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血清胆固醇与系统性红斑狼疮合并动脉粥样硬化的相关性分析
在系统性红斑狼疮（SLE）中，炎症反应和免疫机制已成为动脉粥样硬化（AS）发病的重要因素。由于炎症反应和免疫机制的交叉，SLE合并AS临床表现复杂，为深入分析SLE合并AS的危险因素，拟定胆固醇（CHO）、入院收缩压、舒张压、年龄为本研究的观察变量，重点考察SLE组与SLE合并AS组间的统计学差异。报告如下。
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结构方程模型下非正态数据的处理
结构方程模型(SEM)的多变量正态分布假定观察变量来源于一个多元正态(JMVN)的总体.在这种前提下,大似然法 (maximum likelihood,ML)方法给出的参数估计无偏、一致、渐近有效.如果抽样数据非正态分布,整体模型拟合的χ~2值会膨胀,个别参数值的标准误估计偏小,导致该参数估计值达到统计上的显著水平,接纳实际上没有意义的参数;TLI或CFI等拟合度指标出现低估现象~([1]).
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第七讲秩和检验
秩和检验(rank sum test)属非参数统计方法,它不依赖于总体的分布类型,不以推断总体参数为目的,而旨在检验两种或两种以上的观察变量的分布有无显著性差别.这与前面讲到的t检验、方差分析等依据总体分布类型推论总体参数的检验不同.由于秩和检验不要求变量的总体呈某种分布,因此适用范围广,特别是当资料不具备参数统计的应用条件以及作等级资料分析时,常使用秩和检验[1].但对于标准理论的分布(如正态分布),或资料可以转换为这种分布,秩和检验比t检验、方差分析等效率低[2].
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线性结构方程模型评价指标的应用
线性结构方程模型是一种非常通用的、主要的线性统计建模技术.结构方程模型起源于20世纪早期的探索性因子分析和通径分析,到了20世纪70年代,因子分析的度量方法和通径分析的结构相结合,形成了结构方程模型的框架[1].线性结构方程模型的主要目的在于对一些解释可观察变量与隐变量关系的预测理论模型做出评价[2],不但能研究可观测变量,还可研究不能直接观测的隐变量,既可研究变量间的直接作用,又可研究变量间的间接作用,它主要是一种证实性研究.
