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零-K膨胀泊松回归模型在公共卫生领域研究中的应用

         

摘要

目的 将零-K膨胀泊松回归模型(ZKIP)在公共卫生领域研究中加以实践,为实际工作中研究者所遇到的零-K膨胀数据拟合问题提供方法学支持.方法 以美国2016年5~17岁学生因病缺课天数数据为例,拟合ZKIP模型,采用SAS 9.4软件进行参数估计,并与Poisson回归模型、零膨胀泊松回归模型(ZIP)进行比较,依据数据过离散和零膨胀检验结果及模型拟合优度指标等选择最优模型,同时探讨各可能影响因素与学生因病缺课天数间的联系.结果 数据过离散和Vuong检验结果表明存在过离散和零膨胀现象(O=773.40> 1.96、V=19.7330> 1.96);依据因变量取值分布直方图取膨胀值K=2.ZKIP模型取得最优模型拟合度(AIC=40736,BIC =41274),参数回归结果表明高年龄组学生因病缺课行为发生风险更高;白人学生因病缺课行为发生风险性最低;手术史、身体不适症状、长期服药、急诊室次数、过敏、平衡不佳情况等变量对数据零膨胀参数和Poisson分布参数影响均有统计学意义;视力问题、长期服药、地区(西部地区学生较东北部地区学生)3个变量对K=2的膨胀参数η影响显著.结论 ZKIP模型不仅在零事件处理能力上和ZIP模型相当,还能提供更多的K膨胀值处信息,是零-K膨胀数据拟合方法学上的突破.

著录项

  • 来源
    《中国卫生统计》 |2020年第5期|682-686|共5页
  • 作者单位

    安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 医学数据处理中心 230032;

    安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 医学数据处理中心 230032;

    安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 医学数据处理中心 230032;

    安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 医学数据处理中心 230032;

    安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 医学数据处理中心 230032;

    安徽医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 医学数据处理中心 230032;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 儿童、少年卫生;
  • 关键词

    过离散; 零-K膨胀泊松回归模型; 零膨胀泊松回归模型; 拟合优度;

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