【正文】 0 199 63 136 0 1 170 63 107 1 0 101 44 57 1 1 416 265 151 隨訪資料的生存分析 對生存資料的分析稱為生存分析。 223。為簡化計算，通常取函數(shù)的對數(shù)形式 它所采用 NewtonRaphson迭代方法使對數(shù)似然函數(shù)達最大，此時就可求出 223。比數(shù)的自然對數(shù)值 LnP/1P，叫做 Logit，即 LogitP，它也可寫作為LogitP=ɑ+223。 mXm 模型的基本性質(zhì)：設(shè) ɑ為 0， ?1為 1，就得最簡單的 LOGISTIC回歸P=1/1+ex， ɑ實際上是它的截距，它越小曲線越左移。 mXm） 那么 P/1P= EXP（ ɑ+223。 mXm） /(1+ EXP（ ɑ+223。當然也用于多項分類資料。如果用線性回歸方法，由于應變量 Y是一個二值變量（通常取值為 1或 0），不滿足應用條件，尤其是當各因素都處于低水平或高水平時，預測值可能超過它是一種用于多因素分析的曲線模型（即 S型曲線模型，適用于應變量為離散的分類資料）。殘差是指觀察值與估計值之差，即 。 ? 變量間的交互作用 當某一自變量對應變量 Y的作用大小與另一個自變量的取值有關(guān)時，則兩個變量有交互作用。如治療原發(fā)性高血壓有中醫(yī)、西醫(yī)及中西醫(yī)結(jié)合三種不同的療法，可用兩個啞變量 X1， X1表示，賦值方法為： ????????　女－　男　　或　　　女　男1110XX????????????????????　其它　中西醫(yī)結(jié)合法－　西醫(yī)法　　　　　　其它　　中西醫(yī)結(jié)合法－　西醫(yī)法　　或　其它　中西醫(yī)結(jié)合法　　　　　　　　　　其它　西醫(yī)法01101110102121XXXX3）自變量為有序變量：如果自變量是一個有序變量，如將病情分為 “ 輕、中、重 ” ，用 X表示病情，賦值方法為： 另一個方法是將 X用兩個啞變量表示。一個好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可使 R2明顯增大。 統(tǒng)計量顯著性檢驗準則是通過顯著性檢驗，選擇有統(tǒng)計學意義進入自變量子集。 被選自變量一般有這樣兩種：一是研究目的要弄清它對因變量的作用的影響因素，二是已知對自變量有作用，且觀察對象中有變異的 ,而且可能干擾影響因素 x對 y的作用因素。解決的辦法是采用嶺回歸分析或篩選自變量。 多元共線性。多元回歸模型的前提條件是當前各自變量 XI分別取不同值時， Y的分布是正態(tài)分布， Y的不同分布服從方差齊性。試建立多元線性回歸方程分析血糖濃度與胰島素及生長素的數(shù)量依存 關(guān)系。 建立回歸方程。 表 917 例 94資料經(jīng)球?qū)ΨQ系數(shù) ?計算機結(jié)果 變異來源 df F P 校正 df 校正 P GG HF GG HF (受試對象內(nèi) ) (120) 時間 I 3 交互作用 KI 3 個體間誤差 114 多元線性回歸 多元線性回歸 一、此型資料有一個應變量與多個自變量（ M個自變量）依存在關(guān)系，它的基本形式為 Y=B0+B1X1+B2X2+…B MXM。 三、重復測量資料方差分析的前提條件 進行重復測量資料的方差分析，除需滿足一般方差分析的條件外，還需要特別滿足協(xié)方差陣（ covariance matrix)的球形性（ sphericity/circularity)或復合對稱性（ pound symmetry)。所有患者每天堅持服藥，共服藥 6個月，受試期間禁用任何影響體重的藥物，而且受試對象行為、飲食及運動與服藥前的平衡期均保持一致。三組大白鼠的進食量（ X）和所增體重量（ Y）數(shù)據(jù)見下表，試問扣除進食量因素后，三種飼料對增加大白鼠體重有無差別？ A 飼 料 B 飼 料 C 飼 料 X1 Y1 X 2 Y2 X3 Y3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 四 重復測量資料的方差分析 重復測量資料 (repeated measurement data) 是同一對象的同一觀察指標在不同時間點上進行多次測量所得的資料，常用來分析該指標在不同時間 點上的變化特點。 二、應用條件 協(xié)方差分析（ analysis of covariance,ANCOVA) 有兩個重要的應用條件：一是與方差分析的應用條件相同；二是各總體客觀存在線性回歸關(guān)系且斜率相同（回歸線平行），即要求各樣本回歸系數(shù) b本身有統(tǒng)計學意義而各樣本回歸系數(shù) b間的差別無統(tǒng)計學意義。如果不考慮病人初始血壓水平的差異，直接用方差分析的方法比較不同處理組病人的平均血壓下降量，以評價藥物的降壓效果是不恰當。 協(xié)方差分析 檢驗兩個或兩個以上均數(shù)間差別的顯著性，可考慮用方差分析。 方差分析要求觀察值獨立且服從正態(tài)分布，還要求各處理組有相同的方差。 s m e t h o d .a . M S ( A * B )b . M S ( E r r o r )c . 方差分析的混合效應模型 例題：設(shè)某人研究圍產(chǎn)期窒息對新生兒中血中次黃嘌呤濃度是否有影響，同時還了解新生出生一小時內(nèi)次黃嘌呤濃度是否有變化。 實例 某醫(yī)院管理者欲了解血壓計與量血壓的醫(yī)生對血壓測定結(jié)果是否有影響。對 B作用的作用的解釋也是如此。 不論協(xié)同或拮抗作用均意味著A、 B藥同時使用的作用不等于單獨作用之和。檢驗 H01： + = + 研究目的 之二 為 B藥的使用是否會引起病人的紅細胞數(shù)的變化。 多因素方差分析是分析兩個及兩個以上因素對觀察指標影響的統(tǒng)計方法。 在醫(yī)學領(lǐng)域中，還經(jīng)常碰到研究多個因素對某個觀察指標的作用的問題 。各因子水平的組合稱為處理（ treatment). 一、二因子方差分析 例： A、 B兩藥治療缺鐵性貧血 12例，試驗結(jié)果如下： 四種療法治療缺鐵性貧血后紅細胞增加數(shù)（ 1012/L） 療法 紅細胞增加數(shù) 總體均數(shù)記號 一般療法 一般療法加 A藥 一般療法加 B藥 一般療法加 A藥加 B藥 本例研究目的 之一 為 A藥的使用是否會引起病人的紅細胞數(shù)變化。所謂有拮抗作用，是指同時用 A、 B兩藥起的作用小于單獨用 A藥各 B藥的作用之和。但有時可能出現(xiàn)這種情況，用 B藥時，用 A藥病人比不同時用 A藥的病人的紅細胞數(shù)均數(shù)大，不用 B藥時，用 A藥病人比不同時用 A藥的病人的紅細胞數(shù)均數(shù)小，此時就不能簡單地說 A藥有利于病人紅細胞數(shù)增加，需分別就用 B藥和不用 B藥兩種情況說明 A藥的作用。 若數(shù)據(jù)資料中涉及到因子水平只是研究者關(guān)心的因子水平總體的一個樣本，則該因子屬于隨機型因子；若你的研究中有某些因子是隨機型因子或全為隨機型因子時，方差分析的模型與固定效應模型相同，但關(guān)于主效應、和交互效應的假定及F統(tǒng)計量的計算公式有些不同。 它們的計算公式為： ABAA MSMSF ?ABB MSMSF B?eABAB MSMSF ?T e s t s o f B e t w e e n S u b j e c t s E f f e c t sD e p e n d e n t V a r i a b l e : Y1 4 5 5 4 8 . 3 7 5 1 . . .. .a.1 2 . 2 5 0 2 6 . 1 2 5 . 0 5 5 . 9 4 76 6 6 . 7 5 0 6 1 1 1 . 1 2 5b1 0 0 . 1 2 5 3 3 3 . 3 7 5 . 3 0 0 . 8 2 46 6 6 . 7 5 0 6 1 1 1 . 1 2 5b6 6 6 . 7 5 0 6 1 1 1 . 1 2 5 . 4 9 1 . 8 0 32 7 1 5 . 5 0 0 12 2 2 6 . 2 9 2cS o u r c eH y p o t h e s i sE r r o rI n t e r c e p tH y p o t h e s i sE r r o rAH y p o t h e s i sE r r o rBH y p o t h e s i sE r r o rA * BT y p e I I I S u mo f S q u a r e s df M e a n S q u a r e F S i g .C a n n o t c o m p u t e t h e e r r o r d e g r e e s o f f r e e d o m u s i n g S a t t e r t h w a i t e 39。若每個處理均有觀察，但觀察例數(shù)不等，則屬于完全、不平衡設(shè)計。 本章僅介紹二因子、三因子方差分析，二因子方差模型中除了各因子的主效應外，還有兩因子的一級交互作用項；三因子模型中除了主效應，每兩因子的交互效應外，還有三