SPSS混合線性模型在生物醫藥統計中的應用與操作——【杏花開生物醫藥統計】

我們曾講到了重複測量的方差分析與迴歸分析：

​

《SPSS重複測量方差分析在生物醫藥中的應用》

前者是對某指標進行重複測量，後者是研究多個單一的自變數對因變數的影響關係，而現實中當研究中這兩者都存在，混雜在一起的時候，就需要用到混合模型來分析了。

下面透過實際案例來講解混合線性模型在醫學統計中的應用與操作。

我們蒐集了366例患者的AS資料以及一些相關指標，其中對Na、Ka、Ca等指標進行了每日的干預前後的測量，且進行了3天的重複測量，而年齡、性別、APACHE等則非重複測量指標。要混合分析這些指標對AS的影響（圖1）

圖1

SPSS中的操作與步驟：

①首先要將資料整理一下，將重複測量的前後測和天數也要單獨定義成變數（圖2）

圖2

②點選“分析”——“混合模型”——“線性”（圖3）

圖3

③將所有樣本也就是編號選入“主體”，將重複測量的指標“前後測（Pre-Post）”、“天數（Day）”選入“重複”（圖4），點選繼續

圖4

④將“AS”選入因變數，將分類自變數選入“因子”，將連續自變數選入“協變數”（圖5）

圖5

⑤設定引數。點選右側“固定”按鈕，將所有變數新增主效應到模型內（圖6）

圖6

⑥再點選“組別”和“PrePost”新增互動效應（圖7），點選繼續

圖7

⑦點選右側“儲存”按鈕，勾選“固定預測值”下面所有選項（圖8）

圖8

⑧點選右側“統計”按鈕，勾選模型統計下的“引數估算值”（圖9），點選確定

圖9

⑨分析結果

圖10

分析結果見圖10

1。組別會顯著影響AS（P<0。05），估算值為-1。5<0，說明實驗組的AS顯著低於對照組1。5

2。PrePost和組別的互動效應會顯著影響AS（P<0。05），估算值為1。08>0，說明實驗組*前測的AS顯著高於其他三個互動的

3。Day會顯著影響AS（P<0。05），估算值為0。76>0，說明D1的AS顯著高於D3的0。76

4。利尿劑會顯著影響AS（P<0。05），估算值為0。86>0，說明未使用利尿劑的AS顯著高於使用利尿劑的0。86

5。APACHE會顯著影響AS（P<0。05），估算值為0。07>0，說明APACHE越高，AS隨之越高

6。Na會顯著影響AS（P<0。05），估算值為0。07>0，說明Na越高，AS隨之越高

7。PrePost、性別、年齡、Ka、Ca、淨平衡則不能顯著影響AS，他們的著性水平P>0。05

以上就是今天講解的SPSS混合線性模型在生物醫藥統計中的應用與操作，今後，我們將推出更多SPSS相關教程，敬請大家關注！

本期課程就到這裡哦，感謝大家耐心觀看！每日更新，敬請關注！

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