5-SPSS重复测量的统计分析课件

outlinePartⅠ：Introduction（简介）WhatarerepeatedmeasurementsHowaretheydifferentWhyaretheyimportantPartⅡ：Methods（统计分析方法）RepeatedmeasuresANOVA-GeneralLinearModelmixedeffectsmode1sgeneralizedlinearmodels，GLMs–GEEMultilevelModelsforRepeatedMeasurementData

8/8/20231outlinePartⅠ：Introduction（简介）PartⅠ：Introduction

重复测量资料(repeatedmeasurements)重复测量资料(repeatedmeasurements)重复测量设计-受试者内设计(within-subjectdesign)是指同一观察对象的某观察指标在相继的不同时间点上进行的多次观察。

8/8/20232PartⅠ：Introduction

重复测量资料(repPartⅠ：Introduction

重复测量的数据结构1

固定重复时间

t1 t2 t3 t4 t5 t6 ID1 × × × … × ×

ID2 × … × × × × ID3 × × … × × × ID4 × × × × ……8/8/20233PartⅠ：Introduction

重复测量的数据结构1PartⅠ：Introduction

重复测量的数据结构2

不固定重复时间

ID1 t11 t12t13 t14 t15t16

ID2 t21 t22 t23 t24 ID3 t31 t32

ID4 t41t42 t43 t44 t45 t46

···········8/8/20234PartⅠ：Introduction

重复测量的数据结构2PartⅠ：Introduction

重复测量资料的特点在相继的不同时间点上进行的多次观察不是随机确定的；重复测量值之间具有相关性-即数据是非独立的。独立？！非独立数据？！8/8/20235PartⅠ：Introduction

重复测量资料的特点在PartⅠ：Introduction

重复测量资料的特点由于重复测量资料不同时点的测量值之间具有相关性，且随机误差分布于不同的层次，其不同于以往我们所熟悉的数据形式－独立数据结构。8/8/20236PartⅠ：Introduction

重复测量资料的特点由PartⅠ：Introduction

重复测量概念的推广重复测量的概念不仅仅是时间上(temporal)的，也可以推广到空间(spatial)。例如：同一母鼠所生的仔鼠；同一家庭的不同成员；同一患者的两个不同膝关节；同一肿瘤患者的不同肿块；同一条河流的不同采样点。8/8/20237PartⅠ：Introduction

重复测量概念的推广重PartⅠ：Introduction

非独立数据(non-independentdata)

非独立的数据(non-independentdata)，是指数据中某观察指标(某变量)在个体与个体之间、或同一个体的每次观察间不独立或不完全独立。非独立性的大小可以用组内相关(intra-classcorrelation)来度量。重复测量资料属于非独立数据中的一种。常见的非独立数据：纵向数据（Longitudinaldata）、多中心试验数据、遗传学数据等8/8/20238PartⅠ：Introduction

非独立数据(nonPartⅠ：Introduction

重复测量数据、非独立数据日益重要应用广泛8/8/20239PartⅠ：Introduction

重复测量数据、非独立importantRandomizedControlledTrialNon-randomizedControlledTrialCohortStudyCross-sectional,case-controlstudyCaseSeriesCaseReportMostReliableLeastReliable8/8/202310importantRandomizedControlled

AnnualsearchesforkeywordlongitudinalinonlinecitationdatabasesWidelyUse8/8/202311WidelyUse8/1/202311PartⅠ：Introduction

重复测量数据、非独立数据组内相关结构等相关(exchangeable,compoundsymmetry)

相邻相关(stationary1-dependence)

自相关(autocorrelation)

非确定相关(unstructured,generalstructure)8/8/202312PartⅠ：Introduction

重复测量数据、非独立PartⅠ：Introduction

相关结构－1等相关(exchangeable,compoundsymmetry)

8/8/202313PartⅠ：Introduction

相关结构－1等相关(PartⅠ：Introduction

相关结构－2相邻相关(stationary1-dependence)

8/8/202314PartⅠ：Introduction

相关结构－2相邻相关PartⅠ：Introduction

相关结构－3自相关(autocorrelation)8/8/202315PartⅠ：Introduction

相关结构－3自相关(PartⅠ：Introduction

相关结构－4非确定相关(unstructured,generalstructure)8/8/202316PartⅠ：Introduction

相关结构－4非确定相PartⅡ：Method

传统方法及其弊端对平衡的重复测量资料，分别在各时间点上进行分析。孤立地看待各时点数据，增加I型误差。将各个体的几次不同观察值相加，得到该个体的一个综合值，再进行比较分析(aggregatedanalysis)。人为地减少误差，它忽略了对不同来源的变异的分析；未考虑观察值在时间上的变化规律，也未考虑其他协变量与时间的交互作用对结果的影响。损失了很多信息。将n个患者的几次不同观察均作为因变量，时间以及其他变量作为自变量，样本含量为，拟合线性(或广义线性)模型。将非独立数据当做独立数据看待，增加假阳性。8/8/202317PartⅡ：Method

传统方法及其弊端对平衡的重复测量PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复测量资料的方差分析一般线性模型(generallinearmodel）前提条件：正态性方差齐独立性协方差阵满足球形条件不满足球形条件：Greenhouse-Geisser校正系数和Huynh-Feldt矫正系数，最小极限矫正系数。8/8/202318PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复8/8/2023198/1/2023198/8/2023208/1/2023208/8/2023218/1/202321PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复测量资料的方差分析该方法的弊端

球形条件在很多临床试验中，一般不允许出现交互作用?

??不允许出现缺失值时间等距数据平衡不满足球性检验的资料，当结果与其他方法有差异时，下结论应慎重。8/8/202322PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复测量资料的方差分析不等距重复测量资料的统计分析方法：如果将不等距重复测量设计资料按等距处理，不仅会损失数据中所蕴涵的关于重复测量因素的信息，而且会造成变化趋势分析结果的偏性，甚至会出现错误的分析结论。8/8/202323PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）不等距重复测量资料的统计分析方法：应用spss程序GLMtime1…timeKBYtreat/WSFACTOR=timekPolynomial(t1…tk)/METHOD=SSTYPE(3)/PLOT=PROFILE(time*treat)PRINT=ETASQHOMOGENEITY/CRITERIA=ALPHA(.05)/WSDESIGN=time/DESIGN=treat8/8/202324PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）不等PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复测量资料的方差分析趋势分析(trendanalysis)一般采用正交多项式（polynomial）分析某处理因素的均数随时间的变化情况。正交多项式变换的对比方法：将两组资料转变为两条正交多项式曲线，检验这两条曲线的参数是否来自同一总体。8/8/202325PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复各时间点的平均值不等两种剂型血中浓度相同8/8/202326各时间点的平均值不等两种剂型血中浓度相同8/1/202326PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复测量资料的方差分析趋势分析(trendanalysis)注意事项首先检查最高阶次的参数在两对比组之间是否具有统计学意义。如果组间差异具有统计学意义，则可以认为包括本阶次及其余各阶次之间都具有不同的趋势。否则，应继续对次高阶次的参数作评价。如果在任何阶次上差异都不具有统计学意义，说明这两条曲线的变化趋势是一致的。8/8/202327PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（一）重复8/8/2023288/1/202328PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（二）混合效应模型（mixedeffectsmode1s）

固定效应(fixedeffect)和随机效应(randomeffect)

模型：固定效应模型(fixedeffectsmodels)

随机效应模型(randomeffectsmodels)

混合效应模型(mixedeffectsmode1s)

采用SAS或SPSS的Mixed程序进行计算，程序中采用约束最大似然估计算法。8/8/202329PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（二）混合PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（二）混合效应模型（mixedeffectsmode1s）

优点：允许规定不同的协方差矩阵允许缺失值结果具有更好的外推性缺点：不能处理分类资料

8/8/202330PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（二）混合PartⅡ：Method

目前常用的统计分析方法（三）广义线性模型（generalizedlinearmodels，GLMs）

优点：资料可以是连续性的或离散性的打破了经典线性模型中应变量是自变量的线性预测广义估计方程（generalizedestimationequation，GEE）Liang&Zeger(1986)提出SAS