重复测量

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【转帖】重复测量数据(repeated measures data)是医学领域十分常见的一种数据形式，是对同一研究对象的某个测量指标或多个测量指标，在不同时间点的多次重复测量结果。

该类数据具有系统结构的特点，即数据间存在一定的自相关性和随机误差至少分布于两个层次水平上，常常不满足常规统计分析方法所要求的独立性假定，使得其分析方法有别于一般的统计分析方法。重复测量设计资料的方差分析是实际工作中和教科书中最常用的方法，但其应用及其结果解释仍存在着不同程度的一些问题，尤其对于测量时间间隔不相等的资料，即不等距重复测量设计资料。常用的统计软件有SAS PROC GLM和SPSS GLM进行重复测量设计方差分析。

实例
一项药物代谢动力学研究，目的是对比某种药物的不同剂型在体内的代谢速度。剂型分胶囊型和片剂型。将16名受试对象随机分为两组，每组8名。一组给予胶囊，另一组给予片剂，分别在服药后1小时、2小时、4小时、6小时及8小时测定血中的药物浓度。这就是一个典型的重复测量数据，而且是不等距的重复测量

重复测量数据的分析方法在国内发表的论文中，误用情况并不少见，一种情况表现为重复进行各时间点的t检验，这样会增大假阳性错误。另一种情况是用随机区组方差分析。重复测量设计不同于随机区组设计的是，试验结果是按时间顺序排列，各时间点的数据存在程度不同的相关性，而且越是相邻的时间点，数据之间的相关性越大，当数据不满足“球对称”假设时，用随机区组方差分析也会增大假阳性错误。再一种情况为只分析单独效应，这样会损失信息。重复测量模型与方差分析相比较，具有简易性、高效性、科学性和先进性，结论较为可靠，是分析这类数据的强有力的手段。