GEE多应变量回归分析

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1、应用广义估计方程进行多应变量回归分析在很多医学研究中，结果变量和/或危险因素是从多个渠道获得的，或由多个测量指标组成的。如呼吸道症状包括咳嗽、咳痰、喘鸣、气短。对儿童行为的评价可以从家长和教师两方面获得。对于这种多个应变量的数据，一种分析方法是分别对每个应变量与危险因素的关系进行回归分析。也可以使用GEE(广义估计方程）同时对多个应变量与危险因素的关系进行回归。这样可以提高统计效率。每个变量单独分析可能都没有显著性，但综合起来就有可能显著了。比如，吸烟可能导致咳嗽、咳痰、喘鸣、气短，每个人表现的症状不一样，综合起来就是分析吸烟是否导致呼吸道症状的增加。例：DEMO数据四个呼吸道症状

2、与单核苷酸多态性标记SNP1的关系分析，输入界面如下：输出结果：回归方程1：不同回归系数拟合危险因素对每个应变量的作用EstimateStd.errWaldPr(>

3、W

4、)exp(coef)95%区间下限95%区间上限(Intercept)-2.12030.91015.42790.01980.12000.02020.7142factor(SNP1.COUGH)1-0.37820.24872.31260.12830.68510.42081.1154factor(SNP1.COUGH)20.48920.44931.18540.27631.63100.67613.9345factor(S

5、NP1.PHLEGM)10.14570.20410.51000.47521.15690.77551.7259factor(SNP1.PHLEGM)20.22740.42300.28910.59081.25540.54792.8761factor(SNP1.WHEEZE)1-0.19840.24890.63550.42530.82010.50351.3356factor(SNP1.WHEEZE)2-0.28240.58200.23550.62750.75400.24092.3592factor(SNP1.SOB)1-0.05350.18140.08690.76810.94790.66

6、431.3526factor(SNP1.SOB)2-0.15270.39030.15290.69570.85840.39941.8448factor(tmp.yidx)20.26170.09797.14270.00751.29921.07231.5741factor(tmp.yidx)3-0.09160.15030.37140.54220.91250.67961.2251factor(tmp.yidx)40.95490.140646.12910.00002.59831.97253.4227AGE0.03220.005238.87220.00001.03271.02231.0432S

7、EX-0.11720.20410.32960.56590.88940.59611.3270BMI-0.02270.03510.41610.51890.97760.91251.0473SMOKE0.34200.17893.65470.05591.40780.99141.9990ALH-0.28640.21581.76090.18450.75100.49191.1464OCCU.NEW-0.27090.14523.47970.06210.76270.57381.0138factor(EDU.NEW)20.09960.18290.29660.58601.10470.77191.5810f

8、actor(EDU.NEW)3-0.26120.24121.17360.27870.77010.48001.2354组数:771最大的组内观察数:4组内相关性类型:independence使用的总观察数:3084对数似然比检验比较两回归模型(未使用GEE，使用GLM):Model1用不同回归系数拟合危险因素对各应变量的作用：tmp.y~factor(SNP1.COUGH)+factor(SNP1.PHLEGM)+factor(SNP1.WHEEZE)+factor(SNP1.SOB)+factor(tmp.yidx)+AGE+SEX+BMI+SMOKE+ALH+OCCU.NEW+f

9、actor(EDU.NEW)Model2用同一回归系数拟合危险因素对各应变量的作用：tmp.y~factor(SNP1)+factor(tmp.yidx)+AGE+SEX+BMI+SMOKE+ALH+OCCU.NEW+factor(EDU.NEW)Loglikelihooddf.X-squareP.valueModel1-1340.8347121879620Model2-1343.31221690092144.955009425911160.5495963515898