咱們曾講到了反復(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AS的影響（圖1）

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)丈量的前后測和天數(shù)也要單獨(dú)定論成變量（圖2）

圖2

②點(diǎn)擊“解析”--“混合模型”--“線性”（圖3）

圖3

③將一切樣件也就是編號選入“主體”，將反復(fù)丈量的指標(biāo)“前后測（Pre-Post）”、“天數(shù)（Day）”選入“反復(fù)”（圖4），點(diǎn)擊持續(xù)

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）

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）

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)

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）

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)

圖9

⑨解析結(jié)果

圖10

解析結(jié)果見圖10

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

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

3.Day會明顯影響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，敬請存眷！

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