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응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics v.22 no.6, 2009년, pp.1265 - 1275   피인용횟수: 1

복합구조 반복측정자료에 대한 모형 연구
Modelling for Repeated Measures Data with Composite Covariance Structures

이재훈    (서울대학교 통계학과   ); 박태성    (서울대학교 통계학과  );
  • 초록

    본 논문에서는 반복인자가 여러 개인 반복측정자료에 대하여 반복인자간의 상관성을 고려한 복합공분산(composite covariance) 모형을 살펴보았다. 그러나 반복인자가 3개 이상인 경우에는 기존의 통계프로그램을 이용하여 적합하는 것이 불가능하다. 복합공분산 모형을 실제 자료에 적합하기위해 반복인자의 차원을 축소한 모형과 랜덤효과 모형을 이용하여 근사적으로 적합하는 방법을 제시하고 883명으로부터 수집한 반복인자가 3개인 혈압자료에 적용하였다.


    In this paper, we investigated the composite covariance structure models for repeated measures data with multiple repeat factors. When the number of repeat factors is more than three, it is infeasible to fit the composite covariance models using the existing statistical packages. In order to fit the composite covariance structure models to real data, we proposed two approaches: the dimension reduction approach for repeat factors and the random effect model approximation approach. Our proposed approaches were illustrated by using the blood pressure data with three repeat factors obtained from 883 subjects.


  • 주제어

    반복측정자료 .   복합공분산구조 .   랜덤효과 .   반복인자.  

  • 참고문헌 (10)

    1. 강성현, 박태성, 이성곤, 김창훈, 김명희, 최보율 (2004). 반복인자가 3개인 반복측정자료에 대한 통계적 분석방법 ?양평주민 혈압자료를 이용하여?, <응용통계연구>, 17, 1?12 
    2. Fitzmaurice, G. M., Laird, N. M. and Ware, J. H. (2004). Applied Longitudinal Analysis, Wiley, Hoboken, New Jersey 
    3. Jenrich, R. I. and Schluchter, M. D. (1986). Unbalanced repeated-measures models with structured covariance matrices, Biometrics, 42, 805?820 
    4. Keselman, H. J., Algina, J., Kowalchuk, R. K. and Wolfinger, R. D. (1998). A comparison of two approaches for selecting covariance structures in the analysis of repeated measurements, Communications in Statistics-Simulation and Computation, 27, 591?604 
    5. Laird, N. M. and Ware, J. H. (1982). Random-effects models for longitudinal data, Biometrics, 38, 963?974 
    6. Liang, K. Y. and Zeger, S. L. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models, Biometrika, 73, 13?22 
    7. Littell, R. C., Pendergast, J. and Natarajan, R. (2000). Modelling covariance structure in the analysis of repeated measures data, Statistics in Medicine, 19, 1793?1819 
    8. item National Institutes of Health (1997). The 6th Report of the joint national committee(JNC) on prevention, detection, evaluation, and treatment of high blood pressure, Archives of Internal Medicine, 157, 2413?2246 
    9. Park, T. and Lee, Y. J. (2002). Covariance models for nested repeated measure data: Analysis of ovarian steroid data, Statistics in Medicine, 21, 143?164 
    10. West, B. T., Welch, K. B. and Galecki, A. T. (2001). Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software, Chapman Hall, London 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Choi, Sung-Woon 2011. "Generation and Extension of Models for Repeated Measurement Design by Generalizability Design" 대한안전경영과학회지 = Journal of the Korea safety management & science, 13(2): 195~202     

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