R语言LCMM多维度潜在类别模型流行病学研究：LCA、MM方法分析纵向数据

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在数据分析领域，当我们面对一组数据时，通常会有已知的分组情况，比如不同的治疗组、性别组或种族组等。然而，数据中还可能存在未被观测到的分组，例如素食者与非素食者、经常锻炼者与不锻炼者，或者有某种疾病家族史与无家族史的人群（假设这些数据未被收集）。针对这种情况，有相应的分析方法，本文将帮助客户围绕潜在类别分析（Latent Class Analysis，LCA）和混合建模（Mixture Modeling，MM，有时也指有限混合建模Finite MM）展开讨论，并通过实例展示其在纵向数据中的应用。

模型与实现

数据处理挑战

在使用ProcTraj和Mplus环境时，发现处理并非所有人都在完全相同时间点进行观测的数据较为棘手。在设计严格的研究中，所有受试者在基线、6个月和12个月时进行测量，这些软件使用起来较为直接。但在观察性流行病学研究中，人们的诊断年龄不同，有人离开研究（区域）或去世导致数据收集时间不同，或者选择某个时间点分析数据时，受试者可用数据量不同，此时这些软件处理这类数据的方式并不直观。

实例分析

数据集介绍

我们有如下数据集：

 

# 展示数据集结构> str(dat)

 

# 展示数据集头部

 

其中，x为自变量（可视为年龄），y为因变量（如胆固醇水平），id用于标识数据来自哪个受试者，rf1和rf2是两个风险因素，后续可能会纳入分析，totobs表示每个受试者的观测次数。

数据可视化

数据量较大，有超过2000个受试者，每个受试者最多有80个时间点。首先绘制所有数据，结果如图1所示。

图1 所有数据图
有人可能认为第一个图（左上角）没有展示出有效信息，但实际上可以明显看出右上角部分的数据密度远高于左上角，即更多人最终的值高于起始值。接下来的三个图展示了300个随机选择且至少有5个时间点的受试者数据，以避免数据过于杂乱。右上角是原始数据图，左下角是为每个人拟合的直线，右下角是使用ggplot2软件包中geom_smooth()函数默认设置为每个人拟合的平滑曲线（loess）。进一步去除杂乱数据后，更能突出图右侧与左侧相比数据分布的增加。

平滑算法展示

这里简单直观地展示loess平滑算法的工作原理。图2展示了3个有较多数据的受试者，包括他们的原始（锯齿状）图、平滑曲线以及二者结合，突出该算法如何准确描绘趋势并去除噪声，使我们能轻松识别趋势路径。

图2 loess平滑算法示例

模型构建与分析

用户能够指定希望算法找到的潜在类别（未观测到的组）数量。以下代码用于在数据中寻找2个潜在类别：

# 寻找2个潜在类别result2 <- lcmm(y_variable ~ x

这里使用自变量x_variable对因变量y_variable进行建模，允许x_variable因人而异（随机斜率），并使用（线性）x_variable作为混合项中的变量。目前先保持简单，后续会考虑更合适的模型。在输出结果中，从摘要的主要部分可以看到，“x 1”和“x 2”行表明每个类别有不同的斜率，一个略为正，一个略为负，且截距（见“intercept 2”）也有很大差异。
同时，模型还提供了拟合优度统计量。其中，组隶属的后验概率很重要，每个受试者被分配到每个（2个）类别的概率如下：

# 查看后验概率

 

可以看到一个类别中有62%的受试者，另一个有38%。属于类别1的受试者，其属于类别1的平均后验概率为0.93，属于类别2的平均后验概率为0.09。类似地，属于类别2的受试者，其属于类别2的平均后验概率为0.90，属于类别1的平均后验概率为0.07。通过以下代码进一步查看，最小值接近0.5，说明一些受试者的轨迹可能确实属于任意一个类别，令人欣慰的是两个下四分位数都大于0.80。

# 进一步查看后验概率统计

 

 

由于处理的是趋势和轨迹，我们可能希望可视化其对数据的意义。通过以下代码，提取受试者所属类别，并根据类别对数据进行绘图：

结果如图3所示。

图3 2个潜在类别数据图
从图中可以看到预期结果，首先，对一个类别内所有数据进行平滑处理时，线相交，表明类别确实产生了实际影响。如果看到两条平行线，可能意味着每个人都有相同“类型”的轨迹，那么类别可能只是算法为了“找到两个类别”而产生的人为结果。这里特别的是，可以看到类别2中的一组受试者在x达到200时，y值迅速上升，而类别1中的受试者y值通常保持稳定。
尝试3个类别时，结果如图4所示。

图4 3个潜在类别数据图
尝试4个类别时，结果如图5所示。

图5 4个潜在类别数据图
在选择合适的类别数量时，普遍接受的方法是使用贝叶斯信息准则（BIC），而不是赤池信息准则（AIC），BIC值越低，模型越好。对于此数据，4个类别的BIC为32941，3个类别的BIC为32972，2个类别的BIC为33084，这表明4个类别比3个类别拟合得稍好。实际上，5个类别能使BIC更低，但如同所有建模一样，需要人为（或到2035年非常智能的AI机器人）干预。在4个类别中，第4个类别仅包含10%的受试者，在本研究的数据子集中，即25人。需要根据数据情况决定是否合适，这里认为不应低于10%。

模型优化

如前所述，线性效应可能不是对该数据建模的最佳方式。这里选择3个类别，并引入二次项，结果如图6所示。与之前3个潜在类别的图相比，有一些细微差异。

图6 含二次项3个潜在类别数据图
在考虑后验概率和类别成员百分比时，仅含线性项的模型和含二次项的模型有很大差异。似乎二次项在确定每个受试者属于哪个类别时更困难。具体如下：
仅含线性项

含二次项

然而，BIC实际上从32972降至32594，这一差异比改变类别数量时看到的差异大得多。在这种情况下，一方面需要进一步探索模型；另一方面，如果必须做出选择，会倾向于仅基于线性项的模型，因为其在确定受试者所属类别时，后验概率表现优于基于BIC的模型 。

结论

未来的研究可以在此基础上，进一步探索不同的模型设定和参数选择，以更好地适应各种复杂的数据结构和研究问题。例如，可以尝试结合其他变量或考虑不同的混合分布形式，以提高模型的解释能力和预测精度。此外，对于处理纵向数据中缺失值的方法，也可以进行更深入的研究和比较，以确保分析结果的可靠性和稳定性。同时，随着数据量的不断增大和数据维度的增加，如何提高算法的计算效率和可扩展性也是值得关注的问题。