非独立数据的相关性分析  

The Analysis of Correlation in Non-independent Data

作　　者：萨建[1] 刘桂芬[1] 

机构地区：[1]山西医科大学卫生统计学教研室,太原030001

出　　处：《数理医药学杂志》2007年第6期821-824,共4页Journal of Mathematical Medicine

基　　金：山西省自然科学基金资助(No.20051091)

摘　　要：为了探讨环境医学研究中不满足独立性要求资料相关性分析的方法,针对双反应变量重复测量资料的特点,采用SAS软件的MIXED过程,建立线性混合效应模型。在双反应变量重复测量资料模型构建过程中,使用SAS的MIXED过程,将重复测量数据间的相关性分为变量之间的相关与重复测量个体值之间的相关两部分。使用SAS软件的MIXED过程不仅可更加准确地进行相关性分析,且可分别拟合不同的混合效应模型,以获得最佳的分析结果。To sudy the method of analysis of correlation in non-independent data which usually appear in environmental medicine. According the characteristics of the bivariate repeated measurement data, using the MIXED procedure of SAS software to fit linear mixed effects model. In modelling the bivariate repeated measurement data, using the PROC MIXED of SAS, the correlation between data could be cut into two parts： between variables and between multiple measurements. The PROC MIXED of SAS not only can analyse the correlation more accurately,but also can fit different mixed effects models to obtain the best results.

关 键 词：双反应变量重复测量 PROC MIXED 线性混合效应模型 相关 

分 类 号：R195.1[医药卫生—卫生统计学]