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二分类反应变量多水平模型及其软件实现
目的 本文针对反应变量是二分类、且存在层次结构的数据,给出多水平模型的建模步骤及在软件SPSS、SAS中的实现方法指引,为医学研究者处理这类数据提供参考.方法 以卫生服务调查数据为例说明二分类反应变量两水平logistic回归模型的拟合步骤及软件实现.结果 如果两水平零模型的随机系数σu0 2检验具有统计学意义,则有必要拟合多水平模型.结论结合专业知识或对σu0 2进行检验判断有无必要考虑高水平效应.SPSS中实现要求19.0及以上版本,操作相对简单,适合初步使用者;SAS中实现建议使用Nlmixed过程语句,利用Glimmix过程语句拟合模型的参数估计结果,为其设定相应参数初始值提供依据.
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有序多分类重复测量资料的广义线性混合效应模型分析
目的 探讨广义线性混合效应模型在有序多分类重复测量资料分析中的应用及SAS9.1的GLIMMIX和NLMIXED过程实现.方法 为了评价某新药治疗糖尿病神经病变的临床疗效,采用以安慰剂为对照的随机双盲临床试验.在各个随访时间记录各受试者的神经病变主觉症状总分,并根据减分率评定疗效.建立广义线性混合效应模型,并分别用线性化法和数值法积分近似法进行参数估计,利用SAS中的GLIMMIX和NLMIXED过程得以实现.结果 2种参数估计方法 结果 很接近.疗效的组间差别有统计学意义(P<0.000 1),试验组疗效优于安慰剂组;各个疗程间的疗效差别有统计学意义(P<0.000 1),且疗程越大疗效越好; 治疗前神经病变主觉症状总分对疗效有影响(P=0.061 3,接近显著性水平),其值越高,越容易治愈,提示病情严重的患者相比病情轻微的患者治愈效果更好.另外用数值法积分近似法还给出了随机截距和随机斜率的统计显著性检验.结论 采用广义线性混合效应模型对有序多分类重复测量临床资料进行统计分析,可以更客观的进行药物疗效评价.
关键词： 广义线性混合效应模型 重复测量 有序多分类 Glimmix Nlmixed
