SuperMix混合效应模型分析软件

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SuperMix是由DonaldHedeker教授和RobertGibbons教授以及SSI共同开发的处理混合模型又称人员模型的软件。该软件可以对二层和三层数据进行线性处理。SuperMix适用于对连续(continuous)因变量、二元(binary)因变量、计数(count)因变量、顺序(ordinary)因变量和名义因变量进行模型分析。这一类分析被广泛应用于社会学、医药领域、经济学、工商业等各个领域。

SuperMix组合了由Donald Hedeker 和 Robert Gibbons开发的MIXREG, MIXOR, MIXNO, 和 MIXPREG等4个混合效应(mixed-effects)程序的功能到一个应用程序中，用来提供对混合效应回归模型的估计。这些模型可以用来分析不平衡的纵向数据，其中每个个体可以在不同的场合被测量，甚至不同的时间点。它们也可用于聚类数据，其中混合效应模型不假定每个测量都是独立的，但假定聚类内的数据在某种程度上是相互依赖的，SuperMix使用基于Fisher连续、有序和数据。SuperMix还具有数据管理功能。

混合效应模型也被称为多层，分层或随机效应模型。这些模型能够被用于纵向数据(longitudinal data)的分析，在这里每个单独的值都是在多次不同的时候测量的。他们同样能够被用于聚类数据(clustered data)，比如在诊所的病人。

SuperMix已经由SSI在2008年9月开发出来。SuperMix可以拟合带有连续,计数,序数,名义和幸存输出变量并且嵌套数据的模型,允许多达3个级别的嵌套。

关键特征：

-方便的使用图形化用户界面：导入数据到SuperMix电子表格，然后使用菜单和对话框构建新的模型

-带有自相关残差的连续输出变量的混合效应模型

-序数回归分析，包括非比例优势模型(non-proportional odds model)和尺度效应(scaling effect)的混合效应模型

-Poisson回归分析的混合效应模型

-用于名义逻辑回归分析的混合效应模型

-用于分组时幸存分析的混合效应模型

-允许嵌套设计的二级和三级模型

-高质量的图形

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