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合理进行多元分析——定性资料对应分析和Shannon信息量分析

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四川精神卫生 2023年第S1期36卷 79-84页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍与定性资料对应分析和Shannon信息量分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括列联表与Burt表、边缘概率、行剖面与列剖面、信息和信息量、熵;计算方法涉及定性资料对应分析和Shannon信息量分析... 详细信息

本文目的是介绍与定性资料对应分析和Shannon信息量分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括列联表与Burt表、边缘概率、行剖面与列剖面、信息和信息量、熵;计算方法涉及定性资料对应分析和Shannon信息量分析;两个实例分别为“某医院3年间不同季节4种甲状腺疾病的检出情况”和“不同专业学生的4种气质类型分布”;借助SAS软件,对两个实例中的数据分别进行了定性资料对应分析和Shannon信息量分析,并对SAS输出结果做出了解释。

关键词：列联表边缘概率行剖面信息量信息熵

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合理进行多元分析——变量聚类分析

四川精神卫生 2023年第S1期36卷 61-66页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍与变量聚类分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括变量聚类分析、相似系数、变量聚类方法、类成分和类结构;计算方法涉及相似系数法计算过程和特征值法计算过程;两个实例涉及的资料分别是“6... 详细信息

本文目的是介绍与变量聚类分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括变量聚类分析、相似系数、变量聚类方法、类成分和类结构;计算方法涉及相似系数法计算过程和特征值法计算过程;两个实例涉及的资料分别是“60名正常男性10项指标的测定结果”和“36只兔子的7项指标测定结果”;借助SAS对两个实例中的定量资料进行了全面的变量聚类分析,并对输出结果给出了解释。

关键词：聚类统计量聚类分析相似系数类成分类结构

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基于不同变量分层的因果中介效应分析

四川精神卫生 2022年第5期35卷 412-417页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍因果中介效应分析中3类变量水平的设定方法以及采用SAS实现分层条件下的计算方法。3类变量水平的设定是指处理变量、中介变量和协变量水平的设定,还可以为两个变量设定特定的水平组合。本文通过一个实例,借助proc causual... 详细信息

本文目的是介绍因果中介效应分析中3类变量水平的设定方法以及采用SAS实现分层条件下的计算方法。3类变量水平的设定是指处理变量、中介变量和协变量水平的设定,还可以为两个变量设定特定的水平组合。本文通过一个实例,借助proc causualmed过程中的evaluate语句实现基于不同变量分层的因果中介效应分析,并对输出结果进行解释。

关键词：因果中介效应分层分析变量水平评估协变量

合理进行均值比较——单组和配对设计定量资料多元方差分析

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四川精神卫生 2023年第S1期36卷 25-29页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍与单组设计和配对设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个医学实例以及SAS实现。基本概念包括单组设计与配对设计、均值向量、多元方差分析和前提条件;计算方法涉及一般检验统计量和Hotelling’s T2检... 详细信息

本文目的是介绍与单组设计和配对设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个医学实例以及SAS实现。基本概念包括单组设计与配对设计、均值向量、多元方差分析和前提条件;计算方法涉及一般检验统计量和Hotelling’s T2检验统计量;两个医学实例分别为“结核病患者营养状况的调查资料”和“石杉碱甲治疗增龄相关记忆障碍效果的试验资料”。借助SAS对两个医学实例中的定量资料分别进行一元和多元差异性分析,并对这两类分析方法的区别进行讨论。

关键词：单组设计配对设计均值向量方差协方差矩阵多元方差分析

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合理进行多元分析——广义主成分分析

四川精神卫生 2023年第S1期36卷 55-60页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍与广义主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括合成资料、拟合成资料、部分合成资料和广义主成分分析;计算方法涉及对数中心化,构造协方差矩阵S以及求矩阵S的特征值和特征向量;两个实例... 详细信息

本文目的是介绍与广义主成分分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及SAS实现。基本概念包括合成资料、拟合成资料、部分合成资料和广义主成分分析;计算方法涉及对数中心化,构造协方差矩阵S以及求矩阵S的特征值和特征向量;两个实例分别是“某矿石中5种成分的含量”和“1993年我国30个地区农民家庭消费资料”。借助SAS对两个实例中的定量资料进行广义主成分分析,只需要1个主成分就可包含多个原变量所包含的85%以上的信息,取得了很好的降维效果;在例2中,基于广义主成分的计算结果,还实现了对地区的排序和初步分档。

关键词：合成资料对数中心化协方差矩阵样品排序广义主成分

合理进行多重线性回归分析——结合倾向性评分分析

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四川精神卫生 2022年第6期35卷 506-511页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍如何结合倾向性评分分析,合理地进行多重线性回归分析的方法。第一,介绍了与倾向性评分分析有关的3个基本概念。第二,介绍了倾向性评分分析的核心内容,即3种匹配方法。第三,通过一个流行病学的调查实例,介绍了如何用SAS... 详细信息

本文目的是介绍如何结合倾向性评分分析,合理地进行多重线性回归分析的方法。第一,介绍了与倾向性评分分析有关的3个基本概念。第二,介绍了倾向性评分分析的核心内容,即3种匹配方法。第三,通过一个流行病学的调查实例,介绍了如何用SAS软件进行分析的全过程,内容如下:①针对原始数据集,检验协变量在处理组与对照组之间的差异是否具有统计学意义;②针对原始数据集,直接进行多重线性回归分析;③采用倾向性评分分析产生匹配后的数据集;④针对匹配后的数据集,检验协变量在处理组与对照组之间的差异是否具有统计学意义;⑤针对匹配后的数据集,合理进行多重线性回归分析。

关键词：处理变量倾向性评分分析匹配方法 Logistic回归模型多重线性回归模型

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协变量在因果中介效应分析中的作用

四川精神卫生 2022年第5期35卷 402-406,423页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍因果中介效应分析的理论基础以及结合一个实例采用SAS实现因果中介效应分析的具体方法。因果中介效应分析的理论基础包括基本概念以及定义因果中介效应的反事实框架。实例是关于父母提供的鼓励性环境是否会影响儿童的认... 详细信息

本文目的是介绍因果中介效应分析的理论基础以及结合一个实例采用SAS实现因果中介效应分析的具体方法。因果中介效应分析的理论基础包括基本概念以及定义因果中介效应的反事实框架。实例是关于父母提供的鼓励性环境是否会影响儿童的认知发展,分别采用传统的多重线性回归分析、不考虑协变量和考虑协变量的因果中介效应分析,通过比较3种分析方法所得到的结果,得出如下结论:①当资料中存在中介变量时,不适合采用传统的多重线性回归分析取代因果中介效应分析;②当资料中存在协变量时,不适合在忽视协变量的条件下进行因果中介效应分析。

关键词：因果中介效应处理变量中介变量结果变量混淆变量

如何正确运用方差分析——拉丁方设计定量资料一元方差分析

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四川精神卫生 2022年第2期35卷 114-119页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍拉丁方设计定量资料一元方差分析的计算公式和SAS实现。拉丁方设计可分为一般拉丁方设计与希腊拉丁方设计两大类,前者可以用于一个试验因素和两个区组因素的试验场合;后者可用于两个试验因素和两个区组因素的试验场合。... 详细信息

本文目的是介绍拉丁方设计定量资料一元方差分析的计算公式和SAS实现。拉丁方设计可分为一般拉丁方设计与希腊拉丁方设计两大类,前者可以用于一个试验因素和两个区组因素的试验场合;后者可用于两个试验因素和两个区组因素的试验场合。事实上,还可以按是否进行重复试验和区组因素是否为单个体型,对拉丁方设计做进一步细分。一般来说,在对拉丁方设计定量资料进行方差分析时,除了应满足“独立性、正态性和方差齐性”的要求外,还要求所有因素之间的交互作用不存在或可以忽略不计。当定量资料不满足前述提及的前提条件时,建议采用混合效应模型建模并求解,或者基于广义估计方程方法求解方差分析模型中参数的估计值。

关键词：方差分析 F检验定量资料设计类型拉丁方设计

合理进行均值比较——具有组间异质性的增长重复测量模型

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四川精神卫生 2023年第S1期36卷 18-24页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍与具有组间异质性的增长重复测量模型有关的5个基本概念、计算方法、一个临床试验实例及其SAS实现。基本概念包括重复试验与重复测量、方差协方差结构、均衡性与异质性、先验分布与后验分布、混合模型与多水平模型。计算... 详细信息

本文目的是介绍与具有组间异质性的增长重复测量模型有关的5个基本概念、计算方法、一个临床试验实例及其SAS实现。基本概念包括重复试验与重复测量、方差协方差结构、均衡性与异质性、先验分布与后验分布、混合模型与多水平模型。计算方法涉及抽样方法和先验分布。临床试验实例涉及具有异质性的两组增长重复测量数据。本文呈现了采用SAS处理实例中增长重复测量资料的全过程,包括呈现两组儿童口腔内一特定指标(简称距离)随年龄变化的增长图、构建两组儿童线性重复测量模型、构建一个既考虑到异质性又能估计性别效应的模型、直接获得与性别有关的截距和斜率的后验分布,以及基于后验估计值直接推断概率。对输出结果作出了解释,并讨论了改用多水平模型所产生的效果。

关键词：重复测量方差协方差结构先验分布后验分布抽样方法