重復測量資料是指對同一研究對象的同一個結局指標在不同時間點或不同條件下進行多次測量得到的數據，其目的是（1）關注結局指標水平是否隨著時間發生變化；（2）關注各處理組均數隨時間變化的趨勢是否相同；（3）關注各處理組所有時間點的總體均數是否相同。常見的基本假設檢驗方法比如t檢驗、普通的多因素方差分析或者回歸模型均要求觀察值相互獨立，因此應對不獨立的重復測量設計數據時可能增加統計推斷錯誤風險。本文以“糖尿病患者血糖控制效果的實驗性研究”為例，探討重復測量資料的統計分析策略，供廣大衛生科技工作者參考。

1.重復測量資料分析需要考慮的若干關鍵數據特征

不同特點的重復測量資料，統計分析策略不同。結局是否是定量數據。血糖的定量結局和血糖二分類結局（正常/異常）的分析策略不同。

（1）???結局變量數據是否呈正態分布。若對空腹血糖值進行分析，無論采用方差分析或者回歸分析，一般要考慮殘差是否正態的問題。正態分布與偏態分布數據采用的統計學方法不同。

（2）???重復測量結局資料是否包括基線值。基線值是實驗性研究通常會采集的數據。對結局指標進行多次測量時，第1次測量發生在實驗前（T0），得到的即為基線值（表1）；由于基線值并不屬于研究效應指標，一項研究是否存在著基線值將影響統計策略的選擇。

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總結

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