一文搞懂重复测量资料分析

重复测量资料是指对同一研究对象的同一个结局指标在不同时间点或不同条件下进行多次测量得到的数据，其目的是（1）关注结局指标水平是否随着时间发生变化；（2）关注各处理组均数随时间变化的趋势是否相同；（3）关注各处理组所有时间点的总体均数是否相同。常见的基本假设检验方法比如t检验、普通的多因素方差分析或者回归模型均要求观察值相互独立，因此应对不独立的重复测量设计数据时可能增加统计推断错误风险。本文以“糖尿病患者血糖控制效果的实验性研究”为例，探讨重复测量资料的统计分析策略，供广大卫生科技工作者参考。

1.重复测量资料分析需要考虑的若干关键数据特征

不同特点的重复测量资料，统计分析策略不同。结局是否是定量数据。血糖的定量结局和血糖二分类结局（正常/异常）的分析策略不同。

（1）结局变量数据是否呈正态分布。若对空腹血糖值进行分析，无论采用方差分析或者回归分析，一般要考虑残差是否正态的问题。正态分布与偏态分布数据采用的统计学方法不同。

（2）重复测量结局资料是否包括基线值。基线值是实验性研究通常会采集的数据。对结局指标进行多次测量时，第1次测量发生在实验前（T0），得到的即为基线值（表1）；由于基线值并不属于研究效应指标，一项研究是否存在着基线值将影响统计策略的选择。

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