Ann Jessup，一個護理系即將畢業的博士班學生，其 committee member 之一正是我老闆 Dr. Bangdiwala。由於這一陣子我老闆跑去智利不知道去幹啥，因此 Ann 的博士論文中的統計部分就落到我的頭上了。 她的論文題目裡面用到所謂的 GEE model，這對我來說並不是太困難的事情。但之後卻發生了連我 RA 老闆 Mark 都不知道該怎樣解決的麻煩。第一個麻煩是，Ann 要從下面這三個 GEE model 中挑選最好的一個 ： Y=X1+X2+X3+W Y=X1+X2+X3+V Y=X1+X2+X3+Z 這三個模式除了最後一個獨立變數不一樣之外，其餘都一樣。簡單的作法就是分別做三個模式，如果 W,V,Z 其中一個顯著而另兩個不顯著，自然就可以認定含有那一個顯著變數的模式是比較好的。 但是，如果有兩個以上顯著呢？ 當然，我沒有一開始就直接去跑這三個模式，所以不知道結果會是如何，但總是要假設一下各種可能性。如果是在 mixed model，這種 non-nested 的情況就直接用 AIC 或 BIC 這兩個數據來判定，越小的越好。那 GEE model 有沒有類似的準則可以判定呢？答案是有的！GEE model 也可以用 AIC，但不幸的是，目前 SAS 9.1.3 版的 PROC GENMOD 沒有內建這個功能。（聽說9.2版會內建了，但不知啥時才會 release 出來）。於是我就上網去看看有沒有其他人發明相關的方法，果真發現一個叫做 QIC 的數據，而且 SAS 公司已經把他的 macro 程式放在網上任意下載。所以我就拿 SAS 提供的程式搞定了這一部份。 第二個麻煩是，當選好了 GEE model，要如何做模式檢測來挑出可能的離群值或影響值呢？其他的統計模式都有些方法可以來做模式檢測，就唯獨 GEE model 沒看過什麼模式檢測。我翻了以前上課的講義，老師也沒講這一段。跑去問 Mark，他居然也不知道。此時，又得去拜一下 Google 大神了。沒想到不只有人把這段理論給弄了出來，連程式也寫好了。不過更幸運的是，發表這些 paper 的學者中，有一個共同名字，叫做 John Pressier。而這位仁兄，正巧就是我的 committee member 之一。 於是乎當然就很高興的把 paper 稍微讀一下，接著就馬上下載他寫好的 macro 來用。中間遇到一個問題，那就是他的程式裡面並沒有辦法設定某些變數是離散的。後來直接寫信去問他，他叫我把那些變數改成 dummy variable 就搞定了。 所以，就在這麼許多巧合和運氣之下，Ann 的兩大問題就這樣被我解決了。同時間自己也學到了很多，其實我應該要更感謝 Ann 才對，否則我永遠也不會知道 QIC 和 GEE model diagnostic 的存在。來護理系工作真是惠我良多啊。
COMMENT: 很喜歡你寫的blog， 問個小問題， 一般linear regression, logistic regression, cox regression都有model selection (stepwise)的指令， 但若在GEE中要做model selection， 你知道要怎麼做嗎？ 謝謝
COMMENT: SAS沒有在PROC GENMOD中設計model selection的指令。最完整的作法就 是用Likelihood Ratio Test來檢定兩個nested model是否有顯著差異。 Ex: H0:(Reduced model)Y=b1*X1+b2*X2 H1:(Full model)Y=b1*X1+b2*X2+b3*X3 上述就等於： H0:b3=0 H1:b3=!0 當然一開始就要從saturated model當作full model，然後把其中一個變 數拿掉，當作reduced model。若經過LRT顯示H0 is not rejected，就表 示那個變數不顯著。然後下一步驟把沒有這個變數的模式變成full model，再拿掉一個變數當成reduced model，反覆操作上面的流程即可。 過程很麻煩，但這是最精確的作法。
COMMENT: 謝謝你！ 我也是這麼做， 希望SAS在9.1.3之後的版本能趕快增加這方面的功能， 就不用人工的方式了~~ 請問你有做過count data (Poisson regression)在time series方面的分析嗎？
COMMENT: 你可以看我相簿內放的一篇 paper，可以給你一點幫助。 -----
您好 不好意思打擾 在搜尋GEE 恰好看到您的網誌 像是看到救星 想請問GEE只能用SAS跑嗎? SPSS可以嗎?例如說第14.0或16.0版有這個功能嗎? 謝謝
SPSS V16.0（英文版）的 GEE 操作流程： 工具列->Analyze->Generalized Linear Models->Generalized Estimating Equations 但我沒用過SPSS跑GEE，因為我都用SAS跑 不過我還是順便進去看了一下SPSS的GEE功能 發現沒有我在文章中提到的model selection criterion 也就是QIC 所以你要用QIC做model selection的話 還是得用我的committee member, Dr. John Pressier, 所寫的QIC macro來跑
哈囉您好： 因為搜尋GEE而來到您的網誌， 想問個有關GEE的問題：請問目前GEE是否能跑mutiple outcome的迴歸? 我的意思是，outcome變項是三類以上的類別變項。 謝謝^^
proc genmod的model statement後面的dist option用multi即可。
您好,看到您對於linear mixed model(LMM)也相當了解,在此希望您能救救我... 請問進行LMM前變項需進行的檢定除常態分佈外還有其他的嗎? 另外,於LMM的模式檢定,不看-2LL(-2 Restricted Log Likelihood)嗎,其與AIC( Akaike's Information Criterion)及BIC( Schwarz's Bayesian Criterion)這三個的差別?....感謝
你要做的檢定不是在進行GLMM前，而是在進行GLMM後 請去搜尋GLMM的model diagnositcs和influential analysis 如果你用sas跑程式的話，就把下面這篇SUGI的技術文件讀一讀 http://www2.sas.com/proceedings/sugi29/189-29.pdf 至於你說的模式檢定，其實應該是「模式選擇」（Model Selection） -2 Restricted Log Likelihood只是拿來計算AIC等criteria的元素 本身並沒有辦法直接決定模式的選擇 所以只要看AIC/BIC即可 AIC/BIC的差別google一下就有 通常用任一個criterion應該都會得到一致的結果 比方說A模式的AIC小於B模式的AIC 則A模式的BIC大都也會小於B模式的BIC 不過我通常會建議使用LRT(Likelihood Ratio Test)來進行GLMM底下的model selection 用LRT是最正統的方法，也可以避免遇到AIC和BIC結果不同調的情況
又是我, 不好意思可以請教GEE的問題嗎? 由於這個研究case crossover study 除了用conditional logistic regression外, 我也想用GEE 看drug A,B的OR有沒有與conditional logit一致. 所以我也放了先前跟您提過的,將drug A,B可能使用的情形設成contrast"pairwise" x, 若model y=x, 可以跑出GEE result, 但再加上其他變項,GEE有出現parameter estimate, 但均無95%CI, Z,p,想不透到底錯在哪呢? 可以幫我看一下嗎? 非常謝謝!! 對象均為有發生event的, 取case period,3 control periods prior to the event. 所以一人有四筆觀察資料. 請看我只放一個x 的program: proc genmod data=insu_fin2 descend; class x(ref='4') id; model outcome=x / dist=bin; repeated subject=id / corr=unstr corrw; contrast "pairwise" x 1 0 0 -1, x 1 0 -1 0, x 1 -1 0 0 , x 0 1 -1 0, x 0 1 0 -1, x 0 0 1 -1;run; 接著放多個covariates, 有的是(0,1), 有的是連續var proc genmod data=insu_fin2 descend; class id x(ref='4'); model outcome=x drug_3 drug_4 drug_5 age pr sex c_index MPR period*x/ dist=bin expected; repeated subject=id / corr=unstr corrw; run; 另外參考書的作法用macro 也是做不出來~_~ %GEE1 (data=insu_fin2, YVAR=outcome, XVAR=intercpt x drug_3 drug_4 drug_5 age pr sex c_index MPR, LINK=3, VARI=3, CORR=6); run;
要看log裡面的error message比較快。
它寫error in computing variance function. error in parameter estimate. 這樣是只無法收斂嗎? 可是資料無missing data, 變項也覺得沒錯, 不知哪裡錯了呢. 謝謝~~
上面看了一些論壇上面的文章 發現有不少人也出現同樣的問題 但卻沒有看到一個比較正確的回覆 個人是推測你用unstructure covariance structure這邊可能有問題 因為UN的未知參數很多，所以有時候沒有辦法完全估計出來 你改成CS看看 不過嚴謹一點的作法得去做model selection 也就是得把每一個covariance structure都套進去看看 然後挑一個最好的 有時候如果repeated index是time的話 會自動假設covariance structure是AR(1) 不過當然會有例外 就看你做研究的嚴謹度如何了
我也用過exchangeable, 還是不行. 你說要每個covar structure 套的意思是Corr 1-6 都分別看看嗎? 有可能有autoregressive, 所以我試看看corr 的所有可能看看. (有一點看不太懂你的意思, 硬做看好了:p)
一些基本的cov structure如CS, AR(1), TOEP都可以試，不過用AR(1)的時候必須是要在時間變數的間隔是完全一樣才行。這些都試不出來的話再用其他進階的。
找了GEE MODEL 相關的資料~還是不知怎麼跑。重複量數到底要怎麼放在SPSS的GEE 變項?? 可以請妳教我GEE在SPSS的流程嗎? 感激不盡
老實講我不會用SPSS跑GEE，但我知道怎樣用google。 Enjoy it! http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/library/gee.htm