Browsing by Author "姜信安"

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    心肌梗塞與氣溫敏感度的長期追蹤資料分析
    (2023) 姜信安; Chiang, Hsin-An
    分析長期追蹤的資料時，常見且廣泛被使用的統計分析方法有以下三種。第一種方法為羅吉斯回歸分析(Logistic Regression)：若應變數(outcome)為連續型資料，使用特定的切點將應變數區分為二元變數，或是應變數已為二元資料，並忽略個體在不同時間的觀測值，使個體最終只有一個觀測值，最後使用羅吉斯回歸分析資料。然而，將應變數的多變量資料型態強制轉成單變量進行分析，容易導致估計上的偏誤。第二種方法為廣義估計式分析(Generalized estimating equation, GEE)，此分析方法同時考慮個體在不同時間的觀測值，應變數可為二元資料或為連續資料，透過選擇不同的工作相關矩陣(working correlation matix)，進行估計和推論。我們考慮第三種常見且可以設定隨機效果(random effect)的方法：線性混和模型分析(Linear mixed model, LMM)，若應變數原為連續資料型態，同時考慮不同時間的觀測值，亦可避免切點的不準確性。此篇論文透過臨床的長期追蹤資料，利用上述三種方法，尋找心肌梗塞與氣溫及其他變數之間的關係，並建立最佳模型，最終預期可供臨床醫生作為分析的參考。