非独立数据与广义估计方程

4月10日，在线上与中国医学科学院信息研究所的研究生们一起学习了“非独立数据与广义估计方程”。今天把PPT内容分享给大家，希望能给各位的科研提供些许帮助。

内容包括6个部分，首先是4个问题，①当重复测量的数据呈偏态分布或缺失时，该如何进行重复测量数据的分析；②当重复测量的指标是定性变量时，该如何进行重复测量数据的分析；③当每个研究对象有多条随访数据时，该如何选用数据和对应的分析方法；④当研究的因变量是个多选题时，该采用哪种统计分析方法。

第二部分，由上述4个问题引出了非独立性数据，接着对非独立性数据进行了介绍和类型举例（匹配数据、函数型数据等为在PPT中列出）。针对不同类型的非独立性数据，有不同的分析方法。

第三部分，指出对于重复测量数据、纵向数据、因变量间有相关型的数据，我们可以使用广义估计方程（GEE），同时对GEE进行了简单介绍，包括广义线性模型、拟似然函数、作业相关矩阵等。

第四部分，按照数据类型，给出了四篇文献，简单介绍他们背景和使用GEE的原因。

第五部分，介绍如何整理数据，并展示如何使用SPSS、Stata、SAS和R语言实现GEE。

第六部分，对非独立性数据的分析方法进行扩展介绍，其中还要提到了实现多中心生存数据分析的混合效应Cox回归模型。