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方法分类

协方差分析 Analysis of Covariance (ANCOVA)

校正基线值后的组间连续终点比较,输出 LS Mean 及组间差(95% CI)。

统计原理

ANCOVA 模型:

CHGij=μ+τi+βBASEij+sk+εij,εijN(0,σ2)\text{CHG}_{ij} = \mu + \tau_i + \beta\,\text{BASE}_{ij} + s_k + \varepsilon_{ij}, \qquad \varepsilon_{ij} \sim N(0, \sigma^2)

其中 τi\tau_i 是治疗效应,β\beta 是基线斜率,sks_k 是中心效应。本质:在(基线,变化值)平面上给每个组拟合一条斜率相同的直线,“组间差”就是同一基线值处沿 CHG 轴的预测差——所以它不受”两组基线碰巧不均衡”的影响,这正是”校正基线”的含义。

LS Mean 是把协变量取在总体均值处的模型预测值:

LSM^i=μ^+τ^i+β^BASE+s^\widehat{\text{LSM}}_i = \hat\mu + \hat\tau_i + \hat\beta\,\overline{\text{BASE}} + \overline{\hat{s}}

其中中心效应按模型的 LS Mean 规则平均。因此两组 LS Mean 之差恰好等于 τ^1τ^2\hat\tau_1 - \hat\tau_2,与基线取值无关。

ANCOVA 拟合平面

拖动参数,再旋转或缩放场景:两组共享同一基线斜率,校正组间差是平行平面在 CHG 方向的间距。

Drug A

Placebo

什么时候用

主分析终点是连续型(血压、HbA1c、量表评分等),要比较组间差异,同时校正基线值(以及中心、分层因素等协变量)时用 ANCOVA。它是”change from baseline 单访视分析”的行业默认方法。

SAP 里长这样:

The primary efficacy endpoint, change from baseline in seated systolic blood pressure at Week 8, will be analyzed using an analysis of covariance (ANCOVA) model with treatment as a fixed effect and baseline value and pooled site as covariates. The LS mean difference between treatment groups and its two-sided 95% confidence interval will be presented.

看到加粗关键词(ANCOVA / covariate / LS mean difference)即可定位到本页。

适用条件速查卡

条件
终点类型连续型(常为 CHG:较基线变化)
组数2 组及以上
分析数据范围已按 SAP 限定分析集、目标终点和目标访视;每名受试者一条目标记录
前提假设残差正态、方差齐性、协变量与终点线性关系、各组斜率同质
不满足时明显偏态 → 秩 ANCOVA 或 Wilcoxon(无协变量时);多访视纵向 → MMRM

核心 SAS 代码

proc mixed data=adeff;
  /* 输入须先按 SAP 限定分析集、PARAMCD 与目标 AVISIT */
  class trt01p (ref='Placebo') sitegr1;   /* ref= 指定参数化参照组;差值方向仍以输出两列标签为准 */
  model chg = trt01p base sitegr1;        /* 变化值 = 组别 + 基线 + 合并中心 */
  lsmeans trt01p / diff cl alpha=0.05;    /* 各组 LS Mean、组间差及 95% CI */
run;
  • classref='Placebo':指定模型参数化的参照组;diff 仍可能输出多个方向,必须按 Differences 表的 TRT01P/_TRT01P 两列取“试验组 − 安慰剂”。
  • model 右侧顺序不影响结果;写入 base 就是”校正基线”。
  • lsmeans ... / diff cl:输出 LS Means 表和 Differences 表,是填 shell 的两张关键表。
  • 三组及以上时,diff 会输出全部两两比较;哪些组与对照比较、是否调整多重性,必须按 SAP 处理。

变量解释表

变量含义典型来源
CHG分析访视较基线变化 (AVAL − BASE)ADEFF.CHG
BASE基线值ADEFF.BASE
TRT01P计划治疗组ADSL.TRT01P
SITEGR1合并中心(小中心按 SAP 规则合并)ADSL.SITEGR1

输出对照

以下数值由本页 20 例模拟数据在 SAS 9.4 TS1M8 上运行获得:

Least Squares Means

EffectTRT01PEstimateStandard Error
TRT01PDrug A-10.2074 ①0.2167 ②
TRT01PPlacebo-4.5126 ①0.2167 ②

Differences of Least Squares Means

EffectTRT01P_TRT01PEstimateLowerUpperPr > |t|
TRT01PDrug APlacebo-5.6949 ③-6.3488 ④-5.0410 ④<.0001 ⑤

对应 shell(Table 14.2.x Change from Baseline in SBP at Week 8):

Shell 行填入
LS Mean (SE) — 每组一行① (②)
LS Mean Difference vs Placebo
95% CI(④, ④)
p-value

示例数据与程序

  • example.csv — 20 例模拟受试者(USUBJID/TRT01P/SITEGR1/BASE/AVAL/CHG)
  • example.sas — 读数 + 主分析完整程序,SAS 9.4 可直接运行

常见坑

常见坑

  • 只凭 ref= 判断差值方向ref= 控制参数化,不替代输出标签。抄数时核对 Differences 表的 TRT01P/_TRT01P 两列,确认是“试验组 − 安慰剂”。
  • 斜率同质性:是否检验 treatment×baseline 交互按 SAP 执行,不要自作主张加进主模型。
  • SITEGR1 合并规则:小中心合并的阈值和方式必须按 SAP/ADaM 规范,不能建模时临时定。
  • 缺失数据:ANCOVA 只用单访视完成者;SAP 若要求处理缺失(MI、MMRM 主分析等),不要默认丢弃。

相关方法

  • 方差分析 比较三个及以上独立治疗组的连续终点均值,并给出总体 F 检验和按计划的两两比较。
  • 重复测量混合模型 联合分析多个访视的连续终点,建模受试者内相关性并估计目标访视的组间差。