多反应变量重复测量资料的协方差类型模型应用及sas实现

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1、多反应变量重复测量资料的协方差类型模型应用及SAS实现-208?中国医院统计2011年9月第18卷第3期多反应变量重复测量资料的协方差类型模型应用及SAS实现张莉娜【摘要】目的探讨协方差类型模型在多反应变量_的重复测量资料分析中的应用.方法为了评价盐酸吡格列酮片治疗2型糖尿病的有效性,以安慰剂为对照,对240例2型糖尿病患者的空腹血糖和餐后2h血糖重复观测数据进行多反应变量的协方差类型模型分析,对模型的固定效应参数矩阵作最小二乘估计并进行组间比较,同时给出误差效应的方差协方差矩阵,利用SAS中的MIXED过程得以实现.结果2组空腹血糖和餐后2h血糖的总体差别有统计学意义(P

2、<O.O1);各时间点的差异有统计学意义(P<0.01);反应变量类别和时间的交互作用有统计学意义(P<0.05),说明空腹血糖和餐后2h血糖随时间的变化趋势有所不同;分组和时间的交互作用有统计学意义(P<0.01),说明2组血糖随时间的变化趋势有所不同.得到固定效应的有关参数的估计值,并给出了曲线图.用药后患者的空腹血糖和餐后2h血糖随时间变化而变化,且2组曲线的变化趋势是不相同的.试验组曲线随时间迅速下降,而安慰剂组曲线随时间变化非常平缓.结论多反应变量的协方差类型模型可以处理有随机缺失数据的资料,并允许每个观察对象观察次数和观察时间不同,通过指

3、定非独立数据的方差协方差矩阵结构,直接对相关性结构建模.模型不仅考虑了每个反应变量多次重复测量结果之间的相关性,也考虑了各个反应变量之间的相关性,可有效地进行重复测量资料的动态变化趋势分析,统计结论更为可信.【关键词】多反应变量重复测量资料协方差类型模型协方差结构ApplicationofcovariancepatternmodelformultivariaterepeatedmeasuresdataandimplementationofSASZHANGLi—na.DepartmentofBiostatistics,ShanghaiJiaoTongUniversitySch

4、oolofMedicine,Shanghai200025,China【Abstract】ObjectiveApplyingcovariancepatternmodeltoanalyzethemultivariaterepeatedtdata.Meth.odsInordertoassesstheeffectivenessofPioglitazonehydrochlorideforTypeIIDiabetesmellitus,240patientswithTypeIIDi—abetesmellituswerearrangedtorandomlytake2kindsofmedic

5、ine,Pioglitazonehydrochlorideorplacebo.Bothfastingplasmaucoseand2hplasmaucoserepeatedmeasurementdatawereanalyzedbycovariancepatternmode1.Thefixedeffectparame—tersmatrixofmodelcoefficientswereestimatedbyusingleastsquaresestimationmethod,theeffectsbetweentreatmentgroupswerecomparedandthevari

6、ance—covariancematriceswasalsoestimated.CorrespondinganalysismethodswereprogrammedwithMIXEDprocedureofSASsoftware.ResultsTherewasstatisticallysignificantdifferencebetweenthe2groupsoffastingplasmaglucoseand2hplasmaucoseoverall(P<0.01);Therewasstatisticallysignificantdifferenceamongdiffer

7、enttimepoints(P<0.01);Theinteractioneffectsofresponsevariablescategoryandtimewasstatisticallysignificant(P<0.05),itindicatsthatthetrendchangingwithtimewasdifferentbetweenfastingplasmaucoseand2hplasmaglucose.Theinteractioneffectsofgroupandtimewasstatistic

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