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。
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