我们都知道，广义估计方程虽然可以处理多种类型的数据，包括正态、等级、二分类、对数正态等多种类型，实际上没有直接针对偏态数据处理的方法。
但这并不是说，我们要完全放弃广义估计方程。
当我们遇到重复测量数据偏态的数据时，如果偏态数据可以转换成其他类型的数据，比如对数转换变成正态，那就可以用广义估计方程进行处理了。
因此，我碰到偏态数据的时候，就会想办法去转换，转成正态、转为等级、 转为二分类，这样接着开展广义估计方程，那就没有问题了。
总之，遇到偏态数据，不要直接用广义估计方程，这也是不对的！
类似的包括处理重复测量资料的“混合效应模型”，也是同样的思路。
这个统计问题就解答到这里，大家可以关注我们的公众号“医学论文与统计分析”，我们将分享更多统计学知识！
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