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1、目的:探討多水平logistic模型的基本理論及其在流行病學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)上的應(yīng)用,旨在研究多水平logistic模型在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的方法學(xué)問(wèn)題,為以后層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的有效分析提供參考。
方法:在流行病學(xué)中常常存在層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),這種數(shù)據(jù)的特性為組群間差異較大,而組群內(nèi)的成員間趨向于一致,即呈現(xiàn)一定的聚集性。這時(shí),傳統(tǒng)模型中數(shù)據(jù)間關(guān)于相互獨(dú)立和方差齊的假定有可能不成立。多水平logistic模型在處理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)考慮到了數(shù)據(jù)的層次性
2、和聚集性,其基本思想是將總殘差分解到相應(yīng)的各個(gè)水平,其中高水平單位之間的變異表示組間變異,低水平單位間的變異表示個(gè)體間差異,將各水平殘差表示為某些變量的函數(shù),從而可分析其影響因素及變化趨勢(shì)。多水平logistic模型與一般logistic回歸模型的區(qū)別是:前者可以很好地處理存在組內(nèi)聚集性的數(shù)據(jù),可同時(shí)測(cè)量個(gè)體水平變異和組水平變異,可同時(shí)考慮固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng),還可研究場(chǎng)景變量對(duì)于組群?jiǎn)挝坏挠绊?,而這些都是后者不能分析和解決的。
3、 本研究的主要內(nèi)容包括多水平logistic模型理論的基本原理與方法、實(shí)例擬合過(guò)程(包括深圳市社區(qū)居民健康狀況調(diào)查和廣州市居民吸煙情況調(diào)查數(shù)據(jù))、分析步驟、方法比較及結(jié)果解釋等。
本研究的數(shù)據(jù)預(yù)處理采用SAS9.2軟件,多水平模型分析采用MLwiN和SAS9.2軟件,數(shù)據(jù)缺失值采用SAS9.2的MI過(guò)程進(jìn)行處理。
結(jié)果:實(shí)例應(yīng)用表明多水平模型在處理層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí),能夠解決其有數(shù)據(jù)層次性、聚集性的問(wèn)題,并且
4、能夠根據(jù)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和實(shí)際情況將解釋變量處理為固定效應(yīng)或者隨機(jī)效應(yīng),從而能夠得到更豐富,更全面的結(jié)果。將多水平模型與篩選變量后的logitistic回歸模型進(jìn)行比較,前者的標(biāo)準(zhǔn)誤比后者更小,統(tǒng)計(jì)效果更顯著,且對(duì)于結(jié)果比后者有更合理的解釋性。將缺失值進(jìn)行多元填補(bǔ)后,能夠得到比原始數(shù)據(jù)更可靠的結(jié)果。
結(jié)論:多水平logistic模型理論在處理二分類(lèi)層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí),提供了比傳統(tǒng)模型更接近于客觀情況的豐富信息。一般logistic回歸
5、模型簡(jiǎn)單易行,但只能研究個(gè)體層面的信息和其固定效應(yīng),無(wú)法分析組群方面信息和哪些因素對(duì)結(jié)局變量的變異程度有影響,而且當(dāng)數(shù)據(jù)存在聚集性時(shí)會(huì)出現(xiàn)偏誤,并且對(duì)于結(jié)果不能給出合理的解釋?zhuān)欢嗨絣ogistic模型充分考慮了數(shù)據(jù)間的相關(guān)性問(wèn)題,可考慮層次信息,并且能夠同時(shí)研究個(gè)體變異和組間變異,能夠分析固體效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng),對(duì)研究因素可做出準(zhǔn)確的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。但是,多水平模型也有一定的局限性,如多水平模型要求低級(jí)水平和高級(jí)水平的殘差方差服從正態(tài)分布
6、或多元正態(tài)分布,參數(shù)估計(jì)較復(fù)雜,等等。另外,有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)不一定需要做多水平模型分析,首先要看其組內(nèi)相關(guān)性的大小,即是否存在組內(nèi)聚集性,如果不存在數(shù)據(jù)聚集性,則用一般統(tǒng)計(jì)模型就可以了。在實(shí)際應(yīng)用中,要結(jié)合專(zhuān)業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)特征來(lái)選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法。
忽略層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的組群效應(yīng),將會(huì)以損失資料信息的完整性為代價(jià),使統(tǒng)計(jì)結(jié)果失效,并有可能得出錯(cuò)誤的結(jié)論。因此,在有層次結(jié)構(gòu)的流行病學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)中,多水平logistic模型是一個(gè)很好
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