题目：混合效应位置-尺度模型的干预效应推断：用于集群随机试验的异方差建模与稳健性评估

主讲：蒋德鹏 教授

时间：7月7日14:00

地点：文理楼B302

主办：数理学院、密码学院

主讲嘉宾简介：

蒋德鹏教授现任加拿大曼尼托巴大学全球健康学院终身教授，兼任曼尼托巴大学统计咨询中心主任及健康创新研究院生物统计组负责人。多年来，他指导了二十余名硕博研究生，主持或参与的研究课题超过四十项，涵盖医疗健康和统计等多个领域，展现了卓越的学术造诣和领导力。目前已发表学术论文120多篇。蒋教授2024年获得国家人社部外国专家学者个人H类人才项目，作为客座或特聘教授受聘于东南大学、吉林大学、南京林业大学、贵州财经大学等多所高校，并与中国药科大学联合培养博士研究生。

报告主要内容：

在集群随机对照试验（cRCT）中，多次测量数据往往伴随时间与分组相关的方差异质性。本文面向此类“异方差--干预评估”情形，比较混合效应位置-尺度（mixed-effects location-scale, MELS）模型与混合效应回归模型（multilevel regression model, MRM）在同一数据生成机制下的推断表现。我们通过两类仿真设定开展参数恢复与效应评估：其一为同方差情形，其二为异方差情形。结果表明，在异方差存在时，MELS能够通过联合建模条件均值与条件尺度（方差/离散程度）更稳健地估计总体干预效应，并可进一步刻画个体/集群层面的尺度变化；相比之下，MLM由于将方差结构固定化或仅在均值层面进行处理，可能导致偏误并出现误导性的结论。最后，基于真实心理健康预防项目的数据分析进一步验证：MELS不仅识别均值层面的改善效应，也能够在尺度层面给出扩张/收缩的差异刻画，从而为cRCT中异方差情境下的推断与解释提供更一致的统计框架。