Generalized Estimating Equations (GEE) pada Data Longitudinal dengan Respon Berdistribusi Poisson

Data longitudinal adalah data yang diperoleh dari hasil pengamatan pada beberapa unit cross-sectional yang diamati selama beberapa periode waktu tertentu. Pengamatan berulang pada masing-masing unit cross-sectional menyebabkan autokorelasi yang harus diperhitungkan untuk mendapatkan kesimpulan yang tepat. Generalized Estimating Equations (GEE) merupakan pengembangan Generalized Linear Model (GLMs) untuk menyelesaikan data berautokorelasi seperti data longitudinal. GEE melibatkan matriks korelasi yang mempunyai beberapa struktur, yaitu Independent, m-dependent, Exchangeable, Autoregressive AR (1) dan Unstructured. Penggunaan struktur korelasi yang tidak tepat akan mengurangi efisiensi penduga, oleh karena itu sangat penting memilih struktur korelasi yang tepat. Kriteria yang digunakan untuk memilih struktur korelasi terbaik adalah Quasi-likelihood under the independence Information Criterion (QIC). Tujuan penelitian ini adalah memodelkan data longitudinal menggunakan GEE dengan struktur korelasi terbaik. Data pada penelitian ini adalah data banyaknya kanker kulit baru pada penelitian tentang pencegahan kanker kulit selama 5 tahun dengan 2 macam pengobatan yaitu beta carotene dan kontrol. Kriteria QIC menunjukkan bahwa struktur korelasi terbaik pada data penelitian adalah 4 -dependent. Hasil analisis menunjukkan bahwa beta carotene dan kontrol mempunyai pengaruh yang sama terhadap rata-rata kanker kulit baru, artinya penggunaan beta carotene tidak memberikan efek yang lebih baik daripada penggunaan obat kontrol