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随机效应Logistic回归模型在致畸研究中的应用

孟虹;张天宝

摘要: 1.问题的提出在致畸试验研究资料中,传统的统计方法是以各处理组中孕鼠的仔鼠为观察单位,用统计学中两个率的u检验或χ2检验分析各组胎鼠死亡率或致畸率等有无差别,评价受试物有无毒作用.这种统计处理忽视了一个可能的影响因素,即窝别效应(litermata effects).由于窝别效应的存在,各比较组仔鼠间发生毒作用的概率不完全相互独立.从统计学角度认为,这类资料的数据不服从二项分布(该分布要求各个观察单位是否发生某事件应相互独立).由于窝别效应作用和用仔鼠作为观察单位,人为增大样本例数,会低估两率差的标准误(率的U检验),得到较大的u值或χ2值,增大了犯1型误差(即假阳性)的概率.因此,近年来一些统计学家和毒理学家认为对类似资料作统计学处理时,应考虑窝别效应对结果的影响[1,2],在扣除窝别效应的前提下,比较组间的差别,才能更真实的反映受试物的毒作用.随机效应(random effect) logistic回归模型可克服传统方法的不足,适用于结果变量为两分类且以窝别(litter)为处理单位的资料.

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