本文比较了高斯伪似然准则、修正后的准则以及基于经验似然的准则在连续和离散数据中，选择GEE方法中工作相关矩阵的效果。在此基础上，我们探讨了对多个纵向数据同时选择工作选择矩阵的情况。大量的模拟比较分析表明，在对单组纵向数据的工作相关矩阵选取中，修正后的选择方法较修正前的选择正确率有显著的改善，并且在大多数情况下选择正确率均高于其它方法。同时，基于经验似然的准则在二项数据下识别exchangeable结构有优势。对多个纵向数据的工作相关矩阵同时选择时，修正后的高斯伪似然准则有较为明显的优势。但是对于二项数据而言，基于经验似然的准则依然可靠。本文运用了这些方法识别单组数据两个实际数据的工作相关结构，以及对注意力缺陷多动症(ADHD)数据进行了多组纵向数据同时选择的实例分析。