SPSS混合線性模型在生物醫(yī)藥統(tǒng)計中的應用——杏花開生物醫(yī)藥統(tǒng)計
咱們曾講到了反復丈量的方差解析與回歸解析：
《SPSS反復丈量方差解析在生物藥物中的運用》
前者是對某指標進行反復丈量，后者是研發(fā)多個單一的自變量對因變量的影響關系，而現(xiàn)實中當研發(fā)中這二者都存在，混同在一塊的時候，就須要用到混合模型來解析了。
以下通過實際案例來講授混合線性模型在醫(yī)學統(tǒng)計中的運用與操控。
咱們收集了366例患者的AS信息并且許多有關指標，此中對Na、Ka、Ca等指標進行了每天的干預前后的丈量，且進行了3天的反復丈量，而年紀、性別、APACHE等則非反復丈量指標。要混合解析這類指標對AS的影響（圖1）
圖1
SPSS中的操控與方法：
①首先要將信息整理一下，將反復丈量的前后測和天數(shù)也要單獨定論成變量（圖2）
圖2
②點擊“解析”--“混合模型”--“線性”（圖3）
圖3
③將一切樣件也就是編號選入“主體”，將反復丈量的指標“前后測（Pre-Post）”、“天數(shù)（Day）”選入“反復”（圖4），點擊持續(xù)
圖4
④將“AS”選入因變量，將分類自變量選入“因子”，將持續(xù)自變量選入“協(xié)變量”（圖5）
圖5
⑤設置參數(shù)。點擊右邊“固定”按鈕，將一切變量增加主效應到模型內（圖6）
圖6
⑥再點擊“組別”和“PrePost”增加交互效應（圖7），點擊持續(xù)
圖7
⑦點擊右邊“保管”按鈕，勾選“固定預判值”以下一切選項（圖8）
圖8
⑧點擊右邊“統(tǒng)計”按鈕，勾選模型統(tǒng)計下的“參數(shù)估算值”（圖9），點擊確認
圖9
⑨解析結果
圖10
解析結果見圖10
1.組別會明顯影響AS（P<0.05），估算值為-1.5<0，闡明試驗組的AS明顯低過對比組1.5
2.PrePost和組別的交互效應會明顯影響AS（P<0.05），估算值為1.08>0，闡明試驗組*前測的AS明顯高過其余3個交互的
3.Day會明顯影響AS（P<0.05），估算值為0.76>0，闡明D1的AS明顯高過D3的0.76
4.利尿劑會明顯影響AS（P<0.05），估算值為0.86>0，闡明未應用利尿劑的AS明顯高過應用利尿劑的0.86
5.APACHE會明顯影響AS（P<0.05），估算值為0.07>0，闡明APACHE越高，AS隨之越高
6.Na會明顯影響AS（P<0.05），估算值為0.07>0，闡明Na越高，AS隨之越高
7.PrePost、性別、年紀、Ka、Ca、凈平衡則不可明顯影響AS，他們的著性水平P>0.05
以上就是今日講授的SPSS混合線性模型在生物藥物統(tǒng)計中的運用與操控，以后，咱們將頒布更多SPSS有關教學，敬請大家存眷！
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