多水平模型在形态测量数据中的应用。第2部分。相关性

摘要

形态测量数据的多层次组织(细胞“嵌套”在患者体内)需要特殊的方法来研究核测量特征之间的相关性。这些方法最显著的特点是在层次结构的每一层产生独立的相关(协方差)矩阵。在核测量学研究中，细胞水平(即肿瘤内部)的相关性似乎是最重要的。除了它们的生物学重要性外，这些相关系数(CC)在需要降维时是必需的。使用MLwiN，一个用于多级建模的专用程序，我们展示了如何使用多元多级模型(MMM)来获得和解释每一层中的CC。与两种常用的“单级”统计数据进行比较后发现，MMM是获得正确的细胞级相关系数的唯一方法。汇总统计方法(取每个患者的平均值)只产生患者水平的CC，而“池化”方法(将所有细胞合并在一起，忽略患者作为分析单位)产生的CC根本不正确。我们的结论是，多水平模型是研究形态计量变量之间相关性不可或缺的工具。

分析细胞病理学

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