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【中文期刊】 胡纯严 胡良平 《四川精神卫生》 2023年36卷z1期 30-36页ISTIC
【摘要】 本文目的是介绍与单因素两水平和多水平设计定量资料多元方差分析有关的基本概念、计算方法、两个医学实例以及SAS实现.基本概念包括试验因素与属性因素、方差分析与协方差分析、自变量与协变量、矩阵与行列式;计算方法涉及一般统计量、4个多元方差分析检...
- 概要：
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【中文期刊】 曹文君 徐勇勇 等 《中国公共卫生》 2015年31卷9期 1136-1139页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 量化分析健康危险因素对健康状况的影响效应.方法 采用多元多水平方法(MVML)探索4 926名参加体检人员不同时间(2008-2010年)在体质指数(BMI)、吸烟、饮酒、体育锻炼和蔬菜、水果摄入等可控因素上的变化对脂蛋白、甘油三酯(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 钱莎莎 邢健男 等 《中国公共卫生》 2017年33卷9期 1414-1416页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 多水平统计模型结合方差分析和多元统计理论,作为统计分析新技术在处理具有层次结构的数据时表现出绝对优势.本文就其基本原理和形式、参数估计和检验、应用条件以及应用资料类型和领域作简单介绍.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘巧兰 沈卓之 等 《中华流行病学杂志》 2010年31卷3期 333-339页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 探讨多变量多水平模型在生物等效性评价中的应用价值.以4×4交叉试验设计的国产和进口罗格列酮药物生物等效性评价为研究实例,研究多变量多水平模型在同时评价多个指标等效性时方差分量的分解方式,并探讨在多变量多水平框架下评价平均、群体和个体等效性评...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Oosterhoff, M. ; Joore, M. ; 等 《Obesity reviews: an official journal of the International Association for the Study of Obesity》 2016年17卷11期 1131-1153页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Childhood obesity and hypertension;multivariate multilevel meta-analysis;prevention;
- 概要：
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【外文期刊】 Chrcanovic, Bruno Ramos ; Kisch, Jeno ; 等 《The International journal of oral & maxillofacial implants》 2017年32卷5期 1097-1102页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 dental implant;failure;multilevel mixed effects parametric survival analysis;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kristjansson SD ; Kircher JC ; 等 《Psychophysiology》 2007年44卷5期 728-736页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 multilevel models;growth curve models;repeated measures analysis of variance;
- 概要：
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【外文期刊】 Fridolfsson, Jonatan ; Arvidsson, Daniel ; 等 《Scandinavian journal of medicine & science in sports.》 2021年31卷12期 2333-2342页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 accelerometer;discriminant analysis;multicollinearity;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Huh, David ; Mun, Eun-Young ; 等 《Addictive behaviors》 2019年94卷 162-170页
【关键词】 Meta-analysis;Individual participant data;Bayesian multilevel modeling;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Yue, Ye ; Jang, Jeong Hoon ; 等 《Statistical methods in medical research》 2024年33卷1期 112-129页
【关键词】 Agreement;concordance correlation coefficient;functional data;
- 概要：
- 方法：
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