无序分类反应变量多水平多项式Logistic模型的应用研究

论文摘要

目的：本研究旨在对分析层次结构数据资料的多水平统计模型的实际应用进行探索，利用重庆市2008年中国西部地区卫生服务调查中的家庭健康询问调查数据进行无序分类反应变量多水平多项式Logistic模型的实证研究，探讨其在实际应用过程中的方法学问题，为合理、有效地分析国家卫生服务调查这类具有典型层次结构特征的数据资料提供方法学上的参考与借鉴。方法：本研究的因变量为三值无序反应变量，即患者的就诊单位选择：私人诊所、村卫生室、乡镇卫生院和县及县以上医院。被调查的15岁及以上重庆市农村就诊患者的年龄、性别、文化程度、婚姻状况、就业状况、恩格尔系数、医疗保险、健康状况作为解释变量。在进行描述性统计分析和单因素分析的基础上，考虑乡镇和个体两个水平，即个体作为水平1单位，乡镇作为水平2单位，拟合无序三分类反应变量的两水平多项式Logistic模型。并对拟合过程中遇到的问题提出了相应的解决方法，包括：反应变量分类数目和基本类选择、解释变量的设置和引入方式选择、数据层次结构的判断、参数估计方法和假设检验方法的选用、模型拟合优度与复杂程度的权衡、数据分布假设的检查等。结果：无序三分类反应变量的两水平多项式Logistic模型分析发现重庆市农村居民就诊单位选择情况具有层次结构特征，在不同的乡镇间有差异性，即数据在水平2单位上存在聚集效应，适宜选用多水平统计模型。分析结果显示影响重庆市农村患者就诊单位选择的最主要因素是健康状况、家庭经济状况以及有无医疗保险。该模型充分考虑到了数据的层次结构和内在相关性的问题，有效分析了固定效应和随机效应，对模型中的参数进行了更加准确、有效地估计。两水平含有解释变量的方差成分模型相较于两水平零模型，其DIC值下降了43.622，模型拟合优度提高。尽管数据存在离散度偏小的情况，但是水平1分布的方差项拟合值接近于1，并且当不对水平1方差进行限制时没有影响到模型固定效应的估计，仅是对随机效应的参数估计略有增大，结合以往研究结果，认为数据的多项式分布假定是成立的，模型拟合有效。结论：本研究尝试将无序分类反应变量多水平多项式Logistic模型应用于居民卫生服务研究领域，对农村患者就诊单位选择的影响因素进行分析。模型拟合结果满意，对结果的解释比较全面。在层次结构特征明显的国家卫生服务调查数据中应用多水平统计模型是一个很好的选择，具有适宜性，能够克服传统回归技术的局限性，为此类数据的有效处理与合理分析又开辟了新的途径，随着模型理论和相关软件MLwinN的不断成熟与发展，多水平统计模型的应用前景将更加广阔。此外，对于模型的诊断、残差分析和拟合优度检验等需要进行更深入的探索。

论文目录

• 英汉缩略语名词对照
• 摘要
• ABSTRACT
• 前言
• 1 多水平统计模型的原理
• 2 实例分析：重庆市农村居民两周患病就诊单位选择影响因素分析
• 3 讨论
• 4 创新与不足
• 全文小结
• 参考文献
• 文献综述
• 参考文献
• 致谢
• 硕士期间发表的论文