分层整群随机抽样数据的不同分析方法及结果比较
2014-05-05 陈丹萍，赵耐青，林燧恒 MedSci原创
目的：探讨分层整群抽样数据应用SAS 9. 1分析时, 不同分析方法对结果的影响。方法：比较多因素log istic回归, survey logistic回归以及广义线性混合效应模型( glimmix)在分层整群抽样数据中的统计分析, 并用实例加以说明。结果：不同的方法所产生的结果是有差别的。survey logistic回归与广义线性混合效应模型对模型中各回归系数的标准误进行了调整, 使得其比多
目的：探讨分层整群抽样数据应用SAS 9. 1分析时, 不同分析方法对结果的影响。
方法：比较多因素log istic回归, survey logistic回归以及广义线性混合效应模型( glimmix)在分层整群抽样数据中的统计分析, 并用实例加以说明。
结果：不同的方法所产生的结果是有差别的。survey logistic回归与广义线性混合效应模型对模型中各回归系数的标准误进行了调整, 使得其比多因素logisitic回归中的标准误大。在实例分析中各危险因素的OR 值也发生了变化, 其95%可信区间都有不同程度的增宽。
结论 在分层整群抽样中, 为减少模型系数标准误估计的向下偏倚以及第I类错误的发生, survey logistic回归与广义线性混合效应模型都是比较适用的, 不建议使用多因素log isitic回归。
下载：分层整群随机抽样数据的不同分析方法及结果比较_陈丹萍.pdf
版权声明：
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
