本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)廣義估計(jì)方程在縱向研究二分類缺失資料中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 廣義估計(jì)方程 加權(quán)估計(jì)方程 多重填補(bǔ) 縱向二分類數(shù)據(jù) 隨機(jī)缺失

【摘要】：目的:縱向研究是探索與解釋某事物現(xiàn)象完整發(fā)展過(guò)程的一種十分常見的研究方法。在醫(yī)學(xué)研究干預(yù)效果評(píng)價(jià)時(shí),因研究時(shí)間連續(xù)且較長(zhǎng),研究對(duì)象合作欠佳等,縱向二分類資料也經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題。若不考慮缺失,直接對(duì)縱向研究資料進(jìn)行建模分析,有可能得到模型參數(shù)的有偏估計(jì)。本文針對(duì)CCU急性冠脈綜合征患者心臟康復(fù)縱向研究中存在的二分類數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題,進(jìn)一步探討處理二分類隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的原理,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)廣義估計(jì)方程、加權(quán)估計(jì)方程及基于多重填補(bǔ)的廣義估計(jì)方程三種方法進(jìn)行對(duì)比研究,為急冠患者心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防個(gè)體化綜合干預(yù)效果評(píng)價(jià)提供方法學(xué)依據(jù)。方法:本文圍繞縱向研究二分類數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題進(jìn)行研究,針對(duì)廣義估計(jì)方程及其兩種改進(jìn)形式加權(quán)估計(jì)方程和基于多重填補(bǔ)的廣義估計(jì)方程處理二分類隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的性能,進(jìn)行模擬對(duì)比研究與實(shí)例驗(yàn)證分析。本次模擬研究采用邊際Logistic回歸模型擬合產(chǎn)生不同樣本含量的縱向二分類數(shù)據(jù),分別構(gòu)建三個(gè)缺失比例的隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)集,從偏倚、標(biāo)準(zhǔn)誤及均方誤差三方面評(píng)價(jià)上述三種方法的處理效果。結(jié)合山西省某心血管�？漆t(yī)院CCU入住的211例急性冠脈綜合征患者心臟康復(fù)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證分析,隨機(jī)分為心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防綜合干預(yù)組與常規(guī)治療護(hù)理對(duì)照組,收集患者的心肌酶譜與心梗標(biāo)志物監(jiān)測(cè)資料,以觀察及評(píng)價(jià)心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防個(gè)體化綜合干預(yù)模式對(duì)急冠患者的心臟康復(fù)效果。結(jié)果:1、改進(jìn)GEE方法處理縱向二分類隨機(jī)缺失資料的效果優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)GEE且MI-GEE的效果最好GEE三種形式的模擬對(duì)比研究從偏倚、標(biāo)準(zhǔn)誤及均方誤差三方面評(píng)價(jià)參數(shù)估計(jì)效果,模擬結(jié)果表明,針對(duì)結(jié)局變量為二分類的縱向數(shù)據(jù),WGEE與MI-GEE這兩種改進(jìn)GEE的方法處理缺失機(jī)制為隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的效果優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)GEE,并且MI-GEE的效果更好。三種方法處理二分類隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的能力與樣本含量大小及缺失比例有關(guān),隨著樣本含量的增大,三種方法的處理效果有所提高;隨著缺失比例的增大,三種方法處理缺失數(shù)據(jù)的能力有所下降。2、MI-GEE是處理二分類隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的有效模型結(jié)合模擬分析與實(shí)例研究結(jié)果,MI-GEE利用多重填補(bǔ)之后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行GEE分析,充分利用缺失資料蘊(yùn)藏的信息,可以合理分析及評(píng)價(jià)干預(yù)效果。標(biāo)準(zhǔn)GEE的實(shí)例分析參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示心臟康復(fù)綜合干預(yù)模式對(duì)急冠患者的效果與常規(guī)治療組沒有差別,顯然該方法掩蓋了干預(yù)的效果,不能合理分析實(shí)例研究。WGEE雖可以用來(lái)處理缺失數(shù)據(jù),且在一定程度上可以減少參數(shù)估計(jì)的偏性,但相比MI-GEE仍表現(xiàn)出一些不足。3、急冠患者早期心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防個(gè)體化綜合干預(yù)模式行之有效CCU急冠患者的心臟康復(fù)實(shí)例結(jié)果表明,MI-GEE方法能夠充分利用缺失資料,可以合理分析及評(píng)價(jià)心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防個(gè)體化綜合干預(yù)模式對(duì)CCU急冠患者的效果。結(jié)果顯示,兩組急冠患者的pro BNP與c Tn I的陽(yáng)性率在兩組間不同,且綜合干預(yù)組的治療效果優(yōu)于常規(guī)治療組,并且康復(fù)治療的時(shí)間延長(zhǎng)效果越明顯。將監(jiān)測(cè)指標(biāo)pro BNP與c Tn I二值化后,可以更合理地分析與解釋心臟康復(fù)效果。結(jié)論:針對(duì)縱向研究二分類資料,當(dāng)缺失機(jī)制為隨機(jī)缺失時(shí),GEE的兩種改進(jìn)形式(WGEE與MI-GEE)的效果明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)GEE,并以MI-GEE方法參數(shù)估計(jì)結(jié)果的偏性最小、效果最好。MI-GEE是處理二分類隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的有力方法,可以用來(lái)指導(dǎo)評(píng)價(jià)急冠患者心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防個(gè)體化綜合干預(yù)模式的效果。急冠患者早期心臟康復(fù)采用的個(gè)體化綜合干預(yù)模式是一種行之有效的措施,心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防綜合干預(yù)模式可以納入急冠患者治療的臨床路徑。
【關(guān)鍵詞】：廣義估計(jì)方程 加權(quán)估計(jì)方程 多重填補(bǔ) 縱向二分類數(shù)據(jù) 隨機(jī)缺失
【學(xué)位授予單位】：山西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R181.3;R54
【目錄】：

• 中文摘要6-9
• 英文摘要9-12
• 常用縮寫詞中英文對(duì)照表12-13
• 前言13-16
• 1 原理與方法16-28
• 1.1 縱向研究二分類缺失數(shù)據(jù)16-17
• 1.2 縱向研究二分類缺失數(shù)據(jù)的分析策略17-21
• 1.3 廣義估計(jì)方程的基本原理21-24
• 1.4 加權(quán)估計(jì)方程的基本原理24-25
• 1.5 基于多重填補(bǔ)的廣義估計(jì)方程的基本原理25-28
• 2 模擬研究28-34
• 2.1 模擬研究設(shè)計(jì)28
• 2.2 生成模擬數(shù)據(jù)28
• 2.3 結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)28-29
• 2.4 模擬結(jié)果分析29-34
• 3 實(shí)例分析34-41
• 3.1 某醫(yī)院急性冠脈綜合征患者基線資料分析35-36
• 3.2 某醫(yī)院急性冠脈綜合征患者CCU監(jiān)測(cè)資料分析36-37
• 3.3 CCU患者縱向監(jiān)測(cè)缺失資料分析37-41
• 4 討論41-44
• 4.1 改進(jìn)GEE方法處理縱向二分類隨機(jī)缺失資料的效果優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)GEE且MI-GEE的效果最好41
• 4.2 基于多重填補(bǔ)的廣義估計(jì)方程是處理二分類隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)的最適模型41-42
• 4.3 急冠患者早期心臟康復(fù)二級(jí)預(yù)防個(gè)體化綜合干預(yù)模式行之有效42-43
• 4.4 分類資料非隨機(jī)缺失資料的模型分析亟待進(jìn)一步深入研究43-44
• 5 小結(jié)44-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 綜述48-56
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 致謝56-58
• 在學(xué)期間承擔(dān)/參與的科研課題與研究成果58-59
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷59

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張文彤 ,田曉燕;基于廣義估計(jì)方程的多重應(yīng)答資料統(tǒng)計(jì)分析方法[J];中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);2004年03期

2 趙振;潘曉平;張俊輝;;廣義估計(jì)方程在縱向資料中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué);2006年05期

3 陳峰,任仕泉,陸守曾;非獨(dú)立試驗(yàn)的組內(nèi)相關(guān)與廣義估計(jì)方程[J];南通醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);1999年04期

4 張敏;劉彥才;楊永麗;孟永;董彩琴;;高血壓合并多種并發(fā)癥的廣義估計(jì)方程統(tǒng)計(jì)分析[J];中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);2013年05期

5 毛廣運(yùn);沈恬;陳常中;余金明;;廣義估計(jì)方程在多元統(tǒng)計(jì)分析中的運(yùn)用及檢驗(yàn)效率評(píng)價(jià)[J];中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);2014年01期

6 羅天娥;趙晉芳;劉桂芬;;累積殘差在廣義估計(jì)方程模型診斷中的應(yīng)用[J];中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);2009年04期

7 高燕寧，，蔡文瑋，劉欣華,周紀(jì)蘿;生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)縱向資料的縱橫分析[J];中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);1996年02期

8 張華君;閔捷;;廣義估計(jì)方程與多水平模型在相關(guān)資料中的比較研究[J];中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);2012年02期

9 夏彥,潘曉平,劉元元,陳衛(wèi)中;廣義估計(jì)方程在臨床試驗(yàn)重復(fù)測(cè)量資料中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué);2005年05期

10 陳衛(wèi)中;杜顯剛;張果;;廣義估計(jì)方程在交叉設(shè)計(jì)等級(jí)資料分析中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué);2006年07期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 洪榮濤;曹衛(wèi)華;歐劍鳴;趙玉敏;;多重應(yīng)答資料統(tǒng)計(jì)分析及其SAS軟件實(shí)現(xiàn)過(guò)程[A];華東地區(qū)第十次流行病學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議暨華東地區(qū)流行病學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議20周年慶典論文匯編[C];2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 李曉杰;非負(fù)高維縱向數(shù)據(jù)的廣義估計(jì)方程分析[D];廣西大學(xué);2015年

2 房瑞玲;改進(jìn)廣義估計(jì)方程在縱向研究二分類缺失資料中的應(yīng)用[D];山西醫(yī)科大學(xué);2016年

3 陳波紅;廣義估計(jì)方程的漸近理論[D];廣西大學(xué);2014年

4 徐彥杰;廣義估計(jì)方程與多目標(biāo)遺傳算法在緩控釋制劑處方優(yōu)化中的研究[D];山西醫(yī)科大學(xué);2012年

5 張彥榮;縱向數(shù)據(jù)邊際模型的穩(wěn)健估計(jì)及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用[D];山西醫(yī)科大學(xué);2009年

6 成俊;以家庭為單位的整群抽樣資料總體參數(shù)的GEE估計(jì)[D];南京醫(yī)科大學(xué);2008年

7 張茜;大型縱向監(jiān)測(cè)健康管理隊(duì)列設(shè)計(jì)及其統(tǒng)計(jì)分析策略研究[D];山東大學(xué);2013年

8 閆莉;廣義估計(jì)方程的漸近理論[D];廣西大學(xué);2012年

本文編號(hào)：625881