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1纵向研究概论1

1.1 背景知识1

1.2 统计学的基本方法原则2

1.3 分析纵向数据的知识基础2

1.4 本书的示例2

1.5 统计分析软件3

1.6 纵向研究的数据结构4

1.7 统计符号4

1.8 第2版的创新之处5

2研究设计6

2.1 背景知识6

2.2 观察性纵向研究7

2.2.1 时期效应和队列效应7

2.2.2 其他干扰效应10

2.2.3 示例11

2.3 实验性（纵向）研究12

3连续性结果变量14

3.1 前后两次测量的纵向研究14

3.1.1 示例15

3.2 配对t检验的等价非参数检验16

3.2.1 示例16

3.3 多次测量的纵向研究17

3.3.1 “单变量”资料分析举例19

3.3.2 结果变量与时间关系的曲线21

3.3.3 示例22

3.3.4 示例23

3.4 “单变量”或“多变量”分析27

3.5 组间比较28

3.5.1 “单变量”分析：示例29

3.5.2 示例30

3.6 评论35

3.7 Post- hoc过程35

3.7.1 示例35

3.8 不同组之间的对比37

3.8.1 示例37

3.9 重复测量资料MANOVA的等价非参数检验39

3.9.1 示例40

4连续性结果变量——与其他变量的关系41

4.1 背景知识41

4.2 “传统”分析方法41

4.3 示例42

4.4 纵向分析方法44

4.5 广义估计方程（Generalized Estimation Equation）45

4.5.1 简介45

4.5.2 工作相关结构（Working correlation structure）46

4.5.3 对GEE分析得到的回归系数的解释48

4.5.4 示例49

4.6 混合模型分析（Mixed model analysis）55

4.6.1 背景知识55

4.6.2 纵向研究的混合模型55

4.6.3 示例58

4.6.4 评论64

4.7 GEE分析和混合模型分析的比较65

4.7.1 “协方差校正”的方法66

4.7.2 混合模型分析的扩展67

4.7.3 评论67

5时间趋势分析69

5.1 随时间的变化69

5.2 组间比较76

5.3 时间校正79

6纵向数据分析的其他模型83

6.1 简介83

6.2 变通模型（alternative models）83

6.2.1 时间滞后回归模型（time-lag model）83

6.2.2 差分回归模型（model of changes）85

6.2.3 自回归模型（autoregressive model）86

6.2.4 模型总结87

6.2.5 纵向回归模型分析示例87

6.3 评论93

6.4 示例94

7二分类结果变量96

7.1 简单的分析方法96

7.1.1 两次测量96

7.1.2 两次以上测量97

7.1.3 组间比较97

7.1.4 示例98

7.2 和其他变量的关系101

7.2.1 经典分析方法101

7.2.2 示例101

7.2.3 复杂统计方法102

7.2.4 示例103

7.2.5 Logistic GEE分析和Logistic混合模型分析的比较110

7.2.6 其他模型111

7.2.7 评论112

8多分类和“计数”结果变量113

8.1 多分类结果变量113

8.1.1 两次测量113

8.1.2 两次以上的测量114

8.1.3 组间比较114

8.1.4 示例114

8.1.5 和其他变量的关系117

8.2 “计数”结果变量122

8.2.1 示例123

8.2.2 计数变量GEE分析和混合模型分析的比较129

8.3 评论130

9实验性研究的数据分析131

9.1 背景知识131

9.2 连续性结果变量132

9.2.1 只有一次随访测量的实验性研究132

9.2.2 一次以上随访测量的实验研究143

9.2.3 小结160

9.3 二分类结果变量160

9.3.1 简介160

9.3.2 简单分析方法161

9.3.3 复杂分析方法161

9.3.4 其他方法165

9.4 小结167

10纵向研究的缺失值处理168

10.1 背景知识168

10.2 可忽略的或能够提供信息的数据缺失169

10.3 示例170

10.3.1 创建含有缺失数据的数据库170

10.3.2 影响数据缺失的因素分析171

10.4 对含有缺失数据的数据库的分析173

10.4.1 示例173

10.5 插值方法175

10.5.1 连续性结果变量175

10.5.2 二分类和多分类结果变量178

10.5.3 示例178

10.5.4 小结186

10.6 缺失数据数据库的GEE分析和混合模型分析的比较187

10.7 小结187

11样本量的计算189

11.1 背景知识189

11.2 示例191

12纵向数据分析软件193

12.1 背景知识193

12.2 连续性结果变量的GEE分析193

12.2.1 Stata193

12.2.2 SAS193

12.2.3 R195

12.2.4 SPSS196

12.2.5 小结197

12.3 二分类结果变量的GEE分析197

12.3.1 Stata197

12.3.2 SAS197

12.3.3 R198

12.3.4 SPSS199

12.3.5 小结200

12.4 连续性结果变量的混合模型分析201

12.4.1 Stata201

12.4.2 SAS201

12.4.3 R204

12.4.4 SPSS206

12.4.5 MLwiN210

12.4.6 小结211

12.5 二分类结果变量的混合模型分析212

12.5.1 简介212

12.5.2 Stata213

12.5.3 SAS214

12.5.4 R216

12.5.5 SPSS218

12.5.6 MLwiN221

12.5.7 小结223

12.6 分类结果变量和“计数”结果变量223

12.7 “协方差校正”法224

12.7.1 示例225

13进一步研究233

13.1 背景知识233

13.2 结果变量的上限或下限的删失233

13.2.1 简介233

13.2.2 示例234

13.2.3 评论239

13.3 不同发展轨迹下的个体分类240

参考文献243