广义线性混合效应模型在分类重复测量资料中的应用

目的探讨分类重复测量资料广义线性混合效应模型(GLMMs)建模及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示反应变量的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适的方差-协方差结构矩阵来模拟数据的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果GLMMs是在广义线性固定效应模型的基础上引入随机效应,反应变量可以是指数家族中任意分布(连续分布包括正态分布,beta分布,卡方分布等;离散分布包括二项分布,泊松分布,负二项分布等),可以通过连接函数将观测的均数向量与模型参数联系起来,根据重复测量资料的特点选择合适的方差-协方差结构矩阵。结论GLMMs应用范围广,建模灵活,可以为相关或非常量方差数据建模,能提供客观正确的统计结论。

广义线性混合效应模型在临床疗效评价中的应用

目的:探讨临床疗效评价中分类重复测量资料的广义线性混合效应模型(GLMMs)及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法:利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示疗效指标的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适方差-协方差结构矩阵来模拟不同时间疗效指标的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果:广义线性混合效应模型允许临床疗效评价指标是指数家族中任意分布(如:连续分布包括正态分布、beta分布、卡方分布等;离散分布包括二项分布、泊松分布、负二项分布等),可以通过连接函数将疗效指标的均数向量与模型参数建立线性关系,简化运算过程。结论:广义线性混合效应模型建模灵活,可为临床疗效评价提供更丰富的信息。