重复测量资料的分类变量分析教学课件

重复测量资料的分类变量分析教学本教学课件旨在帮助学习者掌握重复测量资料中分类变量的分析方法通过本课件的学习，您将了解重复测量数据的特点、分类变量的类型，以及如何运用广义估计方程（）和混合效应模型进行分析本课件还将提供实际案GEE例，帮助您更好地理解和应用这些方法希望本课件能为您的研究工作带来帮助课程目标掌握重复测量分类变量分析方法理论掌握软件应用实践应用了解重复测量数据的特性，熟悉分类变学会使用、或等统计软件进行能够运用和混合效应模型解决实际问SPSS RSAS GEE量的定义和类型，掌握和混合效应模数据处理和模型分析，能够完成数据录题，能够对分析结果进行合理的解释和GEE型的基本原理入、缺失值处理和数据转换等步骤报告，并能根据研究需求选择合适的分析方法重复测量数据的特点多次测量相关性12对同一研究对象进行多次测量由于数据来自同一对象，因此，获取多个时间点的数据这多次测量之间存在相关性，这使得我们可以观察个体在不同与独立数据不同，需要特殊的时间点的变化统计方法处理时间效应3测量值可能随时间变化而变化，需要考虑时间对结果的影响，例如，药物疗效随时间的改变什么是重复测量？定义应用重复测量是指在同一研究对象上常用于临床试验、纵向研究、生，在不同时间点或不同条件下进长发育研究等领域，可以更全面行多次测量，以观察其随时间或地了解研究对象的动态变化过程条件变化的情况例如，测量患者在不同治疗阶段的血压重要性重复测量设计能够提高统计功效，减少个体差异带来的干扰，从而更准确地评估处理效应重复测量数据的优势提高效率提高精度动态变化相比于独立样本设计，重复测量可以减少能够控制个体差异，提高统计检验的精度可以观察个体随时间变化的趋势，更全面样本量，提高研究效率，节约研究成本，更容易发现处理效应地了解研究对象的动态变化过程重复测量数据与独立数据的区别数据来源重复测量数据来自同一研究对象，而独立数据来自不同的研究对象相关性重复测量数据存在相关性，而独立数据之间不存在相关性分析方法重复测量数据需要使用特殊的统计方法进行分析，例如和GEE混合效应模型，而独立数据可以使用传统的统计方法分类变量的定义与类型类型2常见的分类变量类型包括名义变量、有序变量和二分类变量定义分类变量是指取值为离散的、互不相容1的类别，不能进行数值运算例如，性重要性别、血型、职业等分类变量在统计分析中具有重要作用，3不同的分类变量类型需要采用不同的统计方法进行处理名义变量定义1名义变量是指取值无等级顺序的分类变量，各个类别之间是相互独立的例如，血型（、、、）A BAB O特点2名义变量只能进行计数，不能进行排序或计算距离分析方法3常用于描述性统计和卡方检验等分析方法有序变量定义有序变量是指取值有等级顺序的分类变量，各个类别之间存在大小或高低关系例如1，病情程度（轻度、中度、重度）特点2有序变量可以进行排序，但不能计算距离分析方法3常用于秩和检验、相关分析等方法Spearman二分类变量定义1二分类变量是指取值只有两种的分类变量，通常表示某种属性的存在与否例如，性别（男、女）、患病（是、否）特点2二分类变量是一种特殊的分类变量，可以看作是有序变量的特例分析方法3常用于回归、卡方检验等方法Logistic重复测量分类变量分析的意义更全面地了解变化提高统计功效解决实际问题通过对同一对象进行多次测量，可以更重复测量设计能够提高统计功效，减少重复测量分类变量分析可以应用于临床全面地了解其在不同时间点的变化情况个体差异带来的干扰，从而更容易发现试验、纵向研究等领域，解决实际问题，从而更准确地评估处理效应处理效应，为决策提供依据解决实际问题临床试验纵向研究评估药物或治疗方法对患者病情研究个体随时间变化的趋势，例的影响，例如，观察患者在不同如，研究儿童的生长发育过程、治疗阶段的症状改善情况老年人的认知功能变化市场调研了解消费者对产品的偏好变化，例如，调查消费者在不同时间点对某种产品的满意度提高研究效率减少时间降低成本提高质量重复测量设计可以减少减少样本量意味着降低通过控制个体差异，提样本量，缩短研究时间研究成本，节约研究经高统计检验的精度，从，提高研究效率费而提高研究质量统计分析软件的选择SPSS操作简单，易于上手，适合初学者，但高级功能相对较少R功能强大，灵活性高，适合高级用户，但需要一定的编程基础SAS专业性强，功能全面，适合大型项目，但学习曲线较陡峭软件介绍SPSS特点功能12界面友好，操作简单，易于上提供各种常用的统计分析方法手，适合初学者，包括描述性统计、假设检验、回归分析等应用3广泛应用于社会科学、医学、教育等领域软件介绍R功能提供各种统计分析方法，包括线性模型、非2线性模型、时间序列分析等，并且可以自定义函数和程序包特点1功能强大，灵活性高，可以进行各种高级统计分析应用3广泛应用于统计学、生物信息学、金融学等领域软件介绍SAS特点1专业性强，功能全面，适合大型项目功能2提供各种高级统计分析方法，包括生存分析、多变量分析、数据挖掘等应用3广泛应用于制药、金融、保险等领域数据准备数据录入与整理数据录入数据整理按照规范将数据录入到统计软件中，确保数据的准确性和完整性对数据进行清洗、转换和处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换等数据录入规范一致性完整性12采用统一的录入格式，例如，尽可能完整地录入数据，避免日期格式、数值格式等，确保缺失值数据的一致性准确性3仔细核对录入的数据，确保数据的准确性缺失值处理处理方法2常用的缺失值处理方法包括删除法、填补法等填补法又包括均值填补、中位数填补、识别回归填补等1识别数据中的缺失值，了解缺失值的类型和原因选择根据缺失值的类型和原因，选择合适的处理3方法异常值处理识别1识别数据中的异常值，例如，通过箱线图、散点图等方法处理方法2常用的异常值处理方法包括删除法、截尾法、替换法等选择3根据异常值的类型和原因，选择合适的处理方法数据转换目的1将数据转换为适合统计分析的格式，例如，标准化、归一化、哑变量处理等标准化2将数据转换为均值为，标准差为的分布01哑变量3将分类变量转换为数值变量，以便进行回归分析重复测量分类变量分析方法概述广义估计方程（GEE）混合效应模型一种半参数方法，可以处理非正态分布的重复测量数据，适用于一种参数方法，可以处理正态分布的重复测量数据，适用于样本样本量较大的情况量较小的情况，可以同时考虑固定效应和随机效应广义估计方程（）GEE定义优点是一种用于分析重复测量数不需要对响应变量的分布进GEE GEE据的半参数方法，可以处理非正行严格假设，具有较强的稳健性态分布的响应变量它通过指定，适用于样本量较大的情况工作相关矩阵来处理重复测量数据之间的相关性缺点不能直接估计个体水平的效应，只能估计总体平均效应对于小样本GEE数据，的估计可能不稳定GEE混合效应模型固定效应随机效应分层结构模型中包含的、研究者模型中包含的、研究者可以处理具有分层结构感兴趣的效应，例如，不感兴趣的效应，例如的数据，例如，个体嵌治疗效应、时间效应，个体效应、批次效应套在家庭中，家庭嵌套在社区中方法详解GEE基本原理通过指定工作相关矩阵来处理重复测量数据之间的相关性，然后使用广义线性模型进行参数估计适用条件适用于样本量较大的情况，响应变量可以是连续型、二分类或计数型参数估计使用迭代算法进行参数估计，例如，迭代重加权最小二乘法的基本原理GEE工作相关矩阵连接函数12指定重复测量数据之间的相关将响应变量的期望值与线性预结构，例如，独立、可交换、测变量联系起来，例如，自回归等连接函数、泊松连接logistic函数等估计方程3基于广义线性模型，构建估计方程，然后使用迭代算法进行参数估计模型的适用条件GEE2数据类型响应变量可以是连续型、二分类或计数型样本量1适用于样本量较大的情况，样本量越大，估计结果越稳定相关结构需要指定合适的工作相关矩阵，如果相关结构指定错误，可能会影响估计结果3模型的参数估计GEE迭代算法1使用迭代算法进行参数估计，例如，迭代重加权最小二乘法收敛性2需要判断迭代算法是否收敛，如果不收敛，需要调整算法参数或更换模型标准误3计算参数估计的标准误，用于进行假设检验和置信区间估计结果解读GEE回归系数1解释回归系数的含义，例如，回归系数的符号和大小显著性检验2进行显著性检验，判断自变量对响应变量的影响是否显著置信区间3计算回归系数的置信区间，评估估计的精度混合效应模型详解基本原理1将固定效应和随机效应纳入模型，可以同时估计总体平均效应和个体效应适用条件2适用于样本量较小的情况，响应变量需要满足正态分布假设参数估计3使用最大似然估计或限制最大似然估计进行参数估计混合效应模型的基本原理固定效应随机效应模型中包含的、研究者感兴趣的效应，例如，治疗效应、时间效模型中包含的、研究者不感兴趣的效应，例如，个体效应、批次应固定效应的参数是固定的，不随个体变化效应随机效应的参数是随机的，随个体变化混合效应模型的适用条件样本量数据类型随机效应结构适用于样本量较小的情况，但样本量响应变量需要满足正态分布假设，如需要指定合适的随机效应结构，如果越大，估计结果越稳定果不满足，需要进行数据转换随机效应结构指定错误，可能会影响估计结果混合效应模型的参数估计最大似然估计限制最大似然估计一种常用的参数估计方法，通过最大一种改进的最大似然估计方法，可以化似然函数来估计参数减少参数估计的偏差混合效应模型结果解读固定效应解释固定效应的含义，例如，治疗效应、时间效应的符号和大小随机效应解释随机效应的方差和协方差，了解个体差异的大小显著性检验进行显著性检验，判断固定效应和随机效应是否显著案例分析一方法应用GEE研究背景研究目的12研究某种药物对高血压患者血评估该药物是否能有效降低患压的影响，采用重复测量设计者的血压，测量患者在不同治疗阶段的血压数据类型3血压为连续型变量，治疗阶段为分类变量研究背景介绍2药物治疗药物治疗是控制高血压的主要方法之一高血压1高血压是一种常见的慢性疾病，严重危害人类健康研究意义评估某种药物对高血压患者血压的影响，为临床用药提供依据3研究设计重复测量1对同一患者进行多次测量，测量患者在不同治疗阶段的血压随机分组2将患者随机分为治疗组和对照组随访3对患者进行一段时间的随访，观察其血压变化数据分析过程数据录入1将患者的血压数据和治疗阶段数据录入到软件中SPSS数据整理2对数据进行清洗、转换和处理，例如，缺失值处理、异常值处理GEE分析3使用模型进行分析，评估药物对血压的影响GEE结果展示与解读回归系数显著性检验药物的回归系数为负，表明药物可以降低患者的血压药物的回归系数显著，表明药物对血压的影响是显著的案例分析二混合效应模型应用研究背景研究目的数据类型研究某种干预措施对儿童认知能力的评估该干预措施是否能有效提高儿童认知能力为连续型变量，干预阶段为影响，采用重复测量设计，测量儿童的认知能力分类变量在不同干预阶段的认知能力研究背景介绍儿童发展干预措施儿童认知能力的发展对未来的学习和早期干预可以有效提高儿童的认知能生活具有重要影响力研究设计重复测量对同一儿童进行多次测量，测量儿童在不同干预阶段的认知能力随机分组将儿童随机分为干预组和对照组随访对儿童进行一段时间的随访，观察其认知能力变化数据分析过程数据录入数据整理12将儿童的认知能力数据和干预对数据进行清洗、转换和处理阶段数据录入到软件中，例如，缺失值处理、异常值R处理混合效应分析3使用混合效应模型进行分析，评估干预措施对认知能力的影响结果展示与解读固定效应随机效应12干预措施的固定效应为正，表明干预措个体效应的方差较大，表明儿童之间的施可以提高儿童的认知能力认知能力差异较大结果比较混合效应模型GEE vsGEE1可以处理非正态分布的数据，适用于样本量较大的情况，但不能直接估计个体水平的效应混合效应模型2需要满足正态分布假设，适用于样本量较小的情况，可以同时估计总体平均效应和个体效应适用场景差异GEE适用于样本量较大、数据不满足正态分布假设的情况，例如，大规模流行病学1调查混合效应模型2适用于样本量较小、数据满足正态分布假设的情况，例如，小规模临床试验结果差异分析效应大小1和混合效应模型估计的效应大小可能存在差异，具体差异GEE取决于数据分布和模型设置显著性2和混合效应模型得到的显著性结果可能存在差异，需要综GEE合考虑模型选择的考量因素样本量数据分布研究目的样本量的大小是选择模型的重要考量因数据的分布情况是选择模型的重要考量研究目的是选择模型的重要考量因素之素之一，样本量较大时，模型更适用因素之一，数据满足正态分布假设时，一，如果需要估计个体水平的效应，混GEE混合效应模型更适用合效应模型更适用常见问题与解决方法模型不收敛结果不显著解决方法调整算法参数、更换解决方法增加样本量、更换模模型、检查数据型、检查变量结论不一致解决方法综合考虑不同模型的结果，选择最合理的解释模型不收敛调整算法更换模型检查数据调整迭代算法的参数，例如，最大迭代次更换其他模型，例如，更换工作相关矩阵检查数据是否存在异常值、缺失值、多重数、收敛标准、更换随机效应结构共线性等问题结果不显著增加样本量增加样本量可以提高统计功效，更容易发现显著性结果更换模型更换其他模型，例如，更换工作相关矩阵、更换随机效应结构检查变量检查变量是否存在测量误差、变量之间的关系是否合理结论不一致综合考虑敏感性分析12综合考虑不同模型的结果，选进行敏感性分析，评估模型参择最合理的解释数设置对结果的影响专家咨询3咨询统计学专家，寻求更专业的意见统计结果的报告规范完整完整地报告统计分析的过程，包括数据处理2方法、模型选择依据等清晰1清晰地报告统计结果，包括样本量、统计量、值等P规范3按照规范的格式报告统计结果，例如，APA格式、其他常用格式格式APA表格1使用规范的表格格式，例如，三线表图表2使用清晰的图表，标明坐标轴和图例参考文献3按照格式引用参考文献APA其他常用格式AMA格式1美国医学会格式，常用于医学期刊MLA格式2现代语言协会格式，常用于人文科学领域结果可视化图表制作目的类型选择将统计结果以图表的形式展示出来，更常用的图表类型包括条形图、线图、散根据数据的类型和研究目的，选择合适直观地呈现数据特征和分析结果点图等的图表类型条形图适用场景制作要点适用于比较不同类别之间的数值坐标轴清晰、标明误差线、颜色大小，例如，比较不同治疗组的对比鲜明平均血压注意事项避免使用过多的类别，以免图表过于拥挤线图适用场景制作要点适用于展示数据随时间变化的趋势，坐标轴清晰、标明误差线、颜色对比例如，展示患者在不同治疗阶段的血鲜明压变化其他适用图表散点图箱线图适用于展示两个变量之间的关系，例如，展示血压和年龄之间适用于展示数据的分布情况，例如，展示不同治疗组的血压分的关系布。