应用SPSS软件实现二分类重复测量资料的GEE及GLMMs分析

学术 2024-12-28 10:50 陕西

大家好，我是数据小兵。统计学/数据分析博主，正在努力地做好统计软件教学培训、统计答疑咨询与数据分析工作。「SPSS统计咨询」公众号作者，网易云课堂数据分析类课程讲师，《SPSSAU科研数据分析方法与应用》合著作者。

今天给大家推荐和分享一篇期刊论文，引用信息如下：

安胜利,张燕虹 & 陈征.(2012).应用SPSS软件实现二分类重复测量资料的GEE及GLMMs分析.南方医科大学学报(12),1777-1780.

摘选以下文字和图片：

由于广义估计方程(GEE)和广义线性混合效应模型(GLMMs)分析的适用条件广泛，可以针对非平衡设计资料、分类变量或缺失数值进行分析。所以,重复测量设计的分类变量资料多用GEE和GLMMs模型，常常通过SAS编程予以实现。本文结合实例，在SPSS 19.0软件上实现上述GEE和GLMMs模型的菜单操作。

1 GEE在SPSS统计软件中的实现

某研究者在维A酸软膏治疗银屑病的临床试验中，以44名静止期银屑病患者为对象，分别于治疗前、治疗后246和8周共5个时间点观测和记录患者的皮损面积，皮损面积分为“小”和“大”2类，研究目的是分析该药对银屑病的疗效。

小兵：仅包括被试内因素的重复测量数据，注意，在SPSS中应提前按“长型”数据格式录入。

变量“id”表示每个患者的编号

变量“week”表示每个患者重复观测的时间

变量“PASI为反应变量，表示每个患者的皮损面积，有2个水平即“O=小”；“1=大”。

小兵：SPSS的操作过程如下：

小兵：主要结果解释

表1为模型中各因素不同水平的检验结果。可见，不同时间点间有差异(P=0.005)。

表2给出了具体的回归系数值和一些检验统计量。本过程反应变量中以“0=小”作为基线，不同时间点的比较以“治疗后8周”为基线，“治疗前”、“治疗后2周”、“治疗后4周”、“治疗后6周”偏回归系数分别为1.190、0.960、0.750、0.554，并且都有统计学意义(P均<0.009)，表明早期皮损较严重，随着治疗时间的延长,皮损有逐渐减小的倾向(系数均为正，且逐渐减小)，至最后时间点治疗后8周皮损面积最小。

表3给出了该例的工作相关矩阵。此例选择了不确定型相关系数矩阵(Unstructured)作为相关矩阵，可见组内相关系数为0.581~0.939 ，但这不一定是最合适的作业相关矩阵。可以重新尝试定义其他相关矩阵形式，然后通过输出结果中的QIC统计量的大小来决定合适的相关矩阵。QIC的值越小模型越合适。此例不同相关矩阵的 QIC值结果笔者总结于表4。

可见，一阶相依型相关矩阵的QIC值最小，其次是不确定型。虽然GEE模型对相关结构的选择不敏感，但是给出正确的相关形式，能提高参数的估计效能。

小兵：相关矩阵这一块，表4这样的表格在实际分析中不需要写入论文，由研究者自行完成相关矩阵的对比和选择，在统计方法学表述时，一句话概况一下即可了。

2 GLMMs在SPss上的实现

GLMMs是广义线性模型与一般线性混合效应模型的扩展，是在广义线性固定效应模型的基础上引入随机效应，在随机效应满足正态分布的前提下，反应变量可以是任意分布。

某研究总结两种手术方法术后排斥反应情况。选取受体wistar-SD大鼠40只，随机分两组，对照组为直接穿透性角膜移植大鼠20只，实验组为经过三叉神经损伤或封闭术后，再进行穿透性角膜移植大鼠20只，观测角膜移植术后1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、14、28 d共12个时间点的免疫排斥反应，评价标准为排斥与否。

小兵：第二个案例，是包括被试间因素、被试内因素，同样，需要提前按“长型”数据录入。

变量“id”表示每只大鼠的编号

变量“group”表示大鼠随机分组的情况，“1”为对照组，“2”为实验组

变量“day”表示术后每只大鼠术后的观测时间

变量“RI”表示角膜移植术后每只大鼠的免疫排斥与否,是二分类变量,“0”为不排斥,“1”为排斥。

小兵：SPSS的操作过程如下：

小兵：主要结果解释

本例先行尝试包含交互效应group*day的模型，因结果显示交互效应(F=0.000 ,P=1.000)无统计学意义，故将交互效应排除后重新分析，获得每个因素固定效应的检验结果见表5。

可见对照组与实验组的排斥反应有差异(F=35.332 ,P<0.001)，术后不同时间点的排斥反应也有差异(F=6.402,P<0.001)。

表6显示的是各因素固定效应的参数估计结果。本过程选择因变量中的“0=不排斥”作为基线，“group”以实验组为基线，结果显示对照组的移植免疫排斥反应较严重(t=5.944,P<0.001 ,系数为正) ;“day”以术后28 d为基线，术后前3d的系数均无统计学意义(均为t=-0.025 ,P=0.980)，从第4天开始移植免疫排斥反应均有统计学意义(P均<0.002)，并且随着观察天数增加，移植排斥反应的临床表现越来越严重(系数均为负值提示最后时间点排斥反应最强，绝对值越来越小提示排斥反应强度越来越接近于最后时间点）。

需要说明的是，若有交互效应，则应分别讨论单独效应，即固定时间点，比较两组的排斥率差异(应用卡方检验);以及固定组别，对两组分别用GLMMs方法比较不同时间点之间的差异。

3 统计分析结果的表达

略，请看原文。

4 讨论

GEE和GLMMs 都可以处理有缺失值的资料，允许每个观察对象的观察次数不同，观察时间间隔亦可不同。Liang已经证明，只要缺失值不是太多，且为随机缺失，分析结果仍然是一致和稳健的。GEE分析时主要考虑了固定效应，对随机效应分析不够。若待分析资料样本量过少、需要对随机效应进行分析时，建议采用GLMMs方法。

除了本文介绍的二分类变量，GEE和GLMMs都能分析检测结果为等级变量的重复测量资料。但是GEE不能分析具有相关性的等级变量，而这恰恰是重复测量资料常常具有的性质，此时应用GLMMs分析方法可以使数据分析更加合理、准确。

GEE和GLMMs在SPSS 19.0统计软件上的菜单操作，相对于SAS、Stata等软件，简便易操作，不需要高深的编程技术，适合没有编程基础的非统计专业人员。

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感谢安胜利,张燕虹 & 陈征(2012)。

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说明：本文未经期刊和作者授权发布，如有侵犯权利，请告知删除。本文仅用于学习。

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