使用 R 語言套件 multilevelcoda 進行貝氏多層次組合資料分析

核心概念

本文介紹一種基於貝氏統計的多層次組合資料分析方法，並搭配 R 語言套件 multilevelcoda 進行實作，以解決多層次組合資料分析軟體缺乏的問題。

摘要

使用 R 語言套件 multilevelcoda 進行貝氏多層次組合資料分析

研究目標：

本研究旨在介紹一種基於貝氏統計的多層次組合資料分析方法，並搭配 R 語言套件 multilevelcoda 進行實作。

研究背景：

多層次組合資料在各個領域都很常見，例如時間利用流行病學（例如，一天 24 小時中花在不同睡眠-清醒行為的時間）、睡眠（例如，夜間花在不同睡眠階段的時間比例）和營養流行病學（例如，蛋白質、脂肪和碳水化合物等巨量營養素占總熱量攝入的比例）。這些資料可以被歸類為組合，它們由包含關於整體相對資訊的組合部分組成；表示為總和為常數值的非負值。組合部分可以用組合的百分比（或比例）表示，但也可以用其他約束為常數總值的單位表示（例如，一天中的 1440 分鐘）。它們通常在多個時間點（例如，連續幾天）或嵌套在群集中（例如，學校）進行測量。這意味著資料是多層次的，最常見的多層次資料結構具有兩個層次（例如，嵌套在人內的連續幾天）。因此，這些資料通常在每個層次上包含兩個變異來源：層間變異（群集之間的差異，例如人）和層內變異（群集內的差異，通常是特定值與該群集平均值的偏差）。

方法：

本研究使用貝氏統計方法和 ilr 轉換來分析多層次組合資料。具體來說，研究使用 R 語言套件 multilevelcoda 來進行資料轉換、模型擬合和事後分析。

主要發現：

研究發現，multilevelcoda 套件提供了一種有效且使用者友善的方式來分析多層次組合資料。該套件可以自動執行資料轉換、模型擬合和事後分析，並提供詳細的模型輸出和診斷資訊。

主要結論：

本研究的貢獻在於提供了一種新的工具來分析多層次組合資料。multilevelcoda 套件可以幫助研究人員更輕鬆地分析這些複雜的資料，並獲得更可靠的結果。

研究意義：

本研究對於多層次組合資料分析領域具有重要意義。它提供了一種新的工具來解決該領域中的一個重要問題，並為未來的研究提供了新的方向。

局限性和未來研究：

本研究的局限性在於它只關注於線性模型。未來的研究可以探索使用 multilevelcoda 套件來擬合非線性模型。

統計資料

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Bayesian multilevel compositional data analysis with the R package multilevelcoda

by Flora Le, Do... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12407.pdf

深入探究

如何將 multilevelcoda 套件應用於其他類型的多層次組合資料，例如空間資料？

multilevelcoda 套件的主要功能是處理具有層級結構的組合資料，並不要求資料類型局限於時間序列。因此，它也適用於分析空間資料，只要資料符合以下條件：

資料結構： 資料必須具有層級結構，例如在不同的地理區域（例如省份）內收集的數據，而這些區域又嵌套在更大的區域（例如國家）中。
組合性質： 每個觀測值都必須是一個組合，即一組非負值，這些值加起來是一個常數（例如，不同土地利用類型佔總土地面積的比例）。

以下是一些將 multilevelcoda 套件應用於空間資料的思路：

空間分層模型： 可以使用 brmcoda() 函數建立空間分層模型，將空間效應納入模型中。例如，可以使用空間鄰接矩陣或其他空間協變量來解釋空間自相關性。
不同空間尺度的分析： 可以使用 complr() 函數在不同的空間尺度上計算組合和對數比轉換。例如，可以計算每個區域內的組合，以及所有區域的總體組合。
空間異質性的探索： 可以使用 substitution() 函數探索不同空間位置的組合變化對結果變量的影響是否存在差異。
需要注意的是，multilevelcoda 套件本身並不提供專門用於處理空間資料的功能。在應用於空間資料分析時，可能需要結合其他 R 包，例如 sp、sf 或 INLA，來處理空間數據結構和空間效應。

是否存在其他統計方法可以替代貝氏統計來分析多層次組合資料？

是的，除了貝氏統計，還有一些其他的統計方法可以分析多層次組合資料，以下列舉幾種常見方法：

線性混合效應模型 (Linear Mixed-Effects Models): 可以將 ilr 轉換後的組合資料作為預測變量或結果變量，並使用線性混合效應模型進行分析。這種方法可以使用 lme4 或 nlme 等 R 包實現。
廣義估計方程式 (Generalized Estimating Equations, GEE): GEE 是一種處理縱向資料和集群資料的常用方法，它可以處理非正態分佈的資料，並考慮到資料的層級結構。可以使用 gee 或 geepack 等 R 包實現。
排列測試 (Permutation Tests): 排列測試是一種非參數方法，它不依赖于数据的分布假设。可以通过对数据进行随机排列来评估模型参数的显著性。可以使用 coin 或 lmPerm 等 R 包实现。
需要注意的是，這些方法各有优缺点，選擇哪種方法取決於具體的研究問題、資料結構和分析目的。例如，貝氏統計方法可以方便地納入先驗信息，並提供参数估计的不确定性，但計算量較大。而線性混合效應模型相對簡單易行，但可能不適用於所有類型的組合資料。

如何將多層次組合資料分析的結果應用於實際問題，例如公共衛生政策制定？

多層次組合資料分析可以提供豐富的信息，幫助我們理解不同行為或因素之間的關係，這些信息可以為公共衛生政策制定提供有價值的參考。以下是一些應用場景：

時間分配與健康： 通過分析人們在不同活動（例如睡眠、運動、久坐）上的時間分配與健康指標（例如肥胖、心血管疾病風險）之間的關係，可以制定相應的公共衛生政策，例如鼓勵人們增加運動時間、減少久坐時間等。
飲食結構與健康： 通過分析人們的飲食結構（例如不同食物種類的攝入比例）與健康指標之間的關係，可以制定相應的膳食指南，例如建議人們增加蔬菜水果的攝入、減少高糖高脂食物的攝入等。
資源配置與健康公平： 通過分析不同地區或人群在健康資源分配上的差異，以及這些差異與健康結果之間的關係，可以制定相應的政策，例如增加對資源匱乏地區的投入、縮小不同人群之間的健康差距等。
在應用多層次組合資料分析結果時，需要注意以下幾點：

結果的解釋： 組合資料分析的結果通常以對數比的形式呈現，需要将其轉換為易於理解的形式，例如比值比或相對風險。
因果關係的推斷： 組合資料分析只能揭示不同因素之間的關聯性，不能證明因果關係。在進行政策制定時，需要結合其他證據，例如随机对照试验的结果。
政策的可行性： 在制定政策時，需要考慮到政策的可行性和可接受性，例如政策的成本、實施難度以及公眾的接受程度等。
總之，多層次組合資料分析為公共衛生政策制定提供了一個強大的工具，可以幫助我們更好地理解影響健康的因素，並制定更有針對性的干預措施。