“郑老师，我测量了两个时间点的数据，但是都呈偏态分布，假如我想比较不同性别的人在这个变量的变化是否有差异，是用秩转换后的重复测量方差分析，还是用广义估计方程呢？谢谢”
偏态的重复测量资料数据分析能否用广义估计方程的问题，我被问了好几次。我不知道从哪里来的说法，似乎告诉他们偏态数据就可用广义估计方程进行分析。
当然不能说不行，但是偏态数据不能直接广义估计方程！
广义估计方程用偏态，必须有一个链接函数，使之成为正态，比如对数二项转换，但是符合的场景也不多。所以一般来说非常偏态的数据也没有什么好的直接办法。
因此，一般来说有这么几个建议：
（1) 如果数据偏态不是很严重，那么可以看看数据分析中的残差分布，实际上一个回归能否开展，不是看数据因变量本身，而是看残差是否正态分布，或者近似正态分布。因此，如果原始数据偏态问题不那么突出，也可以考虑重复测量资料方差分析、广义估计方程、混合效应模型等。
（2）如果数据真的偏态很明显，则可以考虑转为等级数据、二分类数据，如此之后，就可以用广义估计方程来分析了。
SPSS软件诸多连接函数，通过转换可以开展分析
（3）如果是重复测量的数据，偏态的话，也可以试试一种简单的分析方法：Friedman test：它可以处理多个相关样本的差异性分析，当然也包括时间相关性数据，也就是重复测量资料。
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