前陣子有客戶收到審查意見,因為客戶的研究屬於RCT,是利用廣義估計方程GEE檢驗其介入效果,委員要求在報告中提供標準畫係數,作為檢驗結果的效果量,用SPSS跑過GEE就會知道,在GEE的參數估計表格中,並不像迴歸分析提供了標準化係數,因此我們必須另外先對原始資料做處理,想到了嗎?沒錯,就是要先對變項進行標準化的動作,關於變項的標準化,可以參考之前的文章

 

現在遇到一個問題,因為RCT研究有分前後測,那應該分別針對前測與後測個別進行標準化,或是針對前後測資料同時進行標準化呢?下面我們將兩種方式都進行嘗試。下圖為實驗組與對照組在知識測驗的前後測得知,知識總分為原始得分,資料處理縱貫排列(每位受試者的前後測資料為上下排列),知識總分Z1直接將前後測資料一併進行標準化,而知識總分Z2則是將前測與後測資料分開進行標準化。

 

從廣義估計方程GEE裡得到標準化係數

 

針對標準化的結果進行描述性分析(如下圖),圖中可知,由於知識總分Z1是將前後測資料一併標準化,因此全部資料的平均值會等於0,但前測或後測的平均值並不會等於0,但知識總分Z1是按照前後測個別標準化,因此前測或後測的平均值都會等於0,接下來進入GEE分析,關於GEE的操作及說明,可以參考之前的文章

 

從廣義估計方程GEE裡得到標準化係數

 

我們將參數估計的表格,依照原始知識總分知識總分Z1知識總分Z2依序列出。由交互作用可知,組別與時間的交互作用達顯著(χ2 = 10.895p = .001),代表兩組的改變量具有明顯差異。

 

從廣義估計方程GEE裡得到標準化係數

 

前後測同時標準化的結果如下圖,從圖中可知,Wald卡方 & 顯著性與原始知識得分結果相同,這也代表前後測資料必須同時標準化才能與原始得分的結果一致,此時的B之估計值即是標準化係數。

 

從廣義估計方程GEE裡得到標準化係數

 

前後測個別標準化的結果如下圖,從圖中可知,Wald卡方 & 顯著性與原始知識得分結果並不相同。

 

從廣義估計方程GEE裡得到標準化係數

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