不知道大家有没有思考过：为什么我们要重复测量？它到底有什么优势呢？是不是所有的情况都要或者都可以进行重复测量数据呢？重复测量数据的适用的条件或范围又是什么呢？如果进行重复测量数据，有哪些统计学方法呢？

笔者一直认为，在开展一系列的研究，我们应该要熟悉每个研究方法的使用条件和局限性。这如同我们临床医师开医嘱同一个道理，我们得需要了解药物的禁忌症和适用范围。

第一，重复测量数据的适用条件和范围取决于具体的研究目的、测量对象和研究设计。以下是一些适用条件和相关的考虑因素

• 稳定性要求：重复测量通常适用于要求测量结果在短时间内相对稳定的情况。如果测量对象或环境存在较大的变异，可能需要更频繁的测量或其他方法来应对变异性。
• 实验设计：在实验设计中，重复测量可以嵌入在实验的不同阶段或条件中。这有助于减少组间变异，使研究者更容易检测实验因素对变量的影响。
• 测量的复杂性：如果测量过程较为复杂或容易受到干扰，进行多次测量可以提高数据的可靠性。复杂性可能包括测量工具的灵敏性、主观判断的成分等。
• 资源可用性：重复测量可能需要更多的时间和资源，包括设备、人力和财力。在资源有限的情况下，需要权衡成本与收益，确定是否进行重复测量。
• 测量稳定性验证：在一些情况下，研究者可能需要验证测量工具的稳定性。通过重复测量同一对象，可以评估测量工具的一致性和稳定性。
• 预期效应大小：如果预期测量效应较小，可能需要更多的测量来检测到这一效应。较小的效应通常需要更大的样本量，或者通过重复测量来增加数据集的大小。

第二，进行重复测量数据有几个重要的目的和意义

• 提高可靠性和准确性：通过重复测量，可以减少由于偶然误差引起的数据变异。重复测量可以帮助识别和控制测量中的随机误差，从而提高数据的可靠性和准确性。
• 评估数据稳定性：通过多次测量同一样本或情境，可以评估数据的稳定性和一致性。如果多次测量的结果相差较大，可能表明存在系统性误差或测量不稳定性，需要进一步调查和改进测量方法。
• 增加统计能力：重复测量有助于增加数据集的大小，提高统计分析的能力。较大的数据集通常能够更好地反映总体的特征，减少由于抽样误差引起的不确定性。
• 验证实验结果：在科学研究和实验中，通过多次独立的测量来验证实验结果是一种常见的做法。如果实验结果在多次独立测量中都能得到相似的结论，就增加了对结果的信心。
• 检测异常值：通过多次测量，可以更容易地检测到异常值或离群点。异常值可能是由于测量误差、设备问题或其他干扰因素引起的，通过重复测量可以更好地识别和处理这些异常值。

第三，当进行重复测量数据分析时，有一些常见的统计学方法可以使用。这些方法旨在考虑数据的重复性，处理重复测量引入的相关性和变异性。以下是一些常见的统计方法。

1. 重复测量方差分析（Repeated Measures Analysis of Variance, RM-ANOVA）：这是一种用于比较两个或多个相关组之间平均值差异的方法。RM-ANOVA考虑了在不同条件下多次测量的变化，通过分解总体变异为组间变异和组内变异来进行分析。
2. 协方差分析（Analysis of Covariance, ANCOVA）：ANCOVA结合了方差分析和回归分析的思想，允许在分析中考虑一个或多个协变量。在重复测量设计中，ANCOVA可以用于调整初始测量值或其他协变量，以控制它们的影响。
3. 广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）：GEE是一种非常灵活的方法，用于处理重复测量数据，尤其适用于不同的测量间隔和缺失数据。它通过考虑协变量的平均效应和协方差结构来估计参数。
4. 多水平模型（Multilevel Models）：多水平模型，也称为分层模型或随机效应模型，允许在不同层次（例如，个体层次和观察层次）建模变异，它是将个体与时间点分别看做水平2 和水平1两个层次上的数据,水平2包含水平1(即每个人包含多次测量)。同时多水平模型也被称为随机系数模型、随机效应模型、混合效应模型等,是一种处理非独立数据的方法。

转自：微信公众号 护理统计随笔 作者 Stephan