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1、中国卫生统计2001年8月第18卷第4期·207·一般混合线性模型SAS的MIXED过程实现———混合线性模型及其SAS软件实现(一)山西医科大学卫生统计教研室(030001)张岩波何大卫刘桂芬王琳娜郭明英【提要】目的系统结构数据在医学领域广泛存在,其统计分析方法各异,可统称之为混合模型。本文研讨其实现方法。方法以多水平模型例证一般混合线性模型的SASMIXED实现过程。结果以JSP数据为实例显示SAS的拟合结果与MLn相一致。结论SASMIXED可灵活地拟合包括多水平模型的各类混合模型。【关键
2、词】系统结构数据混合线性模型多水平模型MIXED过程2近些年,国内医学统计学界对系统结构数据有了当R=σI,Z=0时,混合模型退化为标准的一般线较多的认识,并进行了大量实效的研究和应用。徐勇性模型。〔1〕勇教授对系统结构数据做了全面的表述。由于常模型中就是否引入随机系数又可称之为方差成分规的统计方法分析这类数据时忽略了误差结构,因此模型和随机系数模型。因为在模型中同时包含了固定分析方法多采用以下模型:混合线性模型(Mixedlin-效应和随机效应,因此称之为混合模型。ear,MLM)、分层线性模
3、型(Hierarchicallinear,模型估计方法很多,具代表性的有:MLn采用It-HLM)、广义线性混合模型(Generalizedlinearmixed,erative(andRestrictediterative)generalizedleastGLMM)、分层广义线性模型(Hierarchicalgeneralizedsquares(IGLS/RIGLSGoldstein1995)及新增的boot-linear,HGLM)、多水平模型(Multilevel,MLM)、方差strap
4、与MarkovchainMonteCarlo(MCMCBestetal.成分模型(Variancecomponents,VCM)、随机系数模1996)估计方法;SASMIXED过程采用了Maximum型(Randomcoefficients,RCM)等,以下且统称之为混(andRestricted)likelihood(ML/REML)有ridge-sta-合模型。分析模型相应的软件有自行开发的软件(如bilizedNewton-Raphson迭代法和EM算法、非迭代陈长生博士针对重复测量数据自
5、行开发的REP软件)的MIVQUE0法及由PRIOR语句实现的BAYES方及国外开发的专业软件,如MLn(或MlwiN)软件,其法等。他还有BUGS、HLM、VARCL等软件。由于至今各种MIXED的基本语法方法仍处于发展完善阶段,加之工具软件的限制,大大制约了此类方法的实际应用。目前国内SAS软件已MIXED模块可看作GLM广义化的模块,可以拟相当普及,其新增的MIXED模块及宏程序GLIM-合更多的普通标准线性模型及混合模型。二者有着同MIX、NLINMIX可以有效、灵活地拟合各类混合模样的
6、CLASS、MODEL、CONTRAST、ESTIMATE、〔2,3〕型,无疑为上述数据提供了有力的分析工具。本LSMEANS、RANDOM、REPEATED等语句。但其中文以多水平模型例证MIXED模块对一般混合线性模某些语句如RANDOM、REPEATED等意义有所不型的拟合。同。以含一个自变量(X)的多水平模型为例,数据为模型简述学校———学生两水平结构,其语句为:混合线性模型泛指一类模型,实际上许多模型的Procmixed;称谓不同,而其本质是一致的。混合线性模型形式一classscho
7、ol;般可表现为:modely=x/s;y=Xβ+Zγ+εrandomintercept/sub=schooltype=un;式中y、Xβ意义同一般线性模型,γ为高水平的随机run;向量估计值,Z为相应的设计矩阵,随机误差向量ε并语句中CLASS声明,表示高水平的变量为分类变不要求一般线性模型独立、等方差的假设,γ、ε期望为量,便于下一步对数据分层;MODEL语句中s即SO-0,方差分别为G、R,因此y的方差为V=ZGZ'+R。LUTION要求打印固定效应估计值;RANDOM指定本文为山西省青年
8、自然基金(20001019)·208·ChineseJournalofHealthStatistics,August2001,Vol.18,No.4随机效应,加入自变量可拟合随机系数模型,选择项/niorschoolproject)数据,在48所学校中随机抽取了SUB=SCHOOL定义多水平结构。TYPE定义矩阵887名学生,数据呈学校(SCHOOL)※学生(PUPIL)G的协方差结构,协方差结构可以有多种不同的定两水平结构,考察学生的五年级数学成绩(Math5)是义,VC(VarianceCo
