文献综述
1.研究纵向数据分析方法及其应用的目的和意义纵向数据分析是当今统计学的一个前沿问题，其主要发展时间不超过50年，其在近20年的发展非常迅速，它指对受试个体在不同时间点上重复观测次，从而得到的由截面数据和时间序列数据结合在一起的数据。
[[[]王芬玲樊明智.纵向数据半参数回归模型的估计方法[J].数理统计与管理.2007,(06):992-998]]纵向数据的最大特点是对不同个体观测数据是独立的，但对同一个观测个体所得到的数据往往具有相关性。
纵向数据在现实中的例子很多，其广泛应用于医学、生物学、计量经济学和社会科学等领域。
尤其在医学研究领域中，由于对医学因果关系探索的需求，纵向数据研究设计被大量使用于探索其治疗因素和结局变量的因果关系。
纵向数据研究设计已成为了循证医学的基础，在许多研究中，纵向数据研究可能会被设计成严格对照研究。
纵向数据研究较横断面研究有其明显的优势。
[[[] Donald Hedeker,Robert D.Gibbons (1999) Longitudinal data analysis [RJ, 1999.12-20;]]首先，同一个受试者的不同重复测量观测之间因为并不完全相关，所有纵向数据研究比横断面研究更有效能，换句话来说，达到相同的统计效能，纵向数据研究需要的样本量大大少于横断面研究所需要的样本量，其原因主要是即使来自同一受试者的不同重复观测，虽然观测间有其共性，但是完全相关的情形还是非常罕见的，最终的结果是同一受试者的不同重复观测比起单一受试者的单一观测，往往能提供更多可靠的信息。
[[[] 姚利香.关于纵向数据分析模型在临床统计中的应用研究[D].华东师范大学.2012]]所以，纵向数据分析方法的研究可以帮助很多领域进行进一步发展。
2.国内外相关研究现状参数回归模型已扩展到纵向数据分析,对分析纵向数据、提供观测变量与协变量之间关系的简洁描述非常有用。
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