為什么我強烈不推薦重復測量方差分析?

2023年鄭老師多門科研統(tǒng)計課程:多次直播,含孟德爾隨機化方法? ??

其實鄭老師也發(fā)表文章介紹過重復測量方差分析。不過即便是自己打自己的臉,我也得和大家說,重復測量方差分析,能不用就不用。
它是一種被嚴重誤用和濫用的方法!
第一,如果你是前后重復測量兩次者,必定不能用重復測量方差分析。關(guān)于這一點,我在之前的推文已經(jīng)介紹過了。
還沒有王法?臨床試驗干預前后測量2次專家說要用重復測量方差分析?(關(guān)注“醫(yī)學論文與統(tǒng)計分析”公眾號,可查看)
第二,如果是測量多次呢?重復測量方差分析帶來的是平均效應,平均效益很多時候不能代表者我們想要探討的效應(特別是存在著交互效應時候)。
舉個例子:
?一項臨床試驗,評價干預措施對新冠肺炎患者療效。分別在治療前、治療后2周、4周、6周進行隨訪調(diào)查。主要結(jié)局指標EQ-5D生命質(zhì)量。我計算治療后2周、4周、6周與治療后的差值。畫成下面的圖。

如果通過重復測量方差分析,得到的結(jié)果是2周、4周、6周效應的的平均值

這個3.94,不代表2周,也不代表4周和6周,不是好結(jié)果。
第三,重復測量方差分析不會因為重復測量資料增加而檢驗效能增加。
第四,重復測量方差分析無法克服缺失值的問題,而絕大多數(shù)臨床試驗,特別隨訪多次時,都存在缺失值的問題。
第五,重復測量方差分析無法克服結(jié)局偏態(tài)數(shù)據(jù)、等級數(shù)據(jù)的問題。
第六,一旦用了重復測量方差分析,意味著的臨床試驗的結(jié)局指標設定和評價定義是不清晰的,這不是好的臨床試驗!
第七、很多說應用重復測量方差分析因為關(guān)注時間效應!我想說的是,隨機對照研究的時間效應,沒有太大意義。
第八,臨床試驗更推薦協(xié)方差分析、廣義估計方程或者混合線性模型、廣義混合線性模型來進行分析。
早在2017年,Gosho and Sato 在J Clin Pharm Ther上發(fā)表了一篇題為<Trends in study design and the statistical methods employed in a leading general medicine journal>的文章,更加詳細系統(tǒng)地將2015年全年發(fā)表在NEJM上的238項原始研究重新分類并匯總。包括研究設計類型(Table 1),根據(jù)干預性研究vs觀察性研究分別匯總統(tǒng)計方法應用

在“repeated-measures analysis(重復測量分析)”,最常用的是mixed-effects model混合效應模型(11%),廣義估計方程(7%),廣義線性混合模型和重復測量方差分析(各3%),重復測量資料已經(jīng)很少用了!
我們公眾號將在8月12開展重復測量資料方差分析的課程,我們將介紹常規(guī)的重復測量資料方差分析、也將介紹混合效應模型和廣義估計方差,歡迎前來參加。

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