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复杂抽样Poisson回归分析方法及应用

Application of Poisson Regression Model to Complex Sample Survey Data

摘要目的 本文通过检验45岁及以上的人群体重指数(BMI)与跌倒性伤害发生的联系,详尽地阐述了复杂抽样Poisson回归分析方法及应用的必要性.方法 本报告应用2010年美国德克萨斯州BRFSS数据,分析了跌倒性伤害与体重指数的联系强度.结果 普通Poisson回归分析高估了肥胖、患有心血管疾病、小于25000美元的年收入与跌倒性伤害的联系;低估了中等和差的健康状况、未被雇用、未婚和受教育程度低与跌倒性伤害的联系,但假设检验结果没有变;与复杂抽样负二项回归(NB)分析结果相比,年龄与跌倒性伤害的联系强度没有改变,其统计学检验也保持未变.数据拟合复杂抽样NB回归,离散参数α=8.15,标准误1.68,α的95% CI=5.44-12.22,表明跌倒性伤害数据的方差是其均数的8.15倍,因此复杂抽样NB回归模型更适合BRFSS数据.结论 普通Poisson回归分析低估了参数估计的方差和标准误,造成了肥胖、患有心血管疾病、小于25000美元的年收入与跌倒性伤害的假关联关系;复杂抽样NB回归调整了模型的参数估计,适合多阶段抽样设计的数据分析.

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作者 胡跃华 [1] 匡翔宇 [1] 金承刚 [2] Hasanat Alamgir [3] 马林茂 [1] 冯国双 [1] 于石成 [1] 学术成果认领
作者单位 中国疾病预防控制中心公共卫生监测与信息服务中心 102206 [1] 北京师范大学社会发展与公共政策学院 100875 [2] University of Texas School of Public Health ,San Antonio,Texas 78229 [3]
栏目名称 论著
发布时间 2013-01-10
基金项目
临床流行病学北京市重点实验室资助
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中国卫生统计

中国卫生统计

2012年29卷5期

650-653页

ISTICPKUCSCD

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