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苯那普利抗高血压治疗患者血压长期变化趋势分析
目的介绍混合线性模型方法在降压治疗中对血压长期变化趋势分析的应用.方法利用在上海市南市区开展的一项以社区为基础的苯那普利上市后3年流行病学监测数据,分析不同年龄、性别的原发性高血压患者用药3年中血压水平的变化趋势.用作拟合的是患者每3个月1次的血压重复测量值.结果对收缩压和舒张压拟合的较适模型为曲线线性模型.而对脉压进行了分段拟合,即用药后前9个月为曲线线性模型,9个月后为线性模型.服用苯那普利期间,患者的血压水平表现出长期稳定的降压效果.不同年龄和性别的患者在血压水平、降压速度和加速度方面存在一定的变异.患者年龄越大,表现出收缩压越高、舒张压越低、脉压越大.抗高血压治疗表现出初的血压水平越高,降压速度越快,降压幅度越大.结论混合线性模型方法在应用于纵向数据的分析时,尤其是在处理缺失数据方面,具有很大的灵活性,能更充分地利用可得信息.
关键词： 药物监测 血管紧张素转换酶抑制剂 纵向研究 混合线性模型 -
中国不同地区群体遗传结构差异及调整策略研究
目的 描述中国不同地区群体遗传结构特征,探索并评价不同分析方案控制队列样本群体遗传结构混杂因素的效果.方法 通过中国慢性病前瞻性研究(CKB)队列10个地区4 500例样本的全基因组关联研究数据,通过主成分分析提取样本第一、二主成分,绘制主成分二维图,并与样本地区来源相比较,分析我国不同地区样本的遗传结构特征.以CKB队列数据为基础,生成存在遗传结构差异、亲缘关系等队列样本特征的模拟数据集,探索并评价不同分析策略对膨胀因子(λ)的控制效果.结果 我国不同地区人群存在显著的群体遗传结构差异,人群遗传结构主成分分布与项目地区的地理分布基本一致,第一主成分对应不同地区的纬度,第二主成分对应不同地区的经度.生成的模拟数据集,直接进行关联分析假阳性率较高(λ=1.16),即使调整遗传结构主成分或根据地区进行亚组分析仍无法有效控制λ(λ＞ 1.05);使用混合线性模型引入亲属关系矩阵作为随机效应量后,无论是否进一步调整遗传结构主成分,λ均得到有效控制(λ=0.99).结论 我国不同地区人群遗传结构存在较大差异,在分子流行病学研究中需要谨慎处理群体遗传结构造成的研究偏倚;针对大队列数据遗传结构复杂、亲缘关系广泛等特征,需要使用混合线性模型进行关联分析.
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混合线性模型在裂区试验设计中的应用
目的 探讨混合线性模型在裂区试验设计中的应用.方法 利用混合线性模型分析裂区试验设计资料,通过参数和效应的估计得出统计学结论.结果 对于裂区试验设计资料,混合线性模型能有效控制随机效应,可以获得药物、时间有无统计学意义及两者有无交互作用地结论.结论 应用混合线性模型对裂区试验设计资料进行分析,较一般线性模型相比,可以更客观、更真实地得出结论.
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析因设计重复测量资料的统计分析及SAS程序实例
目的 探讨析因设计重复测量资料的统计分析方法.方法 通过构造统计模型,并结合实例给出SAS程序来实现析因设计重复测量资料的统计分析.结果 给出了一般线性模型和混合线性模型对处理因素和时间因素进行比较的具体做法.结论 在数据之间相关性较为复杂时,混合线性模型更加适合于析因设计的重复测量资料的统计分析.
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带时依协变量的重复测量资料的混合线性模型分析及其MIXED过程实现
目的 探讨混合线性模型在带有时依协变量的重复测量资料分析中的应用.方法 以治疗轻、中度原发性高血压病临床试验资料为例,考虑到给药方案在各个时间点随病情而变化,利用SAS中的MIXED过程,选择合适的协方差结构来实现带有时依协变量的重复测量资料的统计分析.结果 时依协变量(给药方案)对治疗轻、中度原发性高血压病有统计学意义(P＜0.05)；时间因素有统计学意义(P＜0.05)；给药方案与时间因素之间有交互效应(P＜0.05)、给药方案与处理因素之间有交互效应(P＜0.05).结论 采用混合线性模型对带有时依协变量的临床试验重复测量资料进行统计分析,可以更客观地进行药物疗效评价.
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三种统计分析方法在婴儿生长发育随访资料中的比较研究
目的 运用重复测量方差分析、混合线性模型、广义估计方程分别拟合生长发育随访资料,对三种统计方法分析的结果进行比较,探讨婴儿体重增长的影响因素.方法 采用回顾性出生队列资料,运用SAS9.2等统计软件进行分析.结果 重复测量方差分析得到婴儿体重的增长与出生体重、月龄、是否就医有关,且后两者存在交互作用;混合线性模型得到出生体重、月龄、母亲文化水平、喂养方式、睡眠时长,以及月龄与喂养方式的交互作用有统计学意义;广义估计方程分析得到出生体重、月龄、喂养方式、睡眠时长、以及月龄与喂养方式的交互作用具有统计学意义.结论 三种统计方法均可应用于生长发育随访资料分析,各有优缺点,但分析结果存在一定差异,应根据具体的适用情况,判断何种方法分析的结果更为可靠.
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重复测量数据的混合模型及其MIXED过程实现 --混合线性模型及其SAS软件实现(二)
目的重复测量数据存在自相关及随机误差分布于不同层次,不宜使用常规分析方法,本文研讨使用混合线性模型及SAS软件实现的分析方法.方法利用MIXED对多个处理组的重复测量数据进行混合模型分析.结果通过固定效应与随机效应及对协方差矩阵的估计,使重复测量数据得以合理的分析.结论 MIXED可以有效地、全面地分析重复测量数据.
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混合线性模型在军事训练重复测量资料中的应用
目的 探讨混合线性模型在有关军事训练重复测量资料分析中的价值. 方法 采用SAS软件中的MIXED过程对部队士兵进行100 m跑前后各时间点采集的心率、血氧饱和度进行分析. 结果 混合线性模型对数据的完整性、反应变量的独立性和方差齐性不作要求,从而扩大了线性模型的适用范围,而且能得到个体化的分析结果,大大提高了现有资料的利用效率. 结论 混合线性模型能对军事训练中获取的重复测量资料准确、全面地进行分析,为部队改进训练方法、增强战斗力服务,因此,具有很高的应用价值.
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混合线性模型的应用
目的介绍混合线性模型的结构,固定效应项和随机效应的含义.对具有内部相关性的资料,宜选用混合线性模型进行配合.方法用一个具有聚集性结构的例子和一个重复测量的例子说明配合混合线性模型的方法和步骤.结果分析了资料的层次结构,识别不同层次上的协变量,讨论了模型中固定效应矩阵和随机效应矩阵的结构,使模型参数估计值更易于理解和解释.由于混合线性模型克服了一般线性模型对反应变量必须具有独立和等方差的要求,从而扩大了线性模型的应用范围.对于具有聚集性质的资料及重复测量资料具有很好的拟合效果.结论这一模型计算较复杂,应用SAS/STAT软件包中的PRO MIXED过程能很好地解决计算问题.
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重庆地区儿童尿碘重复测量数据混合线性模型研究
为研究8～10岁儿童白天时段尿碘含量变化规律,给统一尿样采集时间提供理论依据,采集重庆市区一所住宿小学的60名8～10岁儿童1 d的晨尿、10: 00 am、12: 30、4: 00 pm时段的尿样,采用砷铈催化分光光度法检测了尿碘含量,用混合线性模型(mixed linear models)分析了尿碘数据.结果表明,不同年龄、不同时间点的尿碘含量存在差异,10: 00 am尿与晨尿尿碘值为接近.提示应用10: 00 am尿样通过乘以校正系数1.094,0.997和1.072的修正值代替晨尿可以使尿碘水平具有代表性和可行性,混合线性模型能够有效地处理重复测量数据.
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含缺失值的重复测量资料分析在SPSS和SAS中的实现
目的 探讨含缺失值的重复测量资料混合线性模型分析在SPSS和SAS中的实现.方法 应用重复测量资料的方差分析和混合线性模型分别对抑郁治疗的资料进行分析,以治疗后抑郁量表得分为分析指标,评价不同治疗方法的效果.结果 当大量个体的重复测量数据存在缺失值时,方差分析将这些个体排除在外,而混合线性模型将存在测量数据的个体全部纳入分析,二者得出不同的统计推断.结论 混合线性模型可以灵活处理含有缺失值的重复测量资料,能够充分利用数据信息,结果可靠.SPSS和SAS的MIXED模块都可以实现其统计分析,且在随机缺失情况下结果一致.
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基于混合线性模型的广西某市县级医院住院费用影响因素研究
目的 应用混合线性模型分析广西某市县级医疗机构医疗费用的影响因素,探索住院医疗费用分析新模式.方法 采用SPSS 23.0软件对2016年52112名在广西某市县级医院住院的患者的住院费用进行描述性分析和多水平混合线性模型的影响因素分析.结果 医院地域、经济类型、机构类别以及患者付款方式、性别、年龄、是否有合并症或并发症、是否为手术患者、是否为异地患者、住院时间等与患者医疗费用有关.结论 多水平混合线性模型可用于多水平结构数据分析.
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混合线性模型在临床试验中的应用
混合线性模型是医学统计的知识前沿,过去临床试验资料的统计分析多采用t检验、方差分析或普通的多因素分析,而现在越来越多的人使用混合线性模型进行分析,取得了较好的效果.
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单样本重复测量资料的混合线性模型及其应用
目的探索单样本重复测量资料的统计分析方法.方法给出了混合线性模型拟合方法和实例分析.结果通过混合线性模型拟合,使单样本重复测量资料得以合理分析.结论混合线性模型可以有效地、全面地分析单样本重复测量资料.
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方差分析和混合线性模型在重复测量数据中的应用探讨
[目的]通过混合效应线性模型与重复测量的方差分析在重复测量资料中的应用比较,说明两种方法右处理重复测量资料时的特点.[方法]对四川大学华西医院精神科就诊的139名患者进行随访调查研究,对调查表中的抑郁量袭分数分别运用重复测量的方差分析模型和混合线性模型处理.[结果]混合效应模型和重复测量的方差分析都是处理重复测量资科的重要的统计方法,前者在选择协方差结构下可对重复测量资料的固定效应和随机效应参数及协方差矩阵进行参数估计和统计检验,后者只能对重复测量资料的固定效应做出统计推断.[结论]混合效应模型在处理临床中的重复测量的资料比重复测量的方差分析,对资料的要求更宽松,所得的结果更加客观.
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混合线性模型在临床试验中重复测量资料的应用
目的:探讨混合线性模型在临床试验重复测量资料分析中的应用.方法:利用混合线性模型分析结果指标为定量资料的重复测量资料,通过参数和标准误的估计得出统计学结论.结果:对于临床试验重复测量资料,混合线性模型能有效的考虑数据相关性,处理有缺失值的资料,可以获得组别、时间及有无交互作用的结论.结论:采用混合线性模型对临床试验重复测量资料进行统计分析,可以更客观的进行药物疗效评价.
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混合线性模型在婴幼儿生长发育中的护理分析
目的 探讨混合线性模型应用于婴幼儿生长发育护理中的效果.方法 选择104例婴幼儿,随机分为对照组和观察组.对照组给予生长发育护理,观察组在对照组基础上应用混合线性模型指导护理干预措施制定和实施.比较2组婴幼儿护理干预后体质量、身高增加情况及干预期患病情况.结果 干预3、6个月后,观察组婴幼儿体质量增加和身高增加数值均显著高于对照组(P＜0.05).观察组干预期各类疾病发生率均显著低于对照组(P＜0.05).结论 婴幼儿生长发育护理中应用混合线性模型有助于提高其生长发育水平.
