多水平模型及医学应用.pptx

多水平模型及医学应用第一页，共三十一页，2022年，8月28日各种相关名称第二页，共三十一页，2022年，8月28日英国伦敦大学Harvey Goldstein多水平模型（multilevel model）美国密歇根大学Stephen W. Raudenbush层次模型（hierarchical model）方差分量模型（variance component model）随机系数模型（random coefficient model）随机效应模型（random-effects model）混合效应模型（mixed-effects model）目录第三页，共三十一页，2022年，8月28日层次结构及数据特征传统方法的不足与多水平模型的优势多水平模型原理参数估计、假设检验和模型比较应用实例多水平模型的扩展层次结构第四页，共三十一页，2022年，8月28日横断面研究：多阶段抽样数据 学校 班级 学生 区 街道 个人 医院 病人纵向研究：重复测量数据 个体在多个时间点上的重复测量Meta 分析 文献 研究对象层次结构的数据特征组内相关性（聚集性，非独立性）组间异质性组内变异组间变异第五页，共三十一页，2022年，8月28日传统方法的不足第六页，共三十一页，2022年，8月28日普通回归（线性，独立性，正态，方差齐） 仅对低水平单位分析，忽略独立性，易导致低估标准误，增加I类错误 仅对高水平单位分析，忽略组内变异，易产生聚集性偏倚，也称生态学谬误重复测量方差分析要求平衡数据 纵向研究中每个个体重复测量的次数不等 多阶段抽样中每组中个体数不同多水平模型的优势第七页，共三十一页，2022年，8月28日不要求独立性假设；不要求均衡数据。可以同时分析：组内相关性（组间异质性）；个体水平变量的效应；组水平变量的效应；个体水平变量的效应在组水平组中是否有差异；跨水平交互作用。 青蛙-池塘理论多水平模型原理第八页，共三十一页，2022年，8月28日传统回归模型（线性，独立性，正态，方差齐）多水平模型原理随机截距随机斜率组水平残差个体水平残差固定效应随机效应第九页，共三十一页，2022年，8月28日多水平模型多水平模型原理多水平模型方差分量模型随机系数模型普通回归模型组水平效应跨水平交互效应第十页，共三十一页，2022年，8月28日参数估计最大似然估计（ML） 估计方差分量时考虑固定效应，方差分量估计有偏倚运算速度快用于比较两个含不同数量固定效应的模型限制性最大似然估计（REML） 排除固定效应后再估计方差分量，偏倚小用于比较含两个不同数量随机效应或方差分量的模型SAS，HLM等软件默认第十一页，共三十一页，2022年，8月28日假设检验和模型比较固定效应假设检验 t检验 似然比检验比较含不同固定效应数量的嵌套模型随机效应假设检验 Wald Z统计量 似然比检验比较含不同随机效应数量的嵌套模型模型比较嵌套模型：似然比检验非嵌套模型：AIC,AICC和BIC，越小越好第十二页，共三十一页，2022年，8月28日应用实例数据来源：以社区为基础的艾滋病干预研究项目（美国国家毒品滥用研究所，1990-1994）项目目的：监测、并减少静脉注射吸毒者（IDUs）人群感染HIV的危险行为，评估用于预防、减少和消除HIV感染行为的干预措施的效应第十三页，共三十一页，2022年，8月28日应用实例第十四页，共三十一页，2022年，8月28日数据特征：20个项目监测点（组水平site），共9824名静脉注射吸毒者（个体水平individual）的基线调查数据。结局变量：调查前30天内的毒品注射次数（inject连续型）组水平解释变量：HIV流行区（HIV_region高/低）个体水平解释变量：性别（gender男/女），种族（ethnic黑人/白人），年龄（age连续型），教育程度（highsch高中及以上/高中以下）应用实例第十五页，共三十一页，2022年，8月28日*拟合空模型（不含解释变量的方差分量模型）；PROC MIXED METHOD=REML COVTEST;CLASS site;MODEL inject=/SOLUTION;RANDOM intercept/SUBJECT=site SOLUTION;RUN;应用实例表明存在组内相关性，或者说组间异质性第十六页，共三十一页，2022年，8月28日应用实例平均吸毒次数为61.44次第十七页，共三十一页，2022年，8月28日应用实例第十八页，共三十一页，2022年，8月28日*拟合含组水平解释变量的方差分量模型）；PROC MIXED METHOD=REML COVTEST;CLASS site;MODEL in