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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。
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。
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
论点应该是作者看法的完整表述，在形式上是个完整的简洁明确的句子。从全文看，它必能统摄全文。表述形式往往是个表示肯定或否定的判断句，是明确的表态性的句子。A．把握文章的论点。 中心论点只有一个（统率分论点）⑴明确：分论点可以有N个（补充和证明中心论点）⑵方法①从位置上找：如标题、开篇、中间、结尾。②分析文章的论据。（可用于检验预想的论点是否恰当）③摘录法（只有分论点，而无中心论点）
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，说明偶然性和必然性。3.着重说明本文创新点所在，以及本研究结果从哪些方面支持创新点。4.简要的概述国内外对本课题的研究近况，以及本研究的结论和结果与国际、国内先进水平相比居于什么地位。5.说明本文未能解决的问题，提出今后研究的方向与问题。并不是每篇论文都必须包括以上内容，应从论文的研究目的出发，突出重点，紧扣论题。讨论是最能体现论文水平的部分，也是写作难度较高的部分。对于初写着来说，要特别注意以下几点：1.实事求是、恰如其分的评价，不乱下结论，切忌推理过分外延。医学中尚有许多尚未阐明的问题，所以推理应非常谨慎，通常冠以“可能”等。2.讨论是作者阐明自己的学术观点，但并不等于是自由论坛，不能泛泛而谈。讨论的内容要从论文的研究结果出发，围绕创新点与结论展开，要做到层次清晰、主次分明，不要在次要问题浪费笔墨冲淡主题。与文献一致处可一笔带过，重点讨论不一致处；引证必要的文献，切忌作文献综述。3.并非每篇论文都要有讨论，有的短篇可不写。若结果与讨论关系密切则可放在一起写，合称结果与分析等。4.任何研究都有其局限性，如国内的研究结果有待国外验证；体外试验有待于体内试验验证。因此，讨论要坚持一分为二的观点，对于与他人研究结果不一致处要认真分析原因，要抱有虚心追求真理的态度与其他作者商摧，切勿持“唯我正确”的态度。医学论文中的结果部分，就是将实验或临床观察所得数据或资料进行审核，去伪存真，再对其原始数据进行分析归纳和统计学处理就可以得出研究的结果。结果是科研论文的核心部分，科研的成败与否是根据结果来判断的，结论与推论亦由结果导出。结果部分最能体现论文的学术水平和理论与实用价值。因此，对于这一部分的写作要特别重视。结果部分的写作要做到指标明确可靠，数据准确无误，文字描述言简意赅，图表设计正确合理。结果的表达通常通过文字、图、表相互结合来完成。下列情况可用文字表达为主或仅用文字表达：结果中数据较少，能作同类比较的观测项目不多者。以及以观察形态特征为主的论文一般不用表格，而以文字描述为主配合形态学图片。能用文字表达的内容不用列表、绘图。已用图表说明了的内容，不必再用文字详述，只要强调或概括重点。文字表达主要是陈述本文取得的结果，不必强调过程，也不要重复“材料与方法”等项交待的资料，更不要将结果提升为理论上的结论，所以一般不引用文献。未经统计学处理的实验观察记录叫原始数据。统计学处理的目的是使难以理解的原始数据变得易于理解，并从原始数据的偶然性中揭示某种必然规律。因此，实验结果的表达一般使用统计量而不使用原始数据，也不必将原始数据全部端出。计数资料可用相对数如百分率，但当样本数小于100时，则应在百分率后加括弧，在括弧内标明反应数/样本数，如（37/68）。计量资料如符合正态分布，应用均值+标准差（或标准误），如呈偏态分布，一般采用中位数和全距表示。如进行前后或组间比较，应说明统计检验的值（如t、u、F等）和P值。关于统计学处理的具体操作详见统计学专著，这里不作详解。关于统计名词及符号应根据中华人民共和国国家标准GB3358-82有关“统计名词及符号”的规定。结果的写作一定要采取实事求是的医学态度，遵守全面性和真实性的原则。实验结果无论是成功或失败，只要是真实的就是有价值的。切不可对实验数据任意增删、篡改，以符合“正常”结果。这不利于我们全面认识事物和发现新问题。结果的具体内容取决于文章的主体。结果的内容包括记录实验或临床观察的客观事实、测定的数据、导出的公式、典型病例、取得的图像等等，但不同类型文章结果的内容应有不同的侧重点。1.如研究新诊断方法的论文，要特别注意交代试验结果是否与公认的金标准进行独立的“盲法”比较，其符合程度如何，敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值各多少等。2.病因学研究的文章要特别注意交代暴露组与非暴露组结果的差异程度，所得结果是否出现于暴露之后等等。3.研究疾病临床经过的论文，要特别交代是否对所有病例进行了随访，随访率有多高（一般应大于80%），对影响预后的外加因素有无进行调整，结果如何等。图是一种形象化的表达方式，它可以直观的表达研究的结果。通常我们用柱图的高度表达非连续性资料的大小，用线图、直方图或散点图表达连续性或计量资料的变化，用点图表示双变量的关系。图的标题应在图的下方，注释可放在柱或线附近。表与图设计的基本要求是正确合理，简明清晰。“自明性”（self-explanatoriness）是衡量表图的重要标志。所谓“自明性”是指仅通过表与图就能大体了解研究的内容和结果。表是简明的、规范化的科学用语。一般主张采用三线式表，即表由顶线、标目线优助医学扣底线这三条横线组成框架，两侧应是开口的。顶线与标目之间为栏头，标目与底线之间为表身。栏头左上角不用斜线，但栏头允许在设一条至数条横线。一般表的行头标示组别，栏头标示反应指标。但这种划分并不是固定的，著者可根据情况灵活安排。表的下方还可以加脚注。对于既可用图也可以用表的资料，可根据具体情况选择表达形式。一般的说，主要是表示变化趋势的资料，尤其是连续的动态资料，宜采用图的形式；需表示确切统计量的资料，宜采用表的形式。对于既可用图也可以用表的资料，可根据具体情况选择表达形式。一般的说，主要是表示变化趋势的资料，尤其是连续的动态资料，宜采用图的形式；需表示确切统计量的资料，宜采用表的形式。临床疗效的论文往往在描述大体结果后附以典型病例，可以起到举一反三的作用。目前认为，对于某些新发现的疾病（如艾滋病）或罕见病的疗效研究，附以典型病例是必要的。但对于常见病和多发病，则不必例举典型病例。但同样是常见病和多发病，如是介绍新疗法和技术时则要附典型病例。典型病例要选有代表性的，例如说某药治疗某病有效，典型病例最好选单独使用该药治疗显效的病例，而不要选用合并使用了其他可能也有疗效的药物的病例。笔者在此要强调一下，医学论文是不能重复发表的，典型的相同研究成果的重复发表相对较少,更常见的是处于正常发表与一稿多发之间的“灰色地带”的重复发表或零碎发表.通常可以由对以下问题的回答来判断是否重复发表:(1)用一篇论文更具有信息量,且比多篇文章更为关联和完整;(2)可以在同一篇论文中表达所有必要的信息而无需增加篇幅;(3)用多篇论文发表可能会降低研究成果的重要性;(4)用多篇论文发表时,读者可能阅读其中某一篇论文即已足够.如果医学论文的一稿多投行为事实上已经发生(即文章已经发表),相关的期刊有可能会采取以下制裁或处罚措施:(1)在一定期限内拒绝一稿多投作者向该刊继续投稿;(2)在刊物上刊登关于该作者一稿多投的明,并列入目次页,以便被检索系统(如美国国立医学图书馆Medline数据库)收录,供同行检索;(3)可能在某特定专业群体的刊物中对一稿多投的行为进行通报;(4)可能通知作者所在单位
首先确定医学论文的种类，例如实验研究、疗效观察、临床分析、病例讨论等，在确定论文种类后再针对性地搜集相关资料。例如病例讨论，就要搜集某些疑难、复杂、易于误诊误治的病例，在诊断和治疗方面进行深度讨论。疗效观察需要对某种新药品、某种疾病的新型治疗方案，对治疗的方法、效果、剂量、疗程包括不良反应等进行观察、研究，甚至还需要寻找相关药品最新研究动态，在此基础上加入自己的论点。如果是给期刊进行投稿，还需要了解目标期刊的收稿方向，来决定你的论文研究方向。像病例解读、前沿资讯、药品/治疗方案研究进展可以从专业的医学平台获取，例如常笑医学网，这类学术网站的信息更权威，有助于论文写投，也可以作为参考文献使用。
这个他包括很多种的，那不知道你需要的是哪一种，你可以参考一下，也是可以的。
写医学类论文需要准备的资料主要包括以下几个方面：1. 相关文献资料：医学类论文需要充分查阅相关的文献资料，包括期刊文章、书籍、病例报告、会议论文等。通过查阅文献资料，可以了解当前领域内的研究进展和趋势，找到研究空白和问题，为论文的撰写提供基础和支持。2. 病例资料：如果是以病例为研究对象的论文，需要准备相关的病例资料，包括病人的病历记录、影像学检查报告、实验室检查结果、治疗方案和随访记录等。这些病例资料是论文研究的重要依据，需要进行详细的描述和分析。3. 统计分析资料：如果是进行定量研究的论文，需要准备相关的统计分析资料，包括数据集、数据分析方法和统计软件等。这些资料可以帮助作者进行数据分析和结果解释，提高论文的科学性和可信度。4. 实验材料和方法：如果是进行实验研究的论文，需要准备相关的实验材料和方法，包括实验设计、实验流程、实验数据和结果等。这些实验资料可以帮助作者进行实验分析和结果解释，提高论文的科学性和可信度。5. 参考文献资料：医学类论文需要准备充足的参考文献资料，包括期刊文章、书籍、会议论文等。参考文献是论文研究的重要依据，需要按照规范要求进行标注和引用，确保论文的学术性和可信度。需要注意的是，在准备上述资料时，需要遵守伦理规范和道德标准，保护病人的隐私和权益，避免造成不必要的伤害和风险。同时，还需要对文献资料和实验数据进行充分的整理和归纳，确保论文的逻辑性和连贯性。
学术论坛和医学社区。一些专门的学术论坛和医学社区会有关于羊布病的讨论板，可以访问一些针对兽医学、畜牧业或微生物学等领域的学术论坛，例如ResearchGate、医学知网等，搜索与羊布病相关的话题或论坛。阅读科学文献和研究论文，是由专家撰写的综述文章，以深入了解羊布病的病因、症状、诊断和治疗方法。
问题一：谁说宋丹丹儿子巴图这个名字是满语的？ 是满语，因为其前夫英达家是满族。英达的名字也是满语，英家似乎老姓萨克达（以前听人说过，记不得清楚了）。英达的“达”是“根”的意思。其儿子“巴图”也读巴图鲁，意思是“英雄”。蒙古人也这个词汇。 问题二：蒙古语 巴图 是什么意思 坚固的意思，有这个名字的蒙古人很多 问题三：巴图是什么意思 巴 图 1948年出生，内蒙古扎来特旗人，蒙古族，呼伦贝尔盟流行病防治研究所蒙医副主任医师，内蒙古蒙医学会会员，《河北中医》杂志社特约通讯员，呼盟蒙医学会秘书长和呼盟职业病鉴定委员会成员。1973年蒙医学徒毕业，1975年毕业于呼盟卫生学校。1984年结业于内蒙古卫生厅蒙医师专科提高班。熟悉医用藏文和日语。擅长蒙西医结合诊治和蒙医药治疗布鲁氏菌病及风湿病、过敏性紫疫和血小板减少性紫癜、肝炎、肝硬化、肝包虫等内科疑难病及其妇儿科疾病。对施用蒙医疗术也有所特长，1996年以来有两项科研成果《新时期布氏菌病发生特点的研究》和《蒙西医结合治疗布氏菌病的研究》获呼盟科技进步二等奖和三等奖。参加编写出版了两部蒙医药专著。其中《名老蒙医经验荟萃》一书获北方八省区优秀科技图书奖和优秀蒙文图书一等奖。在省级以上医学刊物上发表及参加其学术会议交流的论文26篇。其中《蒙医药治疗慢性布病90例疗效观察》一文获“'98世界医药成果博览暨现代医学论坛大会”优秀论文奖和编入大会论文集。又获“'98中华医学文选”二等奖。《蒙西医结合治疗急性布病184例报告》编入《中国现代医学理论与实践》一书并获优秀论文奖。《传统方与自拟方治疗24例慢性布病的对比分析》获内蒙古科委等6象厅委局颁发的优秀论文奖。《蒙西医结合对228例布病患者的治疗效果观察》人录《中国医药卫生学术文库》。近两年又人录《中国当代医药界名人录》和《现代名医大典》。在该所多次被评选为先进工作者和优秀 *** 员并获奖 问题四：满语巴图什么意思？？ 勇士的意思 问题五：蒙语巴图是什么意思 在过去，巴图代表蒙古的勇士 问题六：蒙古人叫巴图是什么意思 巴图表示坚固的意思，有这个名字的蒙古人很多。 ==================================== ｜【真实】【准确】【快速】【完美】｜ ==================================== 不懂请追问，解决请【采纳为最佳答案】，答题不易，谢谢支持！问题七：英达和宋丹丹的孩子为什么叫巴图 那是她和前夫英达所生的儿子，大名叫英巴图，巴图为满语，英家为旗人，巴图还有一个名字好像叫英如镔，（英达还有一子叫英如镝。）英家世代英豪，他们原姓赫舍里氏，（就是康熙的皇后那家），从英敛之开始，到英千里，英若诚，英达、英壮等等，几乎和江浙钱氏有一拼（仅限于近代）。
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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。
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,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
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。
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,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。