北京
當重復測量的數據呈偏態分布或缺失時，該如何進行重復測量數據的分析？
當重復測量的指標是定性變量時，該如何進行重復測量數據的分析？
當每個研究對象有多條隨訪數據時，該如何選用數據和對應的分析方法？
當研究的因變量是個多選題時，該采用哪種統計分析方法？
醫咖會 視頻 課程《廣義估計方程的SPSS及Stata軟件實現》將給你答案。課程包含五部分內容：（1）非獨立性數據的介紹；（2）廣義估計方程（GEE）的簡介；（3）廣義估計方程的應用案例；（4）廣義估計方程的SPSS及Stata軟件實現；（5）總結與擴展。
這里分享其中一課《廣義估計方程的應用案例》。 點擊左下方“閱讀原文”，即可查看完整視頻！
非獨立性數據包括4種類型：重復測量數據、縱向數據、層次結構數據、多選題。
面對這些非獨立數據，就要用廣義估計方程來解決。廣義估計方程是一種新的參數回歸分析方法，是在廣義線性模型的基礎上發展而來，通過作業相關矩陣和擬似然函數解決了數據間的非獨立問題，實現了縱向數據回歸參數的穩健估計。
本節課程將對應用廣義估計方程的 5個案例進行詳細介紹 。案例1為重復測量數據：
案例2為縱向隨訪數據：
案例3為因變量相關性數據：
案例4為多重應答數據：
案例5為層次結構數據：
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