广义相加混合模型

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1、相加混合模型本模块使用广义混合模型或相加混合模型（GAMM:generalizeadditivemixedmodel）检验危险因素（X）和结果变量（Y）之间的联系。相加混合模型是广义相加模型与混合模型的结合，在广义相加模型中可以指定平滑曲线拟合项，在混合模型中可以引进随机效应（可以是随机截距或/和随机时间斜率）。它主要是用于重复测量资料的分析。数据中一般有时间变量（T），结果变量随时间（T）变化，同时所研究的危险因素（X）又对结果变量（Y）可能有影响作用。危险因素(X)可以是固定的也可以随时间（T）变化。如果危险因素（X）随时间（T）变化，每次重复测量都测量了危险因素

2、（X）与结果变量（Y）的值，还可以分析危险因素（X）的滞后效应，反映危险因素（X）变化在前，结果（Y）变化在后。滞后效应分析要结合数据操作菜单下在多条记录内计算统计量模块，首先对数据进行预处理，然后用该模块分析。建立回归模型的目的是把危险因素（X）的作用从时间（T）的作用中区别出来，分析危险因素（X）是否有作用?是什么样的作用？如何模拟时间变量（T）与结果变量（Y）的关系：可以用二种方式拟合时间（T）与结果变量（Y）的关系：1.不假定时间变量（T）与结果变量（Y）是直线的关系或是二次项的曲线（时间加上时间平方项）的关系，用平滑曲线拟合时间（T）与结果变量（Y）的关系。

3、此时时间变量（T）不能被指定为随机效应，模型的随即效应仅限于随机截距。2.如果结果变量（Y）随时间呈直线性变化，用时间变量（T）的一次项来拟合。如果时间变量（T）与结果变量（Y）的关系不完全是直线关系，在模型中要考虑是否应引进时间的平方项（T2）。如果每个个体的重复测量时间是固定的，时间变量（T）是个分类型的变量，也可以按分类型变量拟合时间（T）的作用。如何拟合危险因素（X）与结果变量（Y）的关系：1.如果危险因素（X）是固定的（一般是基线测量值），主要看危险因素（X）与时间（T）的交互作用，如果有交互作用表示危险因素（X）不同，结果变量（Y）随时间（T）的变化速度（

4、斜率）不同。2.如果所研究的危险因素（X）随时间（T）变化，这时时间（T）与结果（Y）有关，又与危险因素（X）有关，模型中需要调整时间（T）的作用才能正确观察危险因素（X）的作用。因此对时间（T）的作用拟合得充分与否直接影响对危险因素（X）作用的评估是否正确，参考上面如何拟合时间（T）的作用。拟合危险因素（X）的作用可以首先用平滑曲线（使用基本统计菜单下的广义相加混合模型曲线拟合X），观察危险因素（X）与结果（Y）是否是直线性关系，然后考虑是否可以采用（1）直线拟合；（2）加上二次项的曲线拟合；（3）把危险因素（X）分组，按分类型变量拟合。如果暴露（X）不随时间变化，

5、如何拟合暴露（X）与时间（T），系统给出如下模型供选择，并可自动比较几个常用模型。1）如果T是连续性变量（1）Y=X+T（2）Y=X+T+T2（3）Y=X+T+X*T（4）Y=X+T+T2+X*T+X*T2（5）Y=X+s(T)2）如果X是分类变量（1）Y=X+factor(T)（2）Y=X+factor(T)+X*factor(T)其中：Y=结果变量，X=危险因素，T=时间，T2=时间的平方项，C=其它协变量 系统自动用似然比检验进行模型之间的比较，判断如何拟合时间（T）及是否存在X与T的交互作用。例1（输入界面）对两组小白鼠分别与0、1、2、4周测量了某指标（固定

6、时点测量的数据）原始数据如下，分析组间差异：Group012400.351.011.472.4600.771.321.62.5400.481.181.652.8600.631.421.883.1310.450.590.640.9910.560.861.372.0411.081.441.932.6310.551.21.682.87首先将数据转换成纵向结构如下：GROUPIDVTY0100.350111.010121.470142.460200.77…………1842.87然后调用该模块，输入界面如下：输出结果：结果变量:Value暴露变量:GROUP调整变量:NoneEx

7、posure:GROUPOutcome:Valuefactor(GROUP)10.1(-0.5,0.6)0.848tmp.TIME0.5(0.5,0.6)<0.001factor(GROUP)1:tmp.TIME-0.2(-0.3,-0.1)0.006Resultsintable:β(95%CI)Pvalue/OR(95%CI)Pvalue此表用易侕统计软件(www.empowerstats.com)和R软件生成，生成日期：2016-04-18各模型所用的样本量ExposureOutcomeModelNobsNGroupGROUPValueCrude