【摘 要】
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目的研究数量性状家庭相关的测量方法,并对身高家系资料进行分析.方法应用广义估计方程2(GEE2)估计数量性状的均数结构和关联结构的边际回归模型.所有估计都可在软件MAREG中实现.并用身高家系实例说明方法的应用. 结果 GEE2可同时考虑协变量对性状的影响和性状的内部相关,得到回归系数和相关系数的稳健估计.对身高家系资料分析,调整性别、18岁前主要居住地和出生年代后,亲子相关(r=0.459)和同
【机 构】
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200032,上海,复旦大学公共卫生学院流行病学教研室,
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目的研究数量性状家庭相关的测量方法,并对身高家系资料进行分析.方法应用广义估计方程2(GEE2)估计数量性状的均数结构和关联结构的边际回归模型.所有估计都可在软件MAREG中实现.并用身高家系实例说明方法的应用. 结果 GEE2可同时考虑协变量对性状的影响和性状的内部相关,得到回归系数和相关系数的稳健估计.对身高家系资料分析,调整性别、18岁前主要居住地和出生年代后,亲子相关(r=0.459)和同胞相关(r=0.671)高于配偶相关(r=0.184),有统计学意义.同一类型亲属对中,同性别相关(如父子r=0.603,母女r=0.456,兄弟r=0.947,姐妹r=0.681)大于异性别相关(如父女r=0.431,母子r=0.364,兄妹或姐弟r=0.530).结论 GEE2可灵活的估计各种家庭相关系数和协变量对性状均数的影响,且参数估计稳健,因此可作为评价数量性状家庭聚集性的标准方法之一.
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