1、縱向研究的定義特征是應(yīng)變量隨時(shí)間重復(fù)測(cè)量，它不同于僅在一個(gè)固定時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量的橫斷面研究，其基本目的是研究應(yīng)變量隨時(shí)間的變化情況以及影響該變化的因素。在醫(yī)學(xué)研究尤其是大量臨床試驗(yàn)時(shí)，我們經(jīng)常遇見(jiàn)這種類(lèi)型的資料。縱向資料常用的研究方法很多，目前國(guó)內(nèi)廣泛使用的為邊際模型和隨機(jī)模型，到底哪種模型最優(yōu)，不是數(shù)據(jù)本身所決定的，它取決于研究背景和目的。 本文主要介紹邊際模型，它無(wú)需要求觀(guān)察值的分布假設(shè)，這種對(duì)分布假設(shè)的回避導(dǎo)致了一種稱(chēng)為“廣

2、義估計(jì)方程”的估計(jì)方法。經(jīng)廣義估計(jì)方程迭代求得回歸參數(shù)對(duì)個(gè)體內(nèi)關(guān)聯(lián)的指定具有穩(wěn)健性，但是對(duì)離群點(diǎn)不具有穩(wěn)健性，同時(shí)也可求得相關(guān)參數(shù)，其估計(jì)方法有許多，本文詳細(xì)介紹距估計(jì)和擬最小二乘法。穩(wěn)健估計(jì)方程的核心是把Huber函數(shù)應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)化殘差使廣義估計(jì)方程對(duì)離群點(diǎn)和非正態(tài)資料穩(wěn)健，但是它有一個(gè)很強(qiáng)的假設(shè)——誤差對(duì)稱(chēng)分布。 經(jīng)多元正態(tài)模擬試驗(yàn)可見(jiàn)：相關(guān)參數(shù)的距估計(jì)不存在且擬最小二乘估計(jì)漸近無(wú)偏，而回歸參數(shù)的QLS估計(jì)和距估計(jì)都漸近無(wú)偏。