摘要：Prompt 示例：以'Blood.test'为因变量，'Age','Sex','Treatment'作为固定效应，'Hospital'作为随机效应，用lme4::lmer做线性混合效应模型DeepSeek统计学插件自动运行结果：理论上Deepseek 能够完
Prompt 示例：
以'Blood.test'为因变量，'Age','Sex','Treatment'作为固定效应，'Hospital'作为随机效应，用lme4::lmer做线性混合效应模型
DeepSeek统计学插件自动运行结果：
理论上Deepseek 能够完成任何一种统计分析。但现阶段，和Deepseek对话还是需要一些统计学常识。如果统计学较薄弱的同学，可以在www.mstata.com上使用Deepseek的统计学插件来完成分析：
Mstata Deepseek 统计学插件可以在聊天的同时同步运行 Deepseek生成的 R 代码；
直接出统计表、统计图；
下载 word 版的统计表、PDF版的统计图；
提供大量已经验证过的统计分析 prompt 示例模版
尽管DeepSeek 可以做所有的统计学分析。但是很多人不会用，因为撰写提示词 prompt需要一定的统计学知识，因此需要一些模板来指导，通过本公众号，您能学习到一些提问的技巧。
增加了 DeepSeek 统计学插件，导入自己的数据集，让大家和 DeepSeek 对话完成统计分析时，同时调用后台的 R 软件进行实时分析，并将分析结果整理输出为 word 文档。
本公众号现在分期介绍一些实用的 DeepSeek 的 prompt 模板。第4期介绍如何一句话完成各种混合效应模型（多水平模型）：
, 左上角选择进入Mstata 医学统计机器人，菜单选择“数据准备”，导入数据后，选择“定义字段”， 正确定义好连续性变量和分类变量后，点击 “deepseek 自动统计分析工具” 菜单，进入页面并选择一个线性回归的prompt 模板后进行 对话分析。
模版示例，从易到难：
线性混合效应模型：
# 基础模型（单随机截距）
"以'Blood.test'为因变量，'Age','Sex','Treatment'作为固定效应，'Hospital'作为随机效应，用lme4::lmer做线性混合效应模型",
"以'Blood.test'为因变量，'Age','Sex','Treatment'作为固定效应，'1|Hospital'作为随机效应，用lme4::lmer做线性混合效应模型",
# 多随机截距
"以'Cholesterol_level'为因变量，'BMI','Smoking_status','Exercise'作为固定效应，'Hospital'和'Patient_ID'作为随机效应，用lme4::lmer做线性混合效应模型",
# 嵌套随机效应
"以'Bone_density'为因变量，'Calcium_intake','Vitamin_D','Menopause_status'作为固定效应，'Hospital/Department'作为嵌套随机效应，用lme4::lmer做线性混合效应模型",
# 随机截距+斜率
"以'Cognitive_score'为因变量，'Education_years','APOE_genotype'作为固定效应，'Education_years'在'Family_ID'内的随机斜率，用lme4::lmer做线性混合效应模型",
# 复杂随机结构
"以'Tumor_size'为因变量，'Drug_dose','Biomarker_level'作为固定效应，'(1|Research_center) + (Drug_dose|Lab)'作为跨层次随机效应，用lme4::lmer做线性混合效应模型"
Logistic混合效应模型（lme4::glmer）
# 基础模型（随机截距）
"以'Disease_status'为因变量（二分类），'Age','Genetic_risk','Pollution_exposure'作为固定效应，'Region'作为随机效应，用lme4::glmer做Logistic混合效应模型",
# 随机斜率
"以'Surgical_complication'为因变量，'Anesthesia_type','Surgery_duration'作为固定效应，'Anesthesia_type'在'Surgical_team'内的随机斜率，用lme4::glmer做Logistic混合效应模型",
# 多水平嵌套
"以'Microbiome_abnormality'为因变量，'Antibiotic_use','Diet_type'作为固定效应，'Country/City/Hospital'作为三级嵌套随机效应，用lme4::glmer做Logistic混合效应模型"
Cox混合效应模型
# 基础生存模型
"以'OS_time'作为时间,'OS_status'作为生存状态，'Chemo_regimen','Tumor_marker'作为固定效应，'Clinical_site'作为随机效应，用coxme::coxme做Cox混合效应模型"
# 多水平随机风险
"以'DFS_time'作为时间,'Recurrence_status'作为生存状态，'Immunotherapy','Staging'作为固定效应，'(1|Country) + (1|Hospital) + (Immunotherapy|Oncologist)'作为多层次随机效应，用coxme::coxme做Cox混合效应模型"
提问技巧
一般用如下格式：
以XXX作用因变量，XXX，XXX 作为固定效应，XXX，XXX作为随机效应，做线性/Logsitic/Poisson/Cox 混合效应模型
其中XXX为变量名称。
下面用通俗的话解释固定效应和随机效应，不使用任何专业的统计学语言，仅为了让临床医生容易理解：
我们通常做普通回归模型的自变量，也就是影响因素，可以认为就是固定效应；
那为什么还要做随机效应呢？
人群在某个维度聚集（cluster), 比如来自多家医院。同一家医院的患者可能有其相似性，例如接受同种医疗水平的治疗等。而普通回归要求每个个体独立，同一家医院的患者因为在医院水平有聚集性，所以可能不独立，因此采用混合效应模型，将医院设为随机效应；
影响因素为分类变量时，普通回归通常将分类变量拆分成哑变量，其中一个作为参照组，其他亚组分别和参照组比较，得到回归系数，OR值、HR值、P值等；但如果分类的亚组太多，例如临床试验中几十上百家医院，那么如果设置为哑变量，其中一家医院作为参照组，其他医院分别和它比较的话，没有太多意义，反而不能正确的对回归系数进行无偏估计。因为我们对医院之间的比较并没有兴趣，不是这个临床试验研究的重点，因此通常将医院设置为随机效应，做混合效应模型。
同一个患者多次测量结局指标，也就是数据库结构中，同一个患者有多行数据，每次检测指标在患者这个维度不独立，有聚集性，此时可以将患者ID号设置为随机效应，做混合效应模型，也就是重复测量分析；
聚集呈现层级结构，例如一个患者有多次检测，而患者来自不同医院，而医院来自不同省份，那么 患者-医院-省份 就呈现嵌套的层级结构，此时可以将 患者-医院-省份 设置为嵌套的随机效应。也就是多水平模型
数据集的转换
如果您的数据集结构是这样的：
ID Age test(time1) test(time2) test(time3)
1 45 34 44 35
2 35 45 89 33
患者在三个时间点分别测量某指标，作为研究结局，如果想研究年龄对
某次测量的影响，普通回归就用上面这样的数据结构，一个患者一行。
但是如果视为重复测量的话，一个患者多次测量，则需要将数据结构转换成下面这样：
ID Age time test
1 45 1 34
1 45 2 44
1 45 3 35
2 35 1 45
2 35 2 89
2 35 3 33
之前的表格，数据叫做宽表，而现在的表格，术语叫做长表，二者的转换，术语叫做长宽转换。
如果要做重复测量，将患者ID号作为随机效应，则必须转换成长表。这样就可以用混合效应模型，探索Age 和 time 对 test 的影响。
如果导入这个数据集，就可以给DeepSeek 下命令：
用'test' 作为因变量，Age和time作为固定效应，ID作为随机效应，做线性混合效应模型。
下面来看例子：
我们来看一下输出的表格，表格上半部分显示的是固定效应 Age Sex 和 Treatment，和线性回归没什么两样，下班部分显示了随机效应的结局和残差的标准差。
更复杂的模型（省份和医院二级嵌套）：
以'Effectiveness'为因变量，'Age','Sex', 'Treatment'作为固定效应，'Province/Hospital'作为二级嵌套随机效应，用lme4::glmer做Logistic混合效应模型
示例：
可以看到，使用 DeepSeek 统计学插件进行嵌套层级结构的混合效应模型，非常简单和方便，比自己编程写代码，要便利太多，这就是科技的力量。
总结：
Deepseek 能够完成任何一种统计分析。但现阶段，和Deepseek对话还是需要一些统计学常识。如果统计学较薄弱的同学，需要访问www.mstata.com，套用一些prompt模板，并在mstata软件中的DeepSeek统计学插件上直接运行 DeepSeek 生成的 R 代码。
来源：真实世界研究