7教程统计意义_SPSS混合线性模型在生物医药统计中的应用——杏花开生物医药统计...
我们曾讲到了重复测量的方差分析与回归分析:
《SPSS重复测量方差分析在生物医药中的应用》
前者是对某指标进行重复测量,后者是研究多个单一的自变量对因变量的影响关系,而现实中当研究中这两者都存在,混杂在一起的时候,就需要用到混合模型来分析了。
下面通过实际案例来讲解混合线性模型在医学统计中的应用与操作。
我们搜集了366例患者的AS数据以及一些相关指标,其中对Na、Ka、Ca等指标进行了每日的干预前后的测量,且进行了3天的重复测量,而年龄、性别、APACHE等则非重复测量指标。要混合分析这些指标对AS的影响(图1)
图1
SPSS中的操作与步骤:
①首先要将数据整理一下,将重复测量的前后测和天数也要单独定义成变量(图2)
图2
②点击“分析”--“混合模型”--“线性”(图3)
图3
③将所有样本也就是编号选入“主体”,将重复测量的指标“前后测(Pre-Post)”、“天数(Day)”选入“重复”(图4),点击继续
图4
④将“AS”选入因变量,将分类自变量选入“因子”,将连续自变量选入“协变量”(图5)
图5
⑤设置参数。点击右侧“固定”按钮,将所有变量添加主效应到模型内(图6)
图6
⑥再点击“组别”和“PrePost”添加交互效应(图7),点击继续
图7
⑦点击右侧“保存”按钮,勾选“固定预测值”下面所有选项(图8)
图8
⑧点击右侧“统计”按钮,勾选模型统计下的“参数估算值”(图9),点击确定
图9
⑨分析结果
图10
分析结果见图10
1.组别会显著影响AS(P<0.05),估算值为-1.5<0,说明实验组的AS显著低于对照组1.5
2.PrePost和组别的交互效应会显著影响AS(P<0.05),估算值为1.08>0,说明实验组*前测的AS显著高于其他三个交互的
3.Day会显著影响AS(P<0.05),估算值为0.76>0,说明D1的AS显著高于D3的0.76
4.利尿剂会显著影响AS(P<0.05),估算值为0.86>0,说明未使用利尿剂的AS显著高于使用利尿剂的0.86
5.APACHE会显著影响AS(P<0.05),估算值为0.07>0,说明APACHE越高,AS随之越高
6.Na会显著影响AS(P<0.05),估算值为0.07>0,说明Na越高,AS随之越高
7.PrePost、性别、年龄、Ka、Ca、净平衡则不能显著影响AS,他们的著性水平P>0.05
以上就是今天讲解的SPSS混合线性模型在生物医药统计中的应用与操作,今后,我们将推出更多SPSS相关教程,敬请大家关注!
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