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医学研究中重复测量资料(repeated measures data)多见,对于定量重复测量资料不仅有比较完善的模型分析方法,且也易实现。而对于分类重复测量资料(二分类资料、有序分类资料)建模与实现相对较难。文中我们主要讨论二分类资料广义估计方程(generalizedestimating equation,GEE)和alternating logistic regressions(ALR)两种模型的拟合。由于广义线性模型要求资料满足独立性要求,文中在阐述广义线性模型GEE基础理论基础上,介绍了重复测量资料模型扩展的GEE估计方程;并通过构造ALR模型,进行了ALR模型和GEE模型估计的对比评价;运用SAS9.0GENMOD,我们对二分类重复测量资料实例进行了GEE和ALR模型拟合与GEE模型的评价。通过STATA7.0的QIC模块,根据分析资料最适相关结构,寻找最佳的协变量组合。通过分析得出,GEE1和ALR模型不仅能更好地利用非独立结构数据提供的信息,且参数估计更稳健(robust),对非均衡设计资料,ALR的估计效能更高。重复测量有序分类资料的GEE是1994年S.R Lipsitz,K Kim和L.Zhao在Zeger和Liang广义估计方程的基础提出的,进一步拓宽了GEE对非独立有序分类资料的处理。文中通过模型构造,实例分析,重复测量有序分类资料模型拟合与效果评价,进一步探索了SAS软件宏语句的实现,在独立结构(independence structure)、复合相关结构(exchangeablestructure)、带状相关结构(banded structure)和无结构相关(unstructured structure)数据分析中积累了经验,针对SAS GENMOD过程只能解决独立结构数据分析问题进行了研究,摸索了实际工作中解决非独立数据结构问题的GEE实现,拟合了混合效应模型。混合效应模型是1994年由Hedeker和Gibbons提出的,它可以完成多水平随机效应混合效应模型的分析,SAS软件中可通过NLMIXED过程编程实现;它不仅建模灵活,且可用以解决含有缺失值(missing)的问题,其不足是模型在处理个多个随机效应时,迭代过程复杂不容易得出结果。总之,广义估计方程在处理有序分类重复测量资料时,可以很好地处理重复测量因素水平间的相关性问题,且模型估计稳健,即使相关结构指定不准确,模型对参数的估计也有较好的一致性(consistent);GEE也可解决含有缺失值资料的分析。