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精神病学研究中纵向数据分析的介绍（英文）
被引量：
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作者
Liu X
《上海精神医学》
CSCD
2015年第4期256-259,共4页
精神卫生问题的发生、发展及对其管理都需要相对较长的时间,所以相当一部分精神病学研究——特别是能够明确回答有关生物、心理和社会因素复杂的相互作用的研究——要求对患者及其生活环境进行跨时长久的多种评估。然而,许多精神病学的...
精神卫生问题的发生、发展及对其管理都需要相对较长的时间,所以相当一部分精神病学研究——特别是能够明确回答有关生物、心理和社会因素复杂的相互作用的研究——要求对患者及其生活环境进行跨时长久的多种评估。然而,许多精神病学的研究人员使用不正确的统计方法来分析这一类型的纵向数据,这一问题会导致分析结果中出现无法识别的偏倚而由此得出不正确的结论。本文就纵向数据分析的话题做了介绍。文章探讨了纵向数据分析中使用的不同数据集结构、缺失数据的分类和处理以及使用纵向数据建立多元回归模型时对个体内相关性校正的方法。
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关键词
个体内相关性
纵向
数据
缺失
数据
多元与一元数据结构
重复测量
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职称材料
题名
精神病学研究中纵向数据分析的介绍（英文）
被引量：
1
1
作者
Liu X
机构
DoD Deployment Health Clinical Center
Department of Psychiatry
出处
《上海精神医学》
CSCD
2015年第4期256-259,共4页
基金
partially supported by the National Institute on Aging(NIH/NIA Grant No.:R03AG20140-01)
文摘
精神卫生问题的发生、发展及对其管理都需要相对较长的时间,所以相当一部分精神病学研究——特别是能够明确回答有关生物、心理和社会因素复杂的相互作用的研究——要求对患者及其生活环境进行跨时长久的多种评估。然而,许多精神病学的研究人员使用不正确的统计方法来分析这一类型的纵向数据,这一问题会导致分析结果中出现无法识别的偏倚而由此得出不正确的结论。本文就纵向数据分析的话题做了介绍。文章探讨了纵向数据分析中使用的不同数据集结构、缺失数据的分类和处理以及使用纵向数据建立多元回归模型时对个体内相关性校正的方法。
关键词
个体内相关性
纵向
数据
缺失
数据
多元与一元数据结构
重复测量
Keywords
Intra-individual correlation
longitudinal data
missing data
multivariate and univariate data structures
repeated measurements
分类号
R749 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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作者
出处
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被引量
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1
精神病学研究中纵向数据分析的介绍（英文）
Liu X
《上海精神医学》
CSCD
2015
1
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