多階段隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法比較.pdf

1、目標(biāo):比較Probit回歸、廣義估計(jì)方程、Probit-Normal模型3種統(tǒng)計(jì)方法對(duì)二階段隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)效能及Logistics回歸、廣義估計(jì)方程、Logistics-Normal模型3種統(tǒng)計(jì)方法對(duì)三階段隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)效能。
　　 方法:首先分析某區(qū)小學(xué)生軀體化癥狀調(diào)查資料,參考其建立二層隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬,設(shè)置不同的參數(shù)值及內(nèi)部相關(guān)系數(shù),比較Probit回歸、廣義估計(jì)方程、Probit-Normal模型

2、3種統(tǒng)計(jì)方法參數(shù)估計(jì)偏倚及95％可信區(qū)間的覆蓋率;其次在二層模型的基礎(chǔ)上,模擬不均衡設(shè)計(jì)的三層隨機(jī)效應(yīng)模型,設(shè)置不同的隨機(jī)效應(yīng)方差、協(xié)變量參數(shù),比較Logistics回歸、廣義估計(jì)方程、Logistics-Normal模型3種統(tǒng)計(jì)方法參數(shù)估計(jì)偏倚及95％可信區(qū)間的覆蓋率。
　　 主要結(jié)果:二層隨機(jī)效應(yīng)模型中,Probit-Normal模型根在各種情況下均能給出較準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)值和較正確的可信區(qū)間;GEE能在各種情況下給出一個(gè)穩(wěn)健

3、的估計(jì),統(tǒng)計(jì)推斷能力優(yōu)于Probit回歸,但不如Probit-Normal模型;協(xié)變量的取值對(duì)各模型產(chǎn)生的影響不大。三層隨機(jī)效應(yīng)模型中,Logistic-Normal模型在各種參數(shù)設(shè)置下,均能給出一個(gè)可信的估計(jì),但學(xué)校效應(yīng)估計(jì)的可信區(qū)間覆蓋率不及班級(jí)效應(yīng);GEE對(duì)班級(jí)效應(yīng)的估計(jì)可信區(qū)間的覆蓋率較理想;對(duì)群體效應(yīng)變量的估計(jì)中,Logistic回歸無法給出一個(gè)可信的估計(jì)。三種方法參數(shù)估計(jì)的偏倚均受參數(shù)真實(shí)值大小的影響,真實(shí)值越大,偏倚越小;