纵向数据分析方法与SAS实现

垂直数据，张文超2014年6月，列表，1，垂直数据是什么？2、介绍此类数据的分析方法，什么是垂直数据？纵向数据是对一个或多个变量的受试者的不同时间点的测量。例如，垂直数据集有n个对象，感兴趣的变量有m个，测量点有t个。与横向数据相比，纵向数据有多个时间点，即T1。恢复的数据T=1。纵向数据中第一个图元的第j个变量的第t个测量可以表示Yijt(I=1，2，n；J=1，2，m；T=1，2，t)，其中横向数据比恢复的数据多一个时间维。多层(多层)分析模型，来源：复杂数据统计方法，垂直数据分析方法，(1)方差分析825 (2)多层线性统计分析模型inputx1x2x3x4 Cards10 . 19 . 910 . 210 . 37 . 07 . 17 . 37 . 08 . 98 . 18 . 16 . 56 . 86 . 97 . 010 . 410 . 911 . 110 . 57 . 47 . 37 . 29 . 49 .model x1 x2x3x 4=/nouni；repeated time 4/printe；执行；执行。nouni表示x1到x4没有单变量方差分析。Repeated语句表示迭代度量元素是time变量，每个变量的水平值为1到4。Printe输出球对称检查的结果(协方差矩阵中的Mauchly检查的结果)。如果球体不满足要求，则调整f和执行多元方差分析。SAS实现-双因素重复测量方差分析，dataAinput type $ subject time 1time 2 time 3 time 4；Cards111 . 4311 . 5191 . 4771 . 364121 . 3851 . 5621 . 4591 . 372131 . 4731 . 4731 . 4731 . 4871 . 6121 . 4141 . 4521 . 5351 . 5371 . 40151 .609281 . 2981 . 0360 . 8130 . 51291 . 2161 . 2470 . 6940 . 5792101 . 2750 . 9420 . 6750 . 621；ProcglmClasstypemodel time 1 time 2 time 3 time 4=type/nouni；repeated time 4/printe；Meanstype执行；执行。SAS实现-多因素重复测量方差分析，用SAS软件实现多因素重复测量设计定量资料的统计分析 huliangpingGuo chenyi，DataA3input groupb 1-BD b5 NX m1-NX M5 alt 1-alt 5ast 1-a st5；Cards1222332 . 21 . 13 . 34 . 45 . 51 . 11 . 31 . 41 . 51 . 62 . 12 . 32 . 22 . 42 . 511 . 02 . 03 . 04 . 05 . 02 . 21 . 21 . 13 . 34521 . 02 . 03 . 04 . 04 . 04 . 04 . 21 . 12 . 34 . 41 . 52 . 21 . 13 . 34 . 45 . 5231223122332 . 21 . 13 . 34执行；执行。Procglmdata=A3Class组；model BD B1-BD b5 NX m1-NX M5 alt 1-alt 5 ast1-a st5=group/nouni；Reponse 4 identity，时间5(01234)；lsmeansgroup/cl；执行；执行。用4个因子反复测量了5次结果：趋势分析推荐：重复测量资料分析方法与SAS程序余松采用正交多项式系数表的正交多项式模型，方差分析的局限性，多级统计模型介绍，多级统计模型的出现，目前两组基本上接受独立开发相同模型的结果。双方的研究结果发表的时间大致相同(20世纪80年代后期90年代初)。S.Raudenbush和A.BrykH.Goldstein，模型是hierarchicallinearmodel叫做；软件是HLM。模型称为多级模型。该软件包括MLwiN(以前版本ML3，MLn)、横断面数据、层次数据、临床测试和动物实验重复测量多中心临床测试研究垂直观察，如儿童成长发展研究动态现场调查(如完整抽样调查遗传学家族调查数据元分析数据)、多水平主成分分析多水平因素分析多水平物流回归多水平Cox模型(多层线性模型)，multilevelodelshierarchicallinearmmodelrandom-effectmodelrandomcoefficientmodelvariouscomponentnodelmixes例如，子女的级别为1，家庭的级别为2。单位：表示数据层次结构中一个级别的实体。例如，每个孩子是一个级别1单位，每个家庭是一个级别2单位。对于纵向数据，体内不同的测量时间为1级，对象之间的个别对象为2级。层次数据是不独立的数据。-嗯？非独立数据不符合经典方法的独立性条件，OLS的经典方法可能失去参数估计的可行性，导致不合理推理的结论，非独立数据的组内相关结构不同，理论上不同的结构必须采用相应的统计方法。多层次分析的概念将人们的结局与个人的特征和个人所在的环境或背景的特征联系起来，提供了研究的事物及其背景的统一的框架。层次数据的特殊性，经典模型的基本假设是单个水平和单个随机错误项，假定随机错误项独立，并且以分布为常数的正则分布，表示不能解释为模型的剩余随机因素。如果数据具有层次，则随机错误项不满足独立常量分布的假设。模型的错误项目不仅包括模型无法解释的变量的剩馀元素，还包括高水平单位本身对该变量的影响元素。构建适用于数据层的复杂错误结构，多级模型是区别于经典模型的根本特征。基本多级模型，随机结果？随机倾斜？添加水平1分析变量？水平2变量解释？固定效果：一项研究有多种处理因素，研究人员感兴趣的多种处理因素都认为，如果在研究中设计的话，就会有固定效果。Y0=b0 xy1=b1 x随机效果：如果流程中包含的单个组是从较大群体获取的随机抽样，则该处理系数将被视为具有随机效果。Y0=bj xbj=b0 uj，多层统计分析模型目录：1。分布式组件模型2。概率系数模型3。模型参数估计方法4。反应变量向量的协方差结构(理解)5。6.多层模型的其他注意事项、分布式组件模型、1.1固定效果模型、1.2协方差组件模型(空模型)、1.3协方差随机效果分布式组件模型、1 .分布式组件模型(多级模型中最简单的)(VarianceComponentModel)、1.1固定效果模型、一个研究中有多个不同的处理元素，研究人员感兴趣的各种处理设计在研究中，则此元素在以下示例2.1中被认为具有固定效果，包括给鼠标提供三种不同的营养元素。如果处理中包含的每个组都是从较大群体中获得的随机样本，则处理因素被认为具有随机效果，如下例2.2中对社区医生服务的患者满意度调查。假设1.2概率效果分布组件模型(不包括共变变量)，一个双层层次数据，医院的水平2个单位，患者的水平1个单位，医院的该整个随机样本，模型中只有一个解释变量x。1.3协变量随机效果方差分量模型，并分别为j第一医院的第一名患者，是变量观测和描述变量观测，参数估计，一般随机误差项。以、2级单位、1级单位、医院和患者为例。表示方差分量模型中的j偏差值。也就是说，当x等于0时，第j医院在基准级别时，y的平均估计值。反映、平均截距的情况下和的平均关系。也就是说，如果x等于0，则所有y的总平均估计值。表示我j医院y的平均估计值和总平均值之间差异的随机变量，反映了我j医院对y的随机效果。漫射零件模型拟合j条平行的回归线，如果截断点不同()，则具有相同的坡度比()。描述变量x，yij以了解图形显示模型、级别2(医院级别)残差的假设和级别1(患者级别)残差的假设与现有模型一致，级别1的残差与级别2的残差无关，理解模型假设，该模型有四个其中医院水平的分散成分，患者水平的分散成分。这四个参数侧重于我们运行SAS程序！确定这四个参数也可以知道这个模型。模型的参数估计、组内相关测量、分布组件模型中的变量分布必须是、总分布、变量分布，即水平2和水平1分布的总和。同一医院的两个患者(以i1，I2表示)之间的协方差假定为，同一医院的随机残差相互独立。组内相关测量，创建多层模型的第一步是0，组内相关(intra-class correlation，ICC)，ICC测量医院间分布的百分比，实际上反映了医院内各个相关，即水平2个单位(医院)中水平1个单位的聚合性或相似性。当群组中的个别物件倾向于彼此独立时，ICC表示没有群组效果，此时可以将多层模型简化为固定效果模型。ICC的重要检查与组间方差为“0”的假设测试相同。分布式组件模型SAS程序(procmixed)，* emptymodelProcmixedcovtestmethod=ML/*默认估计方法是REML是。使用Covtest选项时，随机效果漫反射/协方差参数估计的标准错误和z检查结果*/class site；model inject=/solution；rand omint/subject=sitetype=un；执行；执行。*年龄协变模型拟合；Procmixedcovtestmethod=ML；ClasssiteModelinject=age/solution，Randomint/subject=sitetype=un；执行；执行。2 .例如RandomCoefficientModel(随机系数模型)、医院和患者，以及水平1模型。随机梯度，表明共变变量对反应变量的影响因医院而异。表示第j医院沿x方向的y倾斜。表示所有医院的y沿x变化的坡度的平均值(平均坡度)。表示各医院y倾斜沿x方向的分布。水平2模型，模型，假设，截断距离和梯度差协方差，它们之间的相关性反应，随机系数模型拟合j表示为非平行回归线，截断，斜率不同，变量x，yij，即固定部分和随机部分的和。其中固定效果用平均值说明，这条线是截距，直线的斜率是平均值的斜率。随机系数。改变模型：随机效果用方差描述，反映了各医院之间y变异和共变变量x的关系。模型的任意部分具有多个残差，需要估计四个随机参数：方差、和协方差。模型的反应变量分布如下：也就是说，每个医院间y的变异与共变量x相关。这意味着每条回归线不仅具有不同的终止点，而且具有不同的坡率。如果x等于0，则每个医院y的平均估计值不同，每个医院y的斜率因x而异。值得注意的是，组中的相关与解释变量相关，模型中任意部分的解释变量通常是该固定部分的子集，但可能不是。这意味着模型的固定部分或任意部分可以包含在任何级别测量的分析变量。3，模型参数估计方法，3.1一般最大似然法(ML)和限制最大似然法(reml)；最大极限似然法也称为残差最大似然法。两者均用于估算包含任意变异的残差基础。建议(未找到):Littell等(1996、SASsystemformixedmodel)如何使用ML和限制ML估计矩阵g和r。最小二乘法(LS)、迭代广义最小二乘法(IGLS)和限制迭代广义最小二乘法(RIGLS)将一般最小二乘法估计(OLS)重复为初始值。地位和相对关系大体上是ML和REML和一样。MLwiN使用的算法。经验贝叶斯方法(EB)，收缩估计(shrinkageestimator)通过置信度权重确定最后的估计值。对于某些示例数量较少的组，提供“借用”、经验Bayes方法、空模型的稳定性权重、模型管接头评估、SAS:-2ll(-log like key仅在比较模型时有用。对于巢状模型，请使用LR检查(似然系数检查)。对于非嵌套模型，LR检查不再适用，使用AIC、AICC和BIC检查。4，反应变量向量的协方差结构(理解)，在最基本的双层数据结构中，反应变量向量的协方差结构，即仅包含随机自变量和。与方差分量模型相对应，反应变量方差是级别1和级别2方差的和：4.1方差分量模型的协方差结构，同一医院就诊的两个患者(使用，显示)之间的协方差是：因此，在同一医院诊疗的三个患者的协方差阵列，在两个医院的情况下，在一个医院诊疗三个患者，在另一个医院诊疗两个患者的情况下，具有两个2个等级单位的反应变量矢量y的协方差阵列的总协方差阵列，矩阵的这种分诊对角线结构用0