中国医院统计
中國醫院統計
중국의원통계
CHINESE JOURNAL OF HOSPITAL STATISTICS
2014年
4期
248-251
,共4页
温兴煊%蓝卫忠%黄波%张晋昕
溫興煊%藍衛忠%黃波%張晉昕
온흥훤%람위충%황파%장진흔
三水平线性回归模型%SAS%SPSS%混合效应模型%重复测量
三水平線性迴歸模型%SAS%SPSS%混閤效應模型%重複測量
삼수평선성회귀모형%SAS%SPSS%혼합효응모형%중복측량
Three-level linear regression model%SAS%SPSS%Mixed effects model%Repeated measurements
目的:通过对具有层次结构的实例数据进行分析,给出重复测量和非重复测量数据三水平线性回归模型在 SPSS 和 SAS 中的实现方法。方法以持续近距离工作对幼年恒河猴眼球发育影响研究的实验数据为例,阐述三水平线性回归模型的应用条件及软件实现方法。结果如果三水平零模型中水平2和水平3的随机项方差有统计学意义,则说明有必要采用三水平线性回归分析方法。结论基于专业知识判断资料是否有层次结构并结合高水平随机项方差的假设检验,判断是否有必要考虑高水平随机效应。 SPSS MIXED 模块可实现三水平线性回归模型,相对容易操作;SAS中可以用 PROC MIXED 实现,需注意正确指定高水平单位。 SPSS 和 SAS 软件计算结果相同,但是对统计量的自由度调整方法略有差异。
目的:通過對具有層次結構的實例數據進行分析,給齣重複測量和非重複測量數據三水平線性迴歸模型在 SPSS 和 SAS 中的實現方法。方法以持續近距離工作對幼年恆河猴眼毬髮育影響研究的實驗數據為例,闡述三水平線性迴歸模型的應用條件及軟件實現方法。結果如果三水平零模型中水平2和水平3的隨機項方差有統計學意義,則說明有必要採用三水平線性迴歸分析方法。結論基于專業知識判斷資料是否有層次結構併結閤高水平隨機項方差的假設檢驗,判斷是否有必要攷慮高水平隨機效應。 SPSS MIXED 模塊可實現三水平線性迴歸模型,相對容易操作;SAS中可以用 PROC MIXED 實現,需註意正確指定高水平單位。 SPSS 和 SAS 軟件計算結果相同,但是對統計量的自由度調整方法略有差異。
목적:통과대구유층차결구적실례수거진행분석,급출중복측량화비중복측량수거삼수평선성회귀모형재 SPSS 화 SAS 중적실현방법。방법이지속근거리공작대유년항하후안구발육영향연구적실험수거위례,천술삼수평선성회귀모형적응용조건급연건실현방법。결과여과삼수평령모형중수평2화수평3적수궤항방차유통계학의의,칙설명유필요채용삼수평선성회귀분석방법。결론기우전업지식판단자료시부유층차결구병결합고수평수궤항방차적가설검험,판단시부유필요고필고수평수궤효응。 SPSS MIXED 모괴가실현삼수평선성회귀모형,상대용역조작;SAS중가이용 PROC MIXED 실현,수주의정학지정고수평단위。 SPSS 화 SAS 연건계산결과상동,단시대통계량적자유도조정방법략유차이。
Objective Through the analysis of practical data with hierarchical structure, to give a guide for software im-plementation of three-level linear regression model for repeated measurements and non-repeated measurements in SPSS and SAS software. Methods By taking the data of a study of the effect of sustained nearwork on the ocular development of Juvenile Rhe-sus Monkeys as an example, this article illuminated the pre-condition and software implementation of three-level linear regression model. Results If the variances of random effects items of level 2 and level 3 were statistically significant, it’s necessary to ap-ply three-level linear regression. Conclusion Through judging whether there are hierarchies in the data based on professional knowledge and combining the result with the hypothesis test of high levels’ random items, we can determine if it’s necessary to consider high levels’ random effects. In SPSS, with MIXED procedure it can be easily implemented. For SAS, it can be imple-mented through PROC MIXED and note how to specify the high level units correctly. The results of SPSS and SAS are the same, but the adjustment methods of degree of freedom are a little difference.