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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

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

發(fā)布日期:2023-03-09 作者:康為 點擊:

 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)


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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)


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圖2

②點擊“解析”--“混合模型”--“線性”(圖3)


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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)


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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)


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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)


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圖6

⑥再點擊“組別”和“PrePost”增加交互效應(圖7),點擊持續(xù)


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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)


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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


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圖9

⑨解析結果


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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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