多元二元纵向数据分析：GEE模型的三种方法对比与FDCS应用

本文主要探讨了多元二元纵向数据分析中的三种模型比较，针对生物医学和社会领域中的复杂问题提供了关键见解。作者Hissah Alzahrani，来自沙特阿拉伯麦加乌姆阿勒卡大学应用科学学院数学科学系，聚焦于如何有效处理多个相关二进制结果的数据分析。在多变量纵向数据的研究中，这种类型的数据经常涉及到重复测量和潜在的内在关联。 第一种方法采用Generalized Estimating Equations (GEE) 方法，其核心在于同时考虑多个二进制结果的多元结构，并试图估计一组协变量参数。这种方法的优势在于能够在一个统一的框架内处理复杂的共变性，这对于理解多个结果间的相互作用和共同影响至关重要。 第二种方法则关注于分别估计每个二进制结果的协变量参数，它强调了个体结果的独立分析，适用于那些希望深入了解每个特定结果与协变量之间关系的研究者。这种方法有助于揭示单一结果的独特特性，但可能会忽视它们之间的潜在联系。 第三种模型进一步扩展了前两种方法，它考虑的是每种结果组合的协变量参数估计。这种综合性的视角能够提供更全面的结果组合效应，有助于研究人员识别出不同结果组合下的共同模式或差异。 在实践应用部分，文章以佛罗里达牙科保健研究（FDCS）为例，这是一个连续四次测量了三个二进制结果和五个协变量的研究。由于FDCS研究中的结果高度相关，因此使用这三种方法进行分析可以更好地揭示结果间的关系以及协变量的影响程度。 通过对比这三种模型，本文旨在评估它们在估计效率、解释力和适用场景上的差异，为实际研究者提供了选择合适的分析策略的依据。对于处理具有多重结果和复杂结构的纵向数据研究者来说，这篇文章无疑是一份宝贵的参考资料，它强调了模型选择的重要性以及在实际问题中灵活运用各种方法的必要性。