SuperMix组合了由Donald Hedeker 和 Robert Gibbons开发的MIXREG, MIXOR, MIXNO, 和 MIXPREG等4个混合效应(mixed-effects)程序的功能到一个应用程序中，用来提供对混合效应回归模型的估计。

混合效应模型也被称为多层，分层或随机效应模型。这些模型能够被用于纵向数据(longitudinal data)的分析，在这里每个单独的值都是在多次不同的时候测量的。他们同样能够被用于分组数据(clustered data)，比如在诊所间的病人。

SuperMix已经由SSI在2008年9月开发出来。SuperMix可以拟合带有连续,计数,序数,名义和幸存输出变量并且嵌套数据的模型,允许多达3层的嵌套。关键特征列在下方：

方便的使用图形化用户界面：导入数据到SuperMix中，然后使用菜单和对话框构建新的模型
带有自相关残差的连续输出变量的混合效应模型
序数回归分析，包括非比例优势模型(non-proportional odds model)和尺度效应(scaling effect)的混合效应模型
泊松回归分析的混合效应模型
名义logistic回归分析的混合效应模型
分组时间幸存分析的混合效应模型
允许嵌套设计的2层和3层模型
高质量的图形

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