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SPSS混合線性模型在生物醫(yī)藥統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用——杏花開生物醫(yī)藥統(tǒng)計(jì)

SPSS混合線性模型在生物醫(yī)藥統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用——杏花開生物醫(yī)藥統(tǒng)計(jì)

發(fā)布日期:2023-03-09 作者:康為 點(diǎn)擊:

 咱們?cè)v到了反復(fù)丈量的方差解析與回歸解析:

《SPSS反復(fù)丈量方差解析在生物藥物中的運(yùn)用》

 前者是對(duì)某指標(biāo)進(jìn)行反復(fù)丈量,后者是研發(fā)多個(gè)單一的自變量對(duì)因變量的影響關(guān)系,而現(xiàn)實(shí)中當(dāng)研發(fā)中這二者都存在,混同在一塊的時(shí)候,就須要用到混合模型來解析了。

 以下通過實(shí)際案例來講授混合線性模型在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的運(yùn)用與操控。

 咱們收集了366例患者的AS信息并且許多有關(guān)指標(biāo),此中對(duì)Na、Ka、Ca等指標(biāo)進(jìn)行了每天的干預(yù)前后的丈量,且進(jìn)行了3天的反復(fù)丈量,而年紀(jì)、性別、APACHE等則非反復(fù)丈量指標(biāo)。要混合解析這類指標(biāo)對(duì)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(fù)丈量的前后測(cè)和天數(shù)也要單獨(dú)定論成變量(圖2)


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圖2

②點(diǎn)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(hào)選入“主體”,將反復(fù)丈量的指標(biāo)“前后測(cè)(Pre-Post)”、“天數(shù)(Day)”選入“反復(fù)”(圖4),點(diǎn)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(shè)置參數(shù)。點(diǎn)擊右邊“固定”按鈕,將一切變量增加主效應(yīng)到模型內(nèi)(圖6)


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圖6

⑥再點(diǎn)擊“組別”和“PrePost”增加交互效應(yīng)(圖7),點(diǎn)擊持續(xù)


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圖7

⑦點(diǎn)擊右邊“保管”按鈕,勾選“固定預(yù)判值”以下一切選項(xiàng)(圖8)


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圖8

⑧點(diǎn)擊右邊“統(tǒng)計(jì)”按鈕,勾選模型統(tǒng)計(jì)下的“參數(shù)估算值”(圖9),點(diǎn)擊確認(rèn)


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圖9

⑨解析結(jié)果


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圖10

解析結(jié)果見圖10

1.組別會(huì)明顯影響AS(P<0.05),估算值為-1.5<0,闡明試驗(yàn)組的AS明顯低過對(duì)比組1.5

2.PrePost和組別的交互效應(yīng)會(huì)明顯影響AS(P<0.05),估算值為1.08>0,闡明試驗(yàn)組*前測(cè)的AS明顯高過其余3個(gè)交互的

3.Day會(huì)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(huì)明顯影響AS(P<0.05),估算值為0.86>0,闡明未應(yīng)用利尿劑的AS明顯高過應(yīng)用利尿劑的0.86

5.APACHE會(huì)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(huì)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(jì)、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(jì)中的運(yùn)用與操控,以后,咱們將頒布更多SPSS有關(guān)教學(xué),敬請(qǐng)大家存眷!

本期課程就到這里哦,感激大家耐煩觀看!每天刷新,敬請(qǐng)存眷!

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