A statistical analysis of the fat mass experimental data using random coefficient model

변량계수모형을 이용한 체지방 실험자료에 관한 통계적 분석

  • Jo, Jin-Nam (Department of Information & Statistics, Dongduk Women's University)
  • 조진남 (동덕여자대학교 정보대학 정보통계학과)
  • Received : 2011.01.20
  • Accepted : 2011.03.19
  • Published : 2011.03.31

Abstract

Thirty six female students participated in the experiment of the fat mass weight loss. they kept diary for foods they ate every day, took a picture of the foods, transmitted the picture to the experimenter by the camera phone, and consulted him about fat mass loss once a week for 8 weeks period. Fat mass weight and its related factors of the students had been measured repeatedly every week during 8 weeks, The repeated measurement data were used for applying various random coefficient models. And hence optimal random coefficient model was selected. From the optimal model, the baseline, body mass index, diastolic blood pressure, total cholesterol and time of the fixed factors were very significant. The fixed quadratic time effect existed. The variance components corresponding to the subject effect, linear time effect of the random coefficients were all positive. Thus random coefficients up to the linear terms were considered as the optimal model. The treatment effect reduced the weight loss to an average of 2.1kg at the end of the period.

36명의 여대생을 대상으로 체 지방 감소효과에 대한 실험을 실시하였다. 이 실험에서 처리는 매일 섭취하는 식사종류 및 양에 대한 식사일지 작성과 카메라 폰으로 찍어 실험관리자에게 전송하여 매주상담을 받는 것이다. 실험관리자는 체 지방 및 관련된 자료를 일주일마다 측정하여 8주간의 반복측정자료를 얻었다. 이 실험자료를 이용하여 혼합모형의 일종인 변량계수모형을 이용하여 추정 및 유의성 검정을 실시한 결과, 유의한 고정인자들은 처리 전체지방 값, 비만지수, 확장기 혈압, 총 콜레스테롤 및 시간이다. 처리 후 시간에 따른 체 지방 감소는 2차 함수의 관계가 성립된다. 변량인자인 개체효과와 개체와 시간과의 교호작용에서 1차 함수의 관계가 존재한다. 처리 후 시간이 지남에 따라 체 지방 량은 점점 감소하였으며, 실험실시 8주 후에는 평균 2.1kg 감소한 효과가 있음을 보여주었다.

Keywords

References

  1. 조진남 (2009). 체중감량자료에 대한 적정 공분산형태모형 산출에 관한 실증연구. <한국데이터정보과학회지>, 20, 377-385.
  2. 조진남, 백재욱 (2009). 변량계수모형의 식이요법 실험자료에 관한 사례연구. <한국데이터정보과학회지>, 20, 787-796.
  3. 조진남, 백재욱 (2010). 콜레스테롤 자료에 대한 적정 공분산행렬 형태 산출에 관한 통계적 분석.<한국데이터정보과학회지>, 21, 1263-1270.
  4. Brown, H. and Kempton, R. A. (1994). The application of REML in clinical trials. Statistics in Medicine, 16, 1601-1617.
  5. Brown, H. and Prescott, R. (1999). Applied mixed models in medicine, John Wiley & Sons Inc, New York.
  6. Choi, J. (2008). A marginal logit mixed-effects model for repeated binary response data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 19, 413-420.
  7. Diggle, P. J. (1989). Testing for random dropouts in repeated measurement data. Biometrics, 43, 1255-1258.
  8. Fitzmaurice, G. M., Laird, N. M. and Ware, J. H. (2004). Applied longitudinal analysis, John Wiley & Sons Inc, New York.
  9. Frees, E. D. (2006). Longitudinal and panel data, Cambridge University Press, New York.
  10. Hand, D. and Crowder, M. (1996). Practical longitudinal data analysis, Chapman & Hall, London.
  11. Hay, C. R. M., Ludlam, C. A., Lowe, G. D. O., Mayne, E. E., Lee, R. J., Prescott, R. J. and Lee, C. A. (1998). The effect of monoclonal or ion-exchange purified factor VIII concentrate on HIV disease progression: A prospective cohort comparison. British Journal of Haematology, 101, 632-637. https://doi.org/10.1046/j.1365-2141.1998.00753.x
  12. Littell, R. C., Milliken, G. A., Stroup, W. W. and Wolfinger, R. D. (1996). SAS system for mixed models, SAS Institute Inc., N.C.
  13. Longford, N.T. (1993). Random coefficient models, Oxford University Press, Oxford.
  14. Satterthwaite, F. E. (1946). An approximate distribution of estimates of variance components. Biometrics Bulletin, 2, 110-114. https://doi.org/10.2307/3002019
  15. Smyth, J. F., Brown, A., Perren, T., Wilkinson, P., Prescott, R. J., Quinn, K. J. and Tedeschi, M. (1997). Glutathione reduces the toxicity and improves quality of the life of women diagnosed with ovarian cancer treated with cisplatin: Results of a double blind, randomized trial. Annals of Oncology, 8, 569-5873. https://doi.org/10.1023/A:1008211226339
  16. Verbeke, G. and Molenberghs, G. (2000). Linear mixed models for longitudinal data, Springer Verlag, New York.