基于随机系数模型的重复测量资料分析方法.pdfVIP

　中国卫生统计 2008 年 6 月第 25 卷第 3 期 2·47 · 基于随机系数模型的重复测量资料分析方法 1 2 施红英 　沈 　毅 　　【提 　要】　目的　探讨随机系数模型在重复测量资料分析中的应用 。方法 　以实例说明随机系数模型 ,包括线性随 机系数模型和多项式随机系数模型在重复测量资料中的应用 ,并与重复测量方差分析进行比较 。结果 　重复测量方差分 析结果显示 ,处理因素无统计学意义 ,时间因素有统计学意义 ;随机系数模型拟合结果还提示因变量与时间之间可能存在 非线性关系 。结论 　随机系数模型拟合结果基本与重复测量方差分析结论一致 ,但随机系数模型可以考虑资料的相关 性 、非线性问题 ,因此更为准确可信 。 【关键词】　随机系数模型 　重复测量 　混合模型 　　重复测量资料是对同一受试者的某项观察指标进 其中, ( p m) i 是第 i 个病人斜率与平均斜率的差 行多次观测得到的资料 。由于在同一受试者的多次观 别; p i 是第 i 个病人的截距与平均截距之差 。由于假定 测值之间往往存在某种相关性 ,用通常的统计方法不 病人效应和病人 ×时间交互效应来 自某种分布是合 能充分揭示出其内在的特点 ,有时甚至会得出错误的 情合理的, 因此, 可以将病人效应和病人 ×时间交互 结论 〔1〕。因此 ,有关重复测量资料的分析方法成为近 效应均拟合为随机效应, 但是由于此处的随机效应涉 ( ( ) 代统计学研究的热点之一 。目前 ,混合模型 包括协方 及协变量即时间变量 t i me , 与一般的随机效应模型 ) ( 差类型模型、随机系数模型 是新兴的分析重复测量资 不同。因此 ,称这类模型为随机系数模型 random co 〔2 〕 料的一种强有力的统计方法 。笔者 曾对协方差类 efficients models) , 该模型构成 了混合模型的第三大 型模型在重复测量资料分析中的应用进行了探讨 〔3 〕。 类 。可以简单地这么理解 :其中随机效应是连续性变 本文就随机系数模型做一探讨 。 量的混合模型是随机系数模型 ,而随机效应是分类变 量的混合模型是随机效应模型 。 原理简介 在拟合线性随机系数模型时 ,我们希望拟合固定 随机系数模型是针对重复测量资料的又一种重要 效应以代表反应变量随时间的平均变化速度 ,通过拟 建模方法 ,该模型可以描述观测值随时间变化的算术 合处理 ×时间交互效应估计不同处理组变化速度的差 关系 。最常见的是应用于观测值随时间变化呈线性关 异 ,同时 ,我们还需要固定效应代表每个处理组的截 系的情况 。此时 ,要解决的首要问题就是比较不同处 距 。除了用固定效应代表平均斜率和截距之外 , 随机 理组各观测值随时间变化的速度是否