淡蓝喵喵喵
作者丨Lily 来源丨医数思维云课堂(ID:Datamedi) 在医学临床实验研究中,我们经常会收集到患者的多次 重复测量纵向随访数据 ,即每一个患者都有多次观测值,这些观测值是在不同时间记录的,观测次数、时间和间隔都不一定一样,且多次观测值都具有潜在相关性,往往在做分析时是我们更需要关注的。 那么问题来了,面对不同于我们经常收集到的横断面数据,该如何处理分析这些纵向数据呢?别急,听我慢慢道来。 针对 纵向随访数据 ,结合数据特点,应利用 线性混合效应模型 进行建模。该模型包含了 固定效应以及随机效应 ,其中随机效应描述的是在不同层次的不同水平中,各变量对总体观察变量的贡献。 那针对线性混合效应模型,如何建模分析呢?今天我推荐R语言当中线性混合效应模型的两个包: 1、 nlme包,这是相对成熟的R包,它除了可以分析分层的线性混合效应模型,也可以处理非线性模型。在优势方面,个人认为它可以处理相处复杂的线性和非线性模型,可以定义方差协方差结构,也可以在广义线性模型中定义连接函数。缺点呢,随机效应的定义过于呆板,并且当数据量很大时,速度很慢,也不能处理多元数据。 2、 lme4包,相对于nlme包而言,它的运行速度快一点,对于固定效应、随机效应的结构也可以相对更复杂一点。但是不能处理协方差和相关系数结构。 接下来通过案例,让我们更好的理解这个模型: 例: 牛奶蛋白质含量 这个数据是纵向数据的一个典型的例子。曾经被Diggle,.(2013)等研究过,这个数据关于79头澳大利亚的奶牛牛奶蛋白质含量和三种饲料的关系,对每一头奶牛计划观测19次,每周一次,但是结果得到,有些奶牛观测了19周,有些不到19周,还有最少的观察了12次。 变量名称变量解释 id牛的编号 week第几周 protein蛋白质含量 diet饲料种类:;; 01 数据的基本描述 library(lattice) data_milk<("") head(data) xyplot(protein ~ week | diet, data = data_milk, type = c("b", "smooth"), lwd = 2, = TRUE, ylab = "protein", xlab = "Time (weeks)") 02 建立线性混合效应模型 1、 nlme包 library(nlme) model1<-lme(protein~week+diet,random=~week|id,data_milk,method="ML") summary(model1) 结果如下: 接下来我们可以用 F检验来看各个变量的显著性 : anova(model1) 结果如下: 通过上述结果来看,两个变量都显著,但week的系数是负数,这是由于总体上,一开始试验时牛奶的蛋白质含量大多相对较高,后面有几周下降,然后有回升,所以总体来说似乎随时间是下降的。 2、 lme4包 ,但是推荐使用 lmerTest包 ,它的结果可以 输出P值 ,即显著性结果值。 library(lme4) library(lmerTest) model2<-lmer(protein~week+diet+(week|id),data_milk) summary(model2) 结果如下: 通过上述两个包建立的模型可以看出,得到的结果几乎一样,但是 lmer()函数 针对变量较多时建立模型较好,运行速度较快。同时也可以看得出,我们的响应变量是定量变量,因此,我们选择建立线性混合效应模型,但若是我们的 响应变量是分类变量 ,那方法就不一样咯。 怎么样?是不是挺简单的,希望大家多多练习。如果你有关于回归分析方面的问题,可以及时联系我,我一定不遗余力哟,期待我们的再次相约。
冬日恋鬼
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析,科研工作者要面对大量的数据分析问题,科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中,实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法,因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定,所以论文在实验设计的时候,就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别,其中最主要的就是统计方法和实验设计不符,造成数据统计结果不可靠。下面,医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误:打开百度APP,查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中,最常见的此类错误就是实验设计是多组研究,需要对数据使用方差分析的时候,而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中,不同数据要采取不同统计处理方法,这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法,但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中,作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列,并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法,这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性,即作者即使不看文章内容,也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字,缺乏直观的统计图或表;或者虽然也列出了统计表或统计图,但表或图内缺项很多,让读者难以从中提取太多有用的信息。另外,也有作者为了增加文章篇幅,同时列出统计表和统计图,造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释,最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误,把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论,一定要把统计结果和临床实践结合在一起,这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果,只提供阳性结果,是因为不少作者在研究设计时,难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时,从一个方向的实验就下完美的结论,尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性,有时会刻意回避报道差异的不显著结果,不思考和探究差异不显著的原因和意义,反而会因此忽视一些重大的科学发现。
haihuan1988
医学论文怎么写医学论文写作一般有几种类型:综述、个案报道、病例分析、临床研究、科研课题论著、学位论文等等。医学论文的撰写要看你的经历和年资,这决定了您对问题理解、了解的深度和广度,也就是能力,简要建议如下:1、在校学生,一般只能写综述等理论探讨型的论文;2、低年资者,综述、病例个案报道、回顾性病例分析等。3、高年资者哪一种类型的论文都可以。至于怎么写医学论文,以下步骤供参考:结合自己平时的工作和学习,借助数据库查找相关的参考资料,大量参阅相关文献,筛选自己喜欢的、熟悉的内容,找出具有科学性、实用性的论点,着手撰写。以下内容供参考:医学论文的基本格式及写作方法(一)标题(title)标题要求:1.阐述具体、用语简洁:一般不超过20个字。2.文题相称、确切鲜明:标题体现内容,内容说明标题。3.重点突出、主题明确:突出论文主题,高度概括,一目了然。不足以概括论文内容时,可加副标题(破折号、括号或加序码)。(二)作者署名(author)1.作者署名的意义(1)明确论文责任:文责自负(2)获得应有的荣誉:载入科技发展的史册(3)文献检索的需要:著者检索(4)明确著作权:人身权和财产权2.作者署名的原则署名的个人作者,只限于选定研究课题和制定研究方案,直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献,以及参加撰写论文并对内容负责的人。(GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》)3.作者署名的要求
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需
520贝基清净果 5人参与回答 2023-12-12 医学论文的讨论部分内容大致包括以下几个方面:1.根据研究的目的阐明本研究结果的理论意义和实践意义。2.对本研究的限度、缺点、疑点等加以分析和解释,说明偶然性和必
黑犬黑犬97 4人参与回答 2023-12-11 excel只能做简单的数据处理,稍微难度些的建模分析,则需要用spss或者r等,一般毕业设计中都是不承认excel的吧
狐狸不会飞 5人参与回答 2023-12-05 医学论文的讨论部分内容大致包括以下几个方面:1.根据研究的目的阐明本研究结果的理论意义和实践意义。2.对本研究的限度、缺点、疑点等加以分析和解释,说明偶然性和必
烽火馋眠 4人参与回答 2023-12-07 时间一晃而过,我们又将迎来新一轮的努力,来为以后的工作做一份计划吧。估计许多人是想得很多,但不会写,下面我给大家整理的慢性病管理 工作计划 范文 ,希
mirandamly 2人参与回答 2023-12-09