SPASS广义线性混合模型
时间: 2025-01-31 15:44:53 浏览: 125
### SPSS 中广义线性混合模型 (GLMM) 的使用教程
#### 1. 数据准备
在 SPSS 中应用广义线性混合模型之前,需确保数据集已准备好并导入到软件中。通常情况下,数据应按照长格式排列,即每一行代表一次观测。
#### 2. 打开 GLMM 对话框
通过菜单路径 `Analyze -> Mixed Models -> Generalized Linear` 来启动广义线性混合模型对话框[^1]。
#### 3. 设置响应变量和分布类型
指定要分析的因变量以及相应的概率分布形式(例如泊松分布用于计数资料)。对于非正态分布的数据,选择合适的链接函数非常重要,这有助于更好地拟合实际观察值与预测值之间的关系。
#### 4. 定义固定效应因子
点击右侧窗口中的 "Fixed..." 按钮进入设置界面,在这里可以选择哪些自变量作为固定的协变量加入到最终建立起来的统计学方程里去。
#### 5. 添加随机成分
利用左侧列表下方的 “Random...” 链接来定义研究设计中存在的层次结构或群聚现象所带来的变异源;比如个体间的差异、时间序列内的波动等都可以被纳入考量范围之内。
#### 6. 运行模型并解释结果
完成上述配置之后即可执行运算过程,并查看输出的结果表格以评估各个参数估计量的意义及其显著水平。特别注意的是,当涉及到多层嵌套式的抽样方案时,应当仔细审查由不同级别贡献出来的残差项是否存在异质性的迹象。
```spss
* 示例代码 *.
GENLINMIXED
/DATA_STRUCTURE SUBJECTS=id REPEATED_MEASURES=visit
/FIELDS TARGET=count TRIALS=None OFFSET=None
/TARGET_OPTIONS DISTRIBUTION=Poisson LINK=log
/FIXED EFFECTS=time WITH_INTERCEPT=yes
/RANDOM USE_subject_intercept=yes COVARIANCE_TYPE=Diagonal
/BUILD_OPTIONS TARGET_CATEGORY_ORDER=ASCENDING INPUTS_CATEGORY_ORDER=ASCENDING MAX_ITERATIONS=100 CONFIDENCE_LEVEL=95 DF_METHOD=RESIDUAL CI_FOR_EXP_B=no COVARIANCE_MATRIX=MODEL
/EMMEANS TABLES=time SCALE=ORIGINAL COMPARE=time CONTRAST=PAIRWISE PADJUST=LSD.
```
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