分類重復測量資料廣義估計方程應用.pdf

1、醫(yī)學研究中重復測量資料(repeated measures data)多見，對于定量重復測量資料不僅有比較完善的模型分析方法，且也易實現(xiàn)。而對于分類重復測量資料(二分類資料、有序分類資料)建模與實現(xiàn)相對較難。文中我們主要討論二分類資料廣義估計方程(generalized estimating equation，GEE)和altemating logistic regressions(ALR)兩種模型的擬合。由于廣義線性模型要求資料滿足獨

2、立性要求，文中在闡述廣義線性模型GEE基礎理論基礎上，介紹了重復測量資料模型擴展的GEE估計方程；并通過構(gòu)造ALR模型，進行了ALR模型和GEE模型估計的對比評價；運用SAS9.0GENMOD，我們對二分類重復測量資料實例進行了GEE和ALR模型擬合與GEE模型的評價。通過STATA7.0的QIC模塊，根據(jù)分析資料最適相關結(jié)構(gòu)，尋找最佳的協(xié)變量組合。通過分析得出，GEE1和ALR模型不僅能更好地利用非獨立結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)提供的信息，且參數(shù)估計更

3、穩(wěn)健(robust)，對非均衡設計資料，ALR的估計效能更高。 重復測量有序分類資料的GEE是1994年S.R Lipsitz，K Kim和L.Zhao在Zeger和Liang廣義估計方程的基礎提出的，進一步拓寬了GEE對非獨立有序分類資料的處理。文中通過模型構(gòu)造，實例分析，重復測量有序分類資料模型擬合與效果評價，進一步探索了SAS軟件宏語句的實現(xiàn)，在獨立結(jié)構(gòu)(independence structure)、復合相關結(jié)構(gòu)(exc

4、hangeable structure)、帶狀相關結(jié)構(gòu)(banded structtlre)和無結(jié)構(gòu)相關(unstructured structure)數(shù)據(jù)分析中積累了經(jīng)驗，針對SAS GENMOD過程只能解決獨立結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析問題進行了研究，摸索了實際工作中解決非獨立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題的GEE實現(xiàn)，擬合了混合效應模型?；旌闲Ｐ褪?994年由Hedeker和Gibbons提出的，它可以完成多水平隨機效應混合效應模型的分析，SAS軟件中可通過