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雷达卡
一般教科书中介绍的重复测量资料分析方法，考察变量多为连续性变量，如下图所示：
其中group为分组变量，t0-t4为不同时点的收缩压。
但是如果因变量为多水平分类变量，如下图所示同一组人群不同处理措施下，不同月份出现不同等级咳嗽症状的人数分布表。
| 月份 | 处理 措施 | 不同等级咳嗽症状的分布人数 | |||
0 | 1 | 2 | 3 | ||
2 | 0 | 10952 | 1411 | 131 | 17 |
1 | 9900 | 231 | 9 | 2 | |
3 | 0 | 22443 | 2298 | 196 | 18 |
1 | 23100 | 898 | 122 | 6 | |
4 | 0 | 24651 | 2036 | 145 | 49 |
1 | 23833 | 1192 | 130 | 13 | |
5 | 0 | 26065 | 1503 | 134 | 18 |
1 | 24262 | 1353 | 128 | 20 | |
6 | 0 | 16244 | 671 | 94 | 9 |
1 | 14916 | 794 | 77 | 0 | |
（1） 重复测量资料分析方法与 SAS 程序 （余松林 等编著）
书籍下载网址1：http://yunpan.cn/cHRMemcuAhwRw 访问密码 541a
书籍下载网址2：http://d.dxy.cn/detail/7669905
（2） SAS帮助的CATMOD程序，以下摘取该程序的相关步骤进行分享。
Example 30.6 Repeated Measures, 2 Response Levels, 3 Populations
数据详细介绍及输出结果省略，具体SAS编码如下：
data group;
input a b c d Group wt @@;
datalines;
1 1 1 1 2 2 0 0 0 0 2 2 0 0 1 0 1 2 0 0 1 0 2 2
0 0 0 1 1 4 0 0 0 1 2 1 0 0 0 1 3 3 1 0 0 1 2 1
0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 2 2 0 0 1 1 3 5 0 1 0 0 1 4
0 1 0 0 2 1 0 1 0 1 2 1 0 1 0 1 3 2 0 1 1 0 3 1
1 0 0 0 1 3 1 0 0 0 2 1 0 1 1 1 2 1 0 1 1 1 3 2
1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 2 1 1 0 1 1 3 2
;
title 'Multiple-Population Repeated Measures';
proc catmod data=group;
weight wt;
response marginals;
model a*b*c*d=Group _response_ Group*_response_
/ freq;
repeated Trial 4;
title2 'Saturated Model';
run;
Example 30.7 Repeated Measures, 4 Response Levels, 1 Population
数据详细介绍及输出结果省略，具体SAS编码如下：
title 'Vision Symmetry';
data vision;
input Right Left count @@;
datalines;
1 1 1520 1 2 266 1 3 124 1 4 66
2 1 234 2 2 1512 2 3 432 2 4 78
3 1 117 3 2 362 3 3 1772 3 4 205
4 1 36 4 2 82 4 3 179 4 4 492
;
proc catmod data=vision;
weight count;
response marginals;
model Right*Left=_response_ / freq design;
repeated Side 2;
title2 'Test of Marginal Homogeneity';
quit;
京公网安备 11010802022788号
