以下哪个方法不适用于纵向数据的分析 A. t检验B. 重复测量方差分析C. 广义估计方程D. 线性混合模型

纵向数据分析的核心在于处理重复测量数据中的个体内部相关性。常用方法需能同时考虑时间效应和个体差异。

• t检验适用于独立样本或两个时间点的配对数据，但无法处理多个时间点或复杂相关结构，因此不适用于纵向数据。
• 其他选项（B、C、D）均通过不同方式建模相关性，是纵向分析的标准方法。

选项分析

A. t检验

• 局限性：仅适用于独立样本或两个时间点的配对数据，无法处理多个时间点的纵向数据，也无法调整个体内部相关性。
• 结论：不适用。

B. 重复测量方差分析

• 特点：专门针对多个时间点的纵向数据，能分析时间效应和个体差异，但要求球形对称性（相关结构固定）。
• 结论：适用。

C. 广义估计方程

• 特点：通过指定相关结构处理重复测量数据，无需严格假设分布，适用于边际模型。
• 结论：适用。

D. 线性混合模型

• 特点：包含随机效应，能灵活处理个体异质性和复杂相关结构，是纵向分析的主流方法。
• 结论：适用。