longitudinal models | 纵向研究 | mixed model

博客围绕纵向研究数据的统计建模及评估展开。介绍了纵向研究的概念,使用R和lme/lmer拟合不同层级纵向模型。阐述标准步骤,包括了解数据,关注age、sex等指标;明确分析目的;选择GLMM模型;用AIC、BIC评估不同模型。

A longitudinal study refers to an investigation where participant outcomes and possibly treatments or exposures are collected at multiple follow-up times.

纵向研究是指在多个跟随时间点下收集参与者结果和可能的治疗/状况下的调查。

Using R and lme/lmer to fit different two- and three-level longitudinal models

 

random effects- 随机效应

fixed effect - 固定效应

Fixed Effects vs Random Effects

 

标准的统计建模及评估的步骤:

  1. 了解要分析的数据;
  2. 明确分析的目的;
  3. 选择合适的模型;
  4. 不同模型的评估;

 

1. 了解要分析的数据;

ALSPAC data - Explore data and samples

重点关注的指标:

age

sex

PGS

BMI

 

2. 明确分析的目的;

BMI ~ age + age2 + sex + pgsC + pgsM + mBMI and interaction of each with age, age2, and sex

3. 选择合适的模型;

GLMM

4. 不同模型的评估;

AIC

BIC

 

待续~

 

转载于:https://www.cnblogs.com/leezx/p/11066244.html

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