决策树与Logistic回归模型在老年人社区养老意愿影响因素分析中的应用研究

摘要

背景伴随我国人口老龄日益严重,养老问题日渐突出,社区养老可有效解决当前社会养老问题。目的运用决策树与Logistic回归模型探析老年人社区养老意愿的影响因素。方法2020年8—12月,依据便利抽样原则选取大庆市某3个社区为研究现场,方便选取符合入组标准的500例社区老年人为研究对象,进行问卷调查。问卷内容涵盖老年人一般资料、身心健康水平、家庭及社会支持等方面。采用决策树与Logistic回归模型分析老年人社区养老意愿的影响因素。结果共发放500份问卷,回收有效问卷489份,问卷有效回收率为97.8%。其中,159例(32.5%)社区老年人愿意选择社区养老。Logistic回归模型分析结果显示,养老观念、社区养老了解度、孤独感得分、代际关系得分是老年人社区养老意愿的影响因素(P<0.05);决策树模型分析结果显示,社区养老了解度、养老观念、孤独感得分、社会网络、健康自评、教育程度、居住方式为老年人社区养老意愿的影响因素(P<0.05)。Logistic回归模型与决策树模型筛出的前3位关键影响因素均为社区养老了解度、养老观念及孤独感得分。Logistic回归模型的灵敏度为94.34%,特异度为95.75%,受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积为0.985(0.974,0.996);决策树模型的灵敏度为88.05%,特异度为97.87%,ROC曲线下面积为0.980(0.968,0.992)。两个模型差异无统计学意义(Z=-0.625,P=0.268)。结论决策树与Logistic回归模型相结合,在老年人社区养老意愿影响因素研究中具有较高的运用价值。研究结果显示,老年人社区养老意愿偏低,提示未来可通过改变老年人传统养老观念、关注老年人身心健康、改善老年人家庭关系等方法提高老年人社区养老意愿。