Reisensburg 1997: Abstract Grömping
Statistical Computing '97 - Schloß Reisensburg

Generalized Estimating Equations (GEE1) für marginale Modelle bei cluster-korrelierten Daten und ihre Umsetzung in verbreiteten Software-Produkten

Ulrike Grömping

Fachbereich Statistik
Universität Dortmund

Liang und Zeger (1986) haben eine Methode (GEE1) vorgeschlagen, die es ermöglicht, verallgemeinerte lineare Modelle auf cluster-korrelierte Daten anzuwenden. Beispielsweise kann in einer Längsschnittstudie mit einigen Beobachtungszeitpunkten an vielen Personen (=Clustern) der Einfluß verschiedener Einflußgrößen auf eine Zielgröße modelliert werden.
Mittels GEE1 werden marginale verallgemeinerte lineare Modelle angepaßt, d.h. das Interesse richtet sich auf die Parameter einer Regressionsbeziehung für den Erwartungswert der Zielvariablen gegeben die Einflußvariablen.
Ein wesentlicher Vorteil der Methode besteht darin, daß sie Inferenz über diese Parameter erlaubt, auch wenn die Abhängigkeitsstruktur innerhalb der Cluster fehlspezifiziert ist. Die GEE1-Methode wird ausführlich vorgestellt.

Liang, Zeger und Qaqish (1992) haben sie auf den Fall erweitert, daß man sich für die Abhängigkeitsstruktur in den Clustern interessiert (GEE2). In diesem Fall muß natürlich die Abhängigkeitsstruktur korrekt spezifiziert sein.

Neben der Einführung in die Methodik wird im Vortrag die Umsetzung der GEE1-Methode mit verschiedenen Programmen besprochen und an Beispielen illustriert.

Literatur:

  1. Grömping, U. (1993). GEE - A SAS macro for longitudinal data analysis. Arbeitsbericht Nr. 31, Fachbereich Statistik der Universität Dortmund.
  2. Liang, K.-Y. und Zeger, S.L. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika 73, 13-22.
  3. Liang, K.-Y., Zeger, S.L. und Qaqish, B. (1992). Multivariate regression analysis for categorical data. J. Roy. Statist. Soc. B 54, 3-40.
  4. Ziegler, A., Kastner, C., Grömping, U. und Blettner, M. (1996). Die Generalized Estimating Equations: Herleitung und Anwendung. Informatik, Biometrie und Epidemiologie in Medizin und Biologie 27, 69-91.


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