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为什么我强烈不推荐重复测量方差分析?
妙趣横生统计学
>《待分类》
2021.06.08
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临床研究,特别是随机对照研究,凡是碰到重复测量资料者,似乎大家都喜欢用重复测量方差分析。
其实郑老师也发表文章介绍过重复测量方差分析。不过即便是自己打自己的脸,我也得和大家说,重复测量方差分析,能不用就不用。
它是一种被严重误用和滥用的方法!
第一,
如果你是前后重复测量两次者,必定不能用重复测量方差分析。关于这一点,我在之前的推文已经介绍过了。
还没有王法?临床试验干预前后测量2次专家说要用重复测量方差分析?
第二,
如果是测量多次呢?重复测量方差分析带来的是平均效应,平均效益很多时候不能代表者我们想要探讨的效应(特别是存在着交互效应时候)。
举个例子:
·一项临床试验,评价干预措施对新冠肺炎患者疗效。分别在治疗前、治疗后2周、4周、6周进行随访调查。主要结局指标EQ-5D生命质量。我计算治疗后2周、4周、6周与治疗后的差值。画成下面的图。
如果通过重复测量方差分析,得到的结果是2周、4周、6周效应的的平均值
这个3.94,不代表2周,也不代表4周和6周,不是好结果。
第三,
重复测量方差分析不会因为重复测量资料增加而检验效能增加。
第四,
重复测量方差分析无法克服缺失值的问题,而绝大多数临床试验,特别随访多次时,都存在缺失值的问题。
第五,
重复测量方差分析无法克服结局偏态数据、等级数据的问题。
第六,
一旦用了重复测量方差分析,意味着的临床试验的结局指标设定和评价定义是不清晰的,这不是好的临床试验!
第七、
很多说应用重复测量方差分析因为关注时间效应!我想说的是,随机对照研究的时间效应,没有太大意义。
第八,
临床试验更推荐协方差分析、广义估计方程或者混合线性模型、广义混合线性模型来进行分析。
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