探索SPSS实战：GEE广义估计方程在新生儿胎粪吸入综合症研究中的应用
在医学研究中，GEE广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）作为一种强大的统计工具，其在处理组间比较、时间序列变化和多期数据的关联性方面表现出色。相比于传统的重复测量方差分析，GEE的适用范围更为广泛。
我们聚焦于一项新生儿胎粪吸入综合症的研究，42名新生儿被随机分为肺表面活性物质治疗组（PS组）和对照组，每组21例。在给予基本对症治疗的同时，PS组使用70mg/kg牛肺表面活性剂PS。研究期间，我们采集了两组新生儿在0小时、治疗后24小时和72小时的静脉血，测定血清VEGF含量变化。
在数据准备阶段，GEE要求长格式数据，这与传统宽格式数据略有不同。在SPSS中，通过【分析】→【广义线性模型】→【广义估算方程】，首先要理解工作相关性矩阵，这关乎数据间的关联性处理。推荐参考冯国双(2020)的研究，如果对选择相关性模型不确定，非结构化选项可以由数据自适应决定。
在【模型类型】选择中，依据因变量的性质，本例是连续数据，因此选择【线性】模型。【响应】部分，将测量指标变量“cl”设为因变量，【预测变量】则将group（处理组）和time（时间点）加入，明确自变量和因变量的设定。
在【模型】选项中，我们需要关注处理因素（group）、时间点（time）以及它们的交互作用。然而，交互作用的显著性检验结果显示（P=0.123，大于0.05），无统计学意义，因此我们调整模型，仅保留主效应。
重新执行后，我们观察到多次时间测量的指标差异具有统计学意义（P＜0.05），且处理组间存在统计学上的差异。进一步的参数检验显示，vegf与处理因子呈负相关（B值＜0），表明PS组VEGF水平随时间下降。
为了直观展示结果，我们可以利用SPSS的边际效应均值图，对比两组在不同时间点的VEGF变化，以便更好地理解治疗效果。通过这种方式，我们可以清晰地看到PS组VEGF水平的变化趋势，以及与对照组的显著差异。
总结，GEE在新生儿胎粪吸入综合症研究中的应用展现了其强大的分析能力，尤其是在处理复杂多期数据时。借助SPSS，我们能够深入理解数据背后的关联和趋势，为临床决策提供有力的统计支持。