带协变量的广义估计方程(Generalized Estimating Equations,GEE)二(有交互作用)

在重复测量数据方差分析过程中，如果存在协变量，需要使用重复测量协方差分析的方法处理数据。这种情况常见于重复测量数据中包含基线测量数值的情况。同样，在广义估计方程(generalized estimatingequations, GEE)中同样可以处理带协变量的数据。本文将实例演示在SPSS软件中通GEE分析代谢变量的重复测量数据(有交互作用)的操作步骤。

关键词：SPSS; 重复测量; 重复测量资料; 协变量; 交互作用; 主效应; 单独效应; 协方差分析; 基线数据

使用两因素重复测量协方差分析一(有交互作用)—SPSS软件实现一文案例。研究A、B两种饲料对家兔的增重效果，选择20只家兔，随机分成两组，第一组用饲料A饲养，第二组用饲料B饲养，并于实验开始时(time0)、试验开始后第一个月(time1)、第二个月(time2)、第三个月(time3)分别测量2组家兔体重，试比较A、B两种饲料对家兔的增重效果有无差别？

广义估计方程需要使用长型格式数据，部分数据见图1。ID为研究对象编号，group是分组(1=A饲料，2=B饲料)；time0是实验开始时的测量体重，time是不同时点“time1”、“time2”、“time3”时的测量次数；weight为相应时间点检测的体重。本案例数据可从“附件下载”处下载。若数据为宽型格式数据，需要将其转换为长型格式，具体操作见长宽型数据转换，注意在转换过程中time0的数据不要被转成为长型格式。

复测量数据分析往往会遇到基线数据和后续测量数据的条件不一致的情况，如针对某种治疗方法对镇痛效果的影响，测量了治疗前和治疗后多次时间点的镇痛效果，此时基线数据和后续多个测量数据的条件则不一致。对于这种情况，基线数据一般不应作为重复测量的第一次纳入重复测量方差分析。本案例也是如此，其中试验开始时的测量数据与后面3次测量数据并不处于同一试验条件下，不适合当做重复测量数据进行分析，而应该当做协变量进行处理。

本案例的分析目的是比较A、B两种饲料对家兔的增重效果有无差别。由于3个时间点的数据属于重复测量数据，且有两个组别，一个协变量，可以使用广义估计方程进行数据分析。

【模块调取】选择“分析”—“广义线性模型”—“广义估算方程”(图2)。

【“重复”模块设置】在“广义估算方程”对话框“重复”模块(图3)中，将识别个体的变量“ID”选入右侧“主体变量”，将表示重复测量的变量“时间”选入“主体内变量”，“工作相关性矩阵”选择默认“自变量(正确翻译为：独立无相关)”，勾选“按非冗余参数的数目调整估计量”。

【“模型类型”模块设置】在“广义估算方程”对话框“模型类型”模块(图4)中，因为因变量是计量资料，所以选择“标度响应”下的“线性”。

【“响应”(因变量)模块设置】在“广义估算方程”对话框“响应”模块(图5)中，将“体重”选入“因变量”。

【“预测变量”(自变量)模块设置】在“广义估算方程”对话框“预测变量”模块(图6)中，将“分组”和“时间”选入“因子”。点击“选项”，打开“选项”子对话框(图7)，“因子的类别顺序”下选择“降序”，表示以自变量的第一个水平为参照计算相关参数和效应量；如果选择“升序”，则是以自变量的最后一个水平为参照计算相关参数和效应量。

【“模型”模块设置】在“广义估算方程”对话框“模型”模块(图8)中，将group、time、time0的主效应项以及group*time的交互效应项选入右侧“模型”。

【“统计”模块设置】在“广义估算方程”对话框“统计”模块(图9)中，补充勾选“包括指数参数估算值”，可计算OR、RR等效应量。

【“EM平均值”(边际估算均值)模块设置】在“广义估算方程”对话框“EM平均值”模块(图10)中，将左侧“因子和交互”下的group、time、group*time选入右侧“显示下列各项的平均值”，在“对比”下选择“成对”，左下角“多重比较调整”下选择“邦弗伦尼”。

所有模块设置完成后，点击主对话框的“确定”即可。

由于本案例有两个因素(一个为时间因素time，另一个为分组因素group)，因此需要首先判断两个因素之间是否存在交互作用。如果交互作用有统计学意义，则需要分析单独效应。

模型效应检验结果(图11)显示，“分组*时间”之间的交互效应有统计学意义(P