SLR与HLR模型在评估肠道清洁药物有效性中的比较

【摘要】：目的探讨传统Logistic回归(standard logistic regression,SLR)模型和多水平Logistic回归(hierarchical logistic regression,HLR)模型的差异及应用。方法以一个由234例受试者参加的多中心随机对照临床试验为例,分别建立SLR和HLR模型,并对两个模型的结果进行分析和比较。结果经空模型检验,数据存在组内相关(ICC=5.58%)。通过HLR模型与SLR模型给出的参数比较发现,SLR认为正常体重与低体重人群相比,肠道清洁质量变差OR=0.30;95%CI=(0.10,0.93)。而HLR给出的结果则认为正常体重与低体重人群相比,肠道清洁质量无差异OR=0.30;95%CI=(0.09,1.01)。结论多水平模型对于处理聚集效应的数据具有优势,当数据存在分级结构或聚集效应时,HLR考虑了数据聚集效应导致的组间方差变化,可信区间的估计更为保守,减少了第I类错误发生的概率,在流行病学资料的处理中具有一定推广性。 【作者单位】： 中国医学科学院阜外心血管病医院卫生部心血管病防治中心生物统计部;北京师范大学数学科学学院;
【关键词】： 模型 理论 Logistic模型 统计学 非参数
【分类号】：R181.3
【正文快照】： 在流行病学资料中,广泛存在着分层结构,即较低层次的单位嵌套于较高层次的单位之中,由此产生了大量具有一定聚集效应的分层数据,由于同一层单位与其他层相比,具有更大的相似性,易导致层内观察对象不相互独立,即存在组内相关。这种分层数据的非独立性可以通过组内相关系数(intr

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