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【中文期刊】 方杰 温忠麟 等 《心理科学进展》 2025年33卷4期 717-728页MEDLINEISTICPKUCSCD
【摘要】 随着密集追踪数据在社科领域的广泛运用,如何对密集追踪数据进行中介效应分析吸引了诸多研究者的注意.如果还是按通常追踪数据一样对待,采用多水平模型和多水平结构方程模型进行中介效应分析,则既忽略了变量之间的先后顺序,也无法探究变量之间动态变化的关...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 邓水平 李征毅 《深圳中西医结合杂志》 2025年35卷14期 13-17页
【摘要】 目的:探讨教学阅片对超声专业住院医师临床思维能力的影响.方法:选取深圳大学第一附属医院超声基地 2021 级、2022 级及 2023 级共 40 名住院医师作为研究对象,分别收集每位住院医师 3 次临床思维考核的成绩作为结局变量,以每次考...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 于石成 廖加强 等 《中国卫生统计》 2014年31卷2期 193-196,201页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 本文通过抽样调查实例,阐述多阶段抽样、不等抽样概率和事后分层特性不同产生的复杂抽样数据,其应用多水平模型分析的原理和方法.方法 对我国某省行为危险因素抽样调查的数据,应用未加权和加权的随机截距logistic回归模型分析了某些因素与跌...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 宋艳龙 宋平平 等 《中国卫生统计》 2014年31卷1期 27-30页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨老年人群中认知损害与抑郁症之间的关系,为制定科学合理的认知损害与抑郁共病防治策略,提高老年人生存质量提供理论依据.同时,对重复测量资料的多水平模型在纵向资料研究中的优势进行探讨,为慢性病共病进展的影响因素及其变化规律分析提供方法学...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张莉娜 《中国卫生统计》 2013年30卷4期 510-513页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 将混合响应类型的多水平模型应用到具有两个不同类型结局变量的重复测量资料的分析中.方法 对原始资料的格式作适当变换,构造一个水平1虚拟变量,将2个结局变量作为水平1上的观察单位,各时间点的重复测量为水平2单位,受试者为水平3单位,用ML...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周婷 兰蓝 等 《现代预防医学》 2017年44卷16期 2881-2885,2899页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 探讨广义估计方程(Generalized Estimating Equation,GEE)、广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Models,GLMM)和多水平统计模型(Muhilevel statis...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 马原林 牟雨婵 等 《现代预防医学》 2017年44卷9期 1622-1625,1633页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 通过纵向随访居民3个月的卫生服务利用行为,分析居民患病后就诊的影响因素.方法 从四川省第五次卫生服务调查的样本区(县)中抽取1个城市点和1个农村点,入户调查居民人口学特征、病伤后就诊情况,采用重复测量资料两水平logistic模型分析...
【关键词】 就医行为；重复测量资料；两水平logistic模型；
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【中文期刊】 李迪 熊华英 等 《四川大学学报（医学版）》 2015年46卷4期 624-627页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 分析农村居民两周就诊次数的影响因素,探讨多水平零膨胀Poisson模型在零过多计数资料中的应用.方法 利用第五次国家卫生服务调查四川省农村居民数据,采用多水平随机截距零膨胀Poisson回归模型分析四川省农村地区居民两周就诊次数的影响...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李丽霞 周舒冬 等 《中华流行病学杂志》 2014年6期 741-744页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 比较多水平模型和潜变量增长曲线模型在纵向数据分析中的应用。文中以结直肠癌患者术后的生命质量情况为实例，比较两种方法的异同。结果表明两方法的参数估计值结果非常接近，多水平模型在模型构建时较为容易，而潜变量增长曲线模型在模型评价等方面具有优势。...
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【中文期刊】 沈卓之 李晓松 等 《现代预防医学》 2014年41卷22期 4033-4039,4056页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 针对多阶段交叉设计中的不完整数据,分别采用多水平模型RIGLS算法、MOM以及REML算法分析,并与完整数据的结果进行比较.方法 针对BE研究中4×4交叉设计,分别运用FDA指导原则中推荐的矩法(Method of Moments,M...
- 概要：
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