SPSS重復(fù)測(cè)量資料統(tǒng)計(jì)分析

PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量資料(repeatedmeasurements)重復(fù)測(cè)量資料(repeatedmeasurements)重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)-受試者內(nèi)設(shè)計(jì)(within-subjectdesign)是指同一觀察對(duì)象的某觀察指標(biāo)在相繼的不同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行的多次觀察。

4/1/20241PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1

固定重復(fù)時(shí)間

t1 t2 t3 t4 t5 t6 ID1 × × × … × ×

ID2 × … × × × × ID3 × × … × × × ID4 × × × × ……4/1/20242PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2

不固定重復(fù)時(shí)間

ID1 t11 t12t13 t14 t15t16

ID2 t21 t22 t23 t24 ID3 t31 t32

ID4 t41t42 t43 t44 t45 t46

···········4/1/20243PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量資料的特點(diǎn)在相繼的不同時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行的多次觀察不是隨機(jī)確定的；重復(fù)測(cè)量值之間具有相關(guān)性-即數(shù)據(jù)是非獨(dú)立的。獨(dú)立？！非獨(dú)立數(shù)據(jù)？！4/1/20244PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量資料的特點(diǎn)由于重復(fù)測(cè)量資料不同時(shí)點(diǎn)的測(cè)量值之間具有相關(guān)性，且隨機(jī)誤差分布于不同的層次，其不同于以往我們所熟悉的數(shù)據(jù)形式－獨(dú)立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。4/1/20245PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量概念的推廣重復(fù)測(cè)量的概念不僅僅是時(shí)間上(temporal)的，也可以推廣到空間(spatial)。例如：同一母鼠所生的仔鼠；同一家庭的不同成員；同一患者的兩個(gè)不同膝關(guān)節(jié)；同一腫瘤患者的不同腫塊；同一條河流的不同采樣點(diǎn)。4/1/20246PartⅠ：Introduction

非獨(dú)立數(shù)據(jù)(non-independentdata)

非獨(dú)立的數(shù)據(jù)(non-independentdata)，是指數(shù)據(jù)中某觀察指標(biāo)(某變量)在個(gè)體與個(gè)體之間、或同一個(gè)體的每次觀察間不獨(dú)立或不完全獨(dú)立。非獨(dú)立性的大小可以用組內(nèi)相關(guān)(intra-classcorrelation)來度量。重復(fù)測(cè)量資料屬于非獨(dú)立數(shù)據(jù)中的一種。常見的非獨(dú)立數(shù)據(jù)：縱向數(shù)據(jù)（Longitudinaldata）、多中心試驗(yàn)數(shù)據(jù)、遺傳學(xué)數(shù)據(jù)等4/1/20247PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)、非獨(dú)立數(shù)據(jù)日益重要應(yīng)用廣泛4/1/20248importantRandomizedControlledTrialNon-randomizedControlledTrialCohortStudyCross-sectional,case-controlstudyCaseSeriesCaseReportMostReliableLeastReliable4/1/20249

AnnualsearchesforkeywordlongitudinalinonlinecitationdatabasesWidelyUse4/1/202410PartⅠ：Introduction

重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)、非獨(dú)立數(shù)據(jù)組內(nèi)相關(guān)結(jié)構(gòu)等相關(guān)(exchangeable,compoundsymmetry)

相鄰相關(guān)(stationary1-dependence)

自相關(guān)(autocorrelation)

非確定相關(guān)(unstructured,generalstructure)4/1/202411PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－1等相關(guān)(exchangeable,compoundsymmetry)

4/1/202412PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－2相鄰相關(guān)(stationary1-dependence)

4/1/202413PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－3自相關(guān)(autocorrelation)4/1/202414PartⅠ：Introduction

相關(guān)結(jié)構(gòu)－4非確定相關(guān)(unstructured,generalstructure)4/1/202415PartⅡ：Method

傳統(tǒng)方法及其弊端對(duì)平衡的重復(fù)測(cè)量資料，分別在各時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行分析。孤立地看待各時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)，增加I型誤差。將各個(gè)體的幾次不同觀察值相加，得到該個(gè)體的一個(gè)綜合值，再進(jìn)行比較分析(aggregatedanalysis)。人為地減少誤差，它忽略了對(duì)不同來源的變異的分析；未考慮觀察值在時(shí)間上的變化規(guī)律，也未考慮其他協(xié)變量與時(shí)間的交互作用對(duì)結(jié)果的影響。損失了很多信息。將n個(gè)患者的幾次不同觀察均作為因變量，時(shí)間以及其他變量作為自變量，樣本含量為，擬合線性(或廣義線性)模型。將非獨(dú)立數(shù)據(jù)當(dāng)做獨(dú)立數(shù)據(jù)看待，增加假陽性。4/1/202416PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計(jì)分析方法（一）重復(fù)測(cè)量資料的方差分析一般線性模型(generallinearmodel）前提條件：正態(tài)性方差齊獨(dú)立性協(xié)方差陣滿足球形條件不滿足球形條件：Greenhouse-Geisser校正系數(shù)和Huynh-Feldt矯正系數(shù)，最小極限矯正系數(shù)。4/1/2024174/1/2024184/1/2024194/1/202420PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計(jì)分析方法（一）重復(fù)測(cè)量資料的方差分析該方法的弊端

球形條件在很多臨床試驗(yàn)中，一般不允許出現(xiàn)交互作用?

??不允許出現(xiàn)缺失值時(shí)間等距數(shù)據(jù)平衡不滿足球性檢驗(yàn)的資料，當(dāng)結(jié)果與其他方法有差異時(shí)，下結(jié)論應(yīng)慎重。4/1/202421PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計(jì)分析方法（一）重復(fù)測(cè)量資料的方差分析不等距重復(fù)測(cè)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法：如果將不等距重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料按等距處理，不僅會(huì)損失數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)涵的關(guān)于重復(fù)測(cè)量因素的信息，而且會(huì)造成變化趨勢(shì)分析結(jié)果的偏性，甚至?xí)霈F(xiàn)錯(cuò)誤的分析結(jié)論。4/1/202422PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計(jì)分析方法（一）不等距重復(fù)測(cè)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法：應(yīng)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=treat4/1/202423PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計(jì)分析方法（一）重復(fù)測(cè)量資料的方差分析趨勢(shì)分析(trendanalysis)一般采用正交多項(xiàng)式（polynomial）分析某處理因素的均數(shù)隨時(shí)間的變化情況。正交多項(xiàng)式變換的對(duì)比方法：將兩組資料轉(zhuǎn)變?yōu)閮蓷l正交多項(xiàng)式曲線，檢驗(yàn)這兩條曲線的參數(shù)是否來自同一總體。4/1/202424各時(shí)間點(diǎn)的平均值不等兩種劑型血中濃度相同4/1/202425PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計(jì)分析方法（一）重復(fù)測(cè)量資料的方差分析趨勢(shì)分析(trendanalysis)注意事項(xiàng)首先檢查最高階次的參數(shù)在兩對(duì)比組之間是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。如果組間差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則可以認(rèn)為包括本階次及其余各階次之間都具有不同的趨勢(shì)。否則，應(yīng)繼續(xù)對(duì)次高階次的參數(shù)作評(píng)價(jià)。如果在任何階次上差異都不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明這兩條曲線的變化趨勢(shì)是一致的。4/1/2024264/1/202427PartⅡ：Method

目前常用的統(tǒng)計(jì)分析方法（二）混合效應(yīng)模型（mixedeffectsmode1s）

固定效應(yīng)(fixedeffect)和隨機(jī)效應(yīng)(randomeffect)

模型：固定效應(yīng)模型(fixedeffectsmodels)

隨機(jī)效應(yīng)模型(randomeffectsmodels)

混合效應(yīng)模型(mixedef