隨機對照試驗(randomized controlled trial,RCT)是常見的實驗設計手法之一,近年來常遇到客戶使用廣義估計方程式(generalized estimating equations,GEE)進行介入效果的驗證,本篇文章將以最簡單的兩組前後測資料為例,使用SPSS 22.0進行操作說明及報表解讀。
進行GEE分析所使用的資料,必須為長資料格式(long form data),係指每一人次的資料必須為單獨一筆,像是標示A:ID 1受訪者的前後測資料必須分別輸入成兩筆資料。
還有一個需要注意的地方,每一位受訪必須有獨特的ID編碼,不能因為換成控制組而重新使用相同編號。
最後關於組別及時間的編碼方面,為了方便報表的解讀,時間通常依照時間點的順序從前測=1(或0)開始編號,而組別的部分,建議控制組的邊碼必須比實驗組小,以下圖為例,『組別=1為實驗組』、『組別=0為控制組』,或可以變更為『組別=2為實驗組』、『組別=1為控制組』。
一、操作
(1)點選「分析」→「廣義線性模式」→「廣義估計方程式」
(2)將「ID」丟入受試者變數
用來辨識資料哪幾筆來自於同一位受訪者。
(3)選擇工作相關矩陣(Working correlation matrix)
縱貫型資料一般會選擇AR(1)或Exchangeable(可交換),當時間點為2時的結果完全一致,本例選擇可交換之工作相關矩陣。※注意,若保持預設「自變數」(係指獨立),則會當成一般迴歸進行分析,表示每一筆資料都來自於獨立個體。
(4)在「模式類型」中選擇「線性」
由於本篇的結果變項屬於連續,因此採用線性尺度進行分析;此頁面可根據結果變項的分布,選擇適合的連結函數來建立模式。
(5)「回應」(係指反應變數=依變數)
將分數放入「因變數」。
(6)進入「預測」選擇模式所需的預測變數
將類別型的預測變數放入「因素」,可由軟體自動建立參照類別,類似虛擬編碼(Dummy Code)的功能,因此將「組別」與「時間」放入此欄位。
(7)進入「選項」設定參照類別
由於縱貫研究通常都是和前測做比較,因素的類別次序從遞增改為遞減,這代表各變項都是以數值最小作為參照類別,因此在時間的部分即後測相對於前測的比較結果,而組別的部分在本篇開頭已將控制組的編碼設為0,因此組別的效果為實驗組相對於控制組的比較結果。
(8)「共變量」
若模式中欲放入連續變項的預測因子,可擺在共變量的欄位;另外已作過虛擬編碼的預測因子亦可放入此欄位中。
(9)進入「模型」建立模式,先將「組別」與「時間」以主作用放入模式中
(10)再將「組別」與「時間」以交互作用放入模式中
組別與時間的交互作用亦即呈現介入效果的部分,從方程式來看,即驗組兩組從前測到後測的改變幅度有無差異。