(3.238.186.43) 您好!臺灣時間:2021/03/01 15:12
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:陳合旻
研究生(外文):Ho-Min Chen
論文名稱:長期追蹤研究之混合效應模式之相關性的探討
論文名稱(外文):Inference of Correlation in Mixed Effects Models for Longitudinal Studies
指導教授:蕭朱杏蕭朱杏引用關係
指導教授(外文):Hsiao, C. K.
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:流行病學研究所
學門:醫藥衛生學門
學類:公共衛生學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:長期追蹤資料巢式重複測量資料隨機效應模式混合效應模式有限制的最大概似估計法EM演算法變異數分析相關性
外文關鍵詞:Analysis of varianceCorrelationEM algorithmLongitudinal dataMixed effects modelNested effectsRandom effects modelRestricted maximum likelihood estimate
相關次數:
  • 被引用被引用:2
  • 點閱點閱:1221
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:71
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
當個體的反應變數隨著時間不同而被重複測量多次時,即可視為長期追蹤資料,由於個體內之不同反應變數間可能有相關性存在,因此在建構長期追蹤研究之模式時,一般採用可考量個體內資料相關性的固定效應模式或二階段隨機效應模式進行分析。然而在分析中,所面臨的最大問題便是模式變異數矩陣的指定,尤其是當資料含一個以上之重複測量因子,便需要建構一個合適的變異數矩陣來同時描述重複測量因子所造成的變異與相關性。
對於巢式重複測量資料之研究,現有統計軟體SAS與S-PLUS所提供之變異數矩陣形式並無法滿足使用者的需求,因此本文對於巢式重複測量資料之模式中的變異數矩陣提出估計的方法與相關性的探討,並以一個近視介入防治的臨床試驗為例闡述巢式重複測量資料之結構與推論。在此,將以Laird與Ware(1982)所提的二階段隨機效應模式為基礎,進行參數的最大概似法及有限制的最大概似法估計,並利用EM演算法來解決估計過程中的迭代關係。而對於重複測量因子內的相關性探討,也將利用相關係數的大樣本定理之Fisher’s Z score test進行推論。
Repeated measured data arise when the outcome variable of interest is measured repeatedly over time or under different experimental conditions. Since the repeated measurements from the same subject are correlated, a multivariate or two-stage random effects model that account for the correlation among responses may be considered. However, it may be difficult to choose a suitable and applicable covariance structure, especially when analyzing the data with nested effects.
The focus of this thesis is to use a random effects model for nested effects data. Both maximum likelihood and restricted maximum likelihood are used to estimate parameters in the model, and EM algorithm is used to overcome the iterative problem in the computation. A study of Myopia Intervention Trial will be considered for illustration. We will discuss the modeling, its properties, and computational technique when software for such a model is not available. We will also discuss how to test the existence of correlation.
第一章、前言……………………………………………………… 1
第二章、長期追蹤資料之模式…………………………………… 6
2.1 固定效應模式……………………………………………… 6
2.1.1 模式建立……………………………………………… 7
2.1.2 參數估計……………………………………………… 8
2.1.3 資料分析的現有統計軟體應用……………………… 13
2.2 隨機效應模式……………………………………………… 14
2.2.1 模式建立……………………………………………… 14
2.2.2 參數估計……………………………………………… 16
2.2.3 資料分析的現有統計軟體應用……………………… 19
第三章、實例應用………………………………………………… 21
3.1 資料背景…………………………………………………… 21
3.2 模式建立…………………………………………………… 26
3.3 參數估計…………………………………………………… 31
3.3.1 母體參數與個體參數的估計………………………… 32
3.3.2 變異數矩陣參數的估計……………………………… 32
3.4 結果………………………………………………………… 40
第四章、模擬……………………………………………………… 46
4.1 資料的模擬………………………………………………… 46
4.2 模擬的結果與討論………………………………………… 48
第五章、結論與討論……………………………………………… 54
參考文獻…………………………………………………………… 61
附錄一:實例分析之S-Plus程式………………………….……… 64
附錄二:資料模擬之S-Plus程式………………………….……… 74
附錄三:滿足條件獨立之模式的S-Plus分析指令與結果……… 76
表目錄
表一 學童第6個月與第18個月的右眼度數變化量之分析………… 22
表二 三治療組於各時間點之左右眼平均度數………………………24
表三 不同參數起始值條件下,最大概似法估計結果………………41
表四 不同參數起始值條件下,有限制的最大概似法估計結果……41
表五 母體參數估計結果………………………………………………44
表六 各相關係數假設下,50組模擬資料之相關係數估計結果……50
圖目錄
圖一 三治療組之左右眼平均度數變化情形…………………………23
圖二 三治療組之各學童左、右眼度數變化情形……………………25
圖三 固定 與 估計值的情況下,不同 與 的組合之有限制概似函數值………………………………………………………45
圖四 各相關係數假設下,50組模擬資料之相關係數估計情形……52
Andrade, D. F., and Helms, R. W. (1984) Maximum likelihood estimates in the multivariate normal with patterned mean and covariance via the EM algorithm. Communications in Statistics, Part A —Theory and Methods, 13(18), 2239-2251.
Calvin, J. A. (1993) REML estimation in unbalanced multivariate variance components models using an EM algorithm. Biometrics, 49, 691-701.
Chaan, A., Laird, N. M., and Slasor, P. (1997) Using the general linear mixed model to analyse unbalanced repeated measures and longitudinal data. Statistics in Medicine, 16, 2349-2380.
Dempster, A. P., Laird, N. M., and Rubin, D. B. (1977) Maximum likelihood with incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 39, 1-38.
Dempster, A. P., Rubin, D. B., and Tsutakawa R. K. (1981) Estimation in covariance components models. Journal of the American Statistical Association, 76, 341-353.
Diggle, P. J., Liang, K. Y., and Zeger, S. L. (1994) Analysis of longitudinal data.
Ferguson, T. S. (1996) A course in large sample theory.
Galecki, A. T. (1994) General class of covariance structures for two or more repeated factors in longitudinal data analysis. Commun. Statist. —Theor. Meth., 23(11), 3105-3119.
Gilks, W. R., Wang, C. C., Yvonnet, B., and Coursaget, P. (1993) Random-effects models for longitudinal data using Gibbs sampling. Biometrics, 49, 441-453.
Harville, D. A. (1974) Bayesian inference for variance components using only error contrasts. Biometrika, 61, 383-385.
Horton, N. J., and Lipsitz, S. R. (1999) Review of software to fit generalized estimating equation regression models. The American Statistician, 53, 160-169.
Jennrich, R. I., and Schluchter, M. D. (1986) Unbalanced repeated-measures models with structured covariance matrices. Biometrics, 42, 805-820.
Laird, N. M. (1982) Computation of variance components using the EM algorithm. Journal of Statistical Computation and Simulation, 14, 295-303.
Laird, N. M., and Ware, J. H. (1982) Random-effects models for longitudinal data. Biometrics, 38, 963-974.
Laird, N. M., Lange, N., and Stram, D. (1987) Maximum likelihood computations with repeated measures: Application of the EM algorithm. American Statistical Association, 82, 97-105.
Lindstrom, M. J., and Bates, D. M. (1988) Newton-Raphson and EM algorithm for linear mixed-effects models for repeated-measures data. American Statistical Association, 83, 1014-1022.
Littell, R. C., Pendergast, J., and Natarajan, R. (2000) Modelling covariance structure in the analysis of repeated measures data. Statistics in Medicine, 19, 1793-1819.
Littell, R. C.,Milliken, G. A., Stroup, W. W., and Wolfinger, R. D. (1996) SAS system for mixed models.
Park, T., and Lee, Y. J. (2002) Covariance models for nested repeated measures data: analysis of ovarian steroid secretion data. Statistics in Medicine, 21, 143-164.
Patterson, H. D., and Thompson, R. (1971) Recovery of inter-block information when block sizes are unequal. Biometrika, 58, 545-554.
Pinheiro, J. C., and Bates, D. M. (2000) Mixed-effects models in S and S-PLUS.
Searle, S. R., Casella, G., and McCulloch, C. E. (1992) Variance components.
Shin, Y. F., Hsiao, C. K., Chen, C. J., Chang, C. W., Hung, P. T., and Lin, L. K. (2001) An intervention trial on efficacy of atropine and multi-focal glasses in controlling myopic progression. Acta Ophthalmologica Scandinavica, 79, 233-236.
Stram, D. O., and Lee, J. W. (1994) Variance components testing in the longitudinal mixed effects model. Biometrics, 50, 1171-1177.
Verbeke, G., and Molenberghs, G. (2000) Linear mixed models for longitudinal data.
Ware, J. H. (1985) Linear models for the analysis of longitudinal studies. The American Statistician, 39, 95-101.
Wolfinger, R. D. (1997) An example of using mixed models and Proc Mixed for longitudinal data. Journal of Biopharmaceutical Statistics, 7(4), 481-500.
Zeger, S. L., and Karim, M. R. (1991) Generalized linear models with random effects; a Gibbs sampling approach. American Statistical Association, 86, 79-86.
SAS / STAT User’s Guide, Version 8(1999)
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
1. 4. 王朝鐘 (1994) 梔子苷衍生物抗癌作用之研究,行政院衛生署中醫藥年報,11(2):328-354。
2. 6. 朱紹洪 (1979) 天然食用香料。食品工業發展研究所,新竹。
3. 9. 何子樂 (2000) 中藥內的芳香化合物 (上),科學月刊,31(3):232-240。
4. 11. 呂鋒洲 (1998) 中藥材抗自由基能力之研究,行政院衛生署中醫藥年報,16(2):169-187。
5. 13. 李季眉 (1982) 苦瓜抑菌成份的抽取,食品科學,9(3,4):138-147。
6. 15. 阮進惠、林翰良、羅淑珍 (1997) 幾丁聚醣水解物之連續式生產其抑菌作用,中國農業化學會誌,35(6):596-611。
7. 19. 林勝雄 (1974) 黃梔子色素穩定性之研究,屏東農專學報,16:50-58。
8. 21. 邱年永、李志誠 (2001) 健康長壽中藥-澤瀉,明通醫藥,292:18-19 。
9. 24. 洪素卿 (1999) 華人生物科技產業明日之星-傳統中草藥,食品資訊,158(2):58。
10. 26. 殷梅津、張淑君、蘇國雄 (1997) 若干香辛植物萃取液抑制黑麴菌及白色念珠菌生長之研究,食品科學,24(3):384-388。
11. 33. 許義勇 (1993) 氧自由基、抗氧化物、癌病發生機轉與防治,自由基生物學與醫學,1:24-32。
12. 36. 陳光華、鄧德豐 (1977) 蔬菜中抑制微生物之物質,食品科學,4(2):33-44。
13. 38. 陳明豐 (1997) 肝炎常用中藥方劑之抗氧化作用的研究,行政院衛生署中醫藥年報,15(1):100-111。
14. 39. 陳明豐 (1998) 七寶美髯丹的抗氧化作用之研究,行政院衛生署中醫藥年報,16(2):189-207。
15. 46. 黃文哲、李洪潮 (1991) 丁醇生產菌Clostridium saccharoperbutyl acetonicumg生長抑制物質之研究,中國農業化學會誌,29(3):318-327。
 
系統版面圖檔 系統版面圖檔