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GEE分析中的QIC程序和模型选择。广义估计方程（GEE）方法是临床和流行病学研究中广泛应用的纵向数据分析方法。它是广义线性模型（GLM）方法在相关数据上的推广，从而得出参数估计的有效标准误差。与基于独立观测的最大似然理论的GLM方法不同，GEE方法基于拟似然理论，不假设响应观测值的分布。因此，在广义线性模型中广泛使用的模型选择方法——阿卡克信息准则并不直接适用于广义环境。然而，Pan（Biometrics 2001；57:120-125）提出了一种GEE的模型选择方法，并在独立模型准则下称之为准silikelihood。该准则也可用于选择最佳工作相关结构。根据Pan的方法，我开发了一个通用的Stata程序，qic，它包含了Stata版本9中可用的所有分布和链接函数以及相关结构。本文介绍了这个程序，并通过两个纵向研究的例子说明了如何用它来选择最佳工作相关结构和最佳协变量子集。