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Analysis of hierarchical biomechanical data structures using mixed-effects models

机译:混合效应模型分析分层生物力学数据结构

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摘要

Rigorous statistical analysis of biomechanical data is required to understand tissue properties. In biomechanics, samples are often obtained from multiple biopsies in the same individual, multiple samples tested per biopsy, and multiple tests performed per sample. The easiest way to analyze this hierarchical design is to simply calculate the grand mean of all samples tested. However, this may lead to incorrect inferences. In this report, three different analytical approaches are described with respect to the analysis of hierarchical data obtained from muscle biopsies. Each method was used to analyze an actual experimental data set obtained from muscle biopsies of three different muscles in the human forearm. The results illustrate the conditions under which mixed-models or simple models are acceptable for analysis of these types of data. Published by Elsevier Ltd.
机译:对生物力学数据的严格统计分析是理解组织特性。 在生物力学中,样品通常从同一个体的多个活组织检查获得,每次活检测试的多个样品,以及每种样品进行多次测试。 分析该层级设计的最简单方法是简单地计算所有测试样本的宏观均值。 但是,这可能导致不正确的推论。 在本报告中,关于从肌肉活组织检查获得的分层数据的分析描述了三种不同的分析方法。 每种方法用于分析从人前臂中三种不同肌肉的肌肉活组织检查获得的实际实验数据集。 结果说明了混合模型或简单模型可接受的条件,以便对这些类型的数据进行分析。 elsevier有限公司出版

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