fù)測量數(shù)據(jù)、非獨立PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－1等相關(guān)(exchangeable,compoundsymmetry)

8/8/202313PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－1等相關(guān)(PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－2相鄰相關(guān)(stationary1-dependence)

8/8/202314PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－2相鄰相關(guān)PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－3自相關(guān)(autocorrelation)8/8/202315PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－3自相關(guān)(PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－4非確定相關(guān)(unstructured,generalstructure)8/8/202316PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－4非確定相PartⅡ：Method

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(aggregatedanalysis)。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。8/8/202317PartⅡ：Method

傳統(tǒng)方法及其弊端對平衡的重復(fù)測量PartⅡ：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一般線性模型(generallinearmodel）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)。8/8/202318PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)8/8/2023198/1/2023198/8/2023208/1/2023208/8/2023218/1/202321PartⅡ：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該方法的弊端

球形條件在很多臨床試驗中，一般不允許出現(xiàn)交互作用?

??不允許出現(xiàn)缺失值時間等距數(shù)據(jù)平衡不滿足球性檢驗的資料，當(dāng)結(jié)果與其他方法有差異時，下結(jié)論應(yīng)慎重。8/8/202322PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)PartⅡ：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。8/8/202323PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)PartⅡ：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GLMtime1…timeKBYtreat/WSFACTOR=timekPolynomial(t1…tk)/METHOD=SSTYPE(3)/PLOT=PROFILE(time*treat)PRINT=ETASQHOMOGENEITY/CRITERIA=ALPHA(.05)/WSDESIGN=time/DESIGN=treat8/8/202324PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）不等PartⅡ：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分析(trendanalysis)一般采用正交多項式（polynomial）分析某處理因素的均數(shù)隨時間的變化情況。正交多項式變換的對比方法：將兩組資料轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓷l正交多項式曲線，檢驗這兩條曲線的參數(shù)是否來自同一總體。8/8/202325PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)各時間點的平均值不等兩種劑型血中濃度相同8/8/202326各時間點的平均值不等兩種劑型血中濃度相同8/1/202326PartⅡ：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分析(trendanalysis)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。8/8/202327PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（一）重復(fù)8/8/2023288/1/202328PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（二）混合效應(yīng)模型（mixedeffectsmode1s）

固定效應(yīng)(fixedeffect)和隨機(jī)效應(yīng)(randomeffect)

模型：固定效應(yīng)模型(fixedeffectsmodels)

隨機(jī)效應(yīng)模型(randomeffectsmodels)

混合效應(yīng)模型(mixedeffectsmode1s)

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。8/8/202329PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（二）混合PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（二）混合效應(yīng)模型（mixedeffectsmode1s）

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

8/8/202330PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（二）混合PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計分析方法（三）廣義線性模型（generalizedlinearmodels，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（generalizedestimationequation，GEE）Liang&Zeger(1986)提出SAS