线性回归中的影响点与多元共线性关系初探

目的: 探讨线性回归模型中各数据点对多元共线性的影响。方法: 通过计算剔除每个数据前后条件数的相对变化来检查该点对共线性影响的程度和方向。结果: 通过两个实例分析说明数据中的杠杆点或影响点可夸大或掩盖多元共线性。结论: 检查数据中各点对多元共线性的影响可深入揭示数据结构特征并提示正确的回归估计方法     

逐步logistic回归的一种算法

本文提出了逐步logistie回归的一种新的算法。这种算法是以解最优化问题的DFP-RFGS组合方法为基础建立起来的。它的主要优点是:(1)即使在变量数目多和数据量大的情况下,迭代过程能仍可靠地收敛于似然函数的极值点。(2)引入或剔除变量后,充分利用前面已有的计算结果设置迭代计算的初始值点和初始矩阵,从而简化了计算过程,使计算时间显著减小。文中介绍了实现本算法的过程,并举出计算实例。在附录中对有关的公式和结论作了证明。     

COX模型的残差分析和影响诊断

目的 :本文介绍了识别 COX模型中强影响点的诊断方法。方法 :利用 COX回归模型的两种残差和经验影响函数识别 COX模型的强影响点 ,并通过实例比较两种方法的优劣。结果 :实例显示对影响函数绝对值较大的点 ,如明显偏离其它数据点 ,可诊断为强影响点。结论 :影响函数可有效地诊断 COX模型的强影响点 ,而残差分析效果平平 ,建议实际应用中采用前者。     

异常点对线性回归分析的影响

本文通过一个妇产科研究实例来说明异常点对回归分析的影响,并给出了用以探查异常点的统计量及其计算方法。分析表明,在线性回归分析中,仅仅个别异常点的存在就可能导致产生完全不同的结论。因此对所得数据进行分析时,考虑每一组数据的可靠性是非常必要的。     

LTS回归与M估计稳健性的比较

探讨可以同时抵抗回归数据中出现的Ｙ与Ｘ空间的多个异常点的稳健回归估计方法。方法介绍了Ｍ估计与ＬＴＳ估计,引入失效点的概念以讨论其稳健性尺度,并对两个模拟数据进行了分析比较。结果ＬＴＳ估计优于Ｍ估计,失效点较高,结论ＬＴＳ估计可同时抵抗Ｘ与Ｙ方面的异常,具有极高的稳健性。     

安徽省成人超重与肥胖流行特征及影响因素分析

目的分析安徽省超重和肥胖的流行特征和影响因素,为开展肥胖防治提供科学依据。方法运用分层多阶段随机抽样方法,抽取12个市（县、区）作为监测点,每个点抽取4个乡镇（街道）、12个村（居委会）、420户,每户抽取1名18-69岁常住居民,共5 038人。通过问卷调查和体格测量获得相关数据。结果我省成人超重和肥胖的粗患病率分别为29.95%和8.52%,标化患病率分别为27.32%和7.37%。女性超重和肥胖患病率明显高于男性,且随着年龄增长而升高。超重和肥胖率均呈现出北方地区高于中部和南部地区的流行特点。影响超重和肥胖的主要因素有年龄、吸烟、工作强度、婚姻、精神状况和地域分布。结论安徽省成人超重与肥胖已成为影响居民健康的重要疾患,防治工作迫在眉捷。     

四川省城乡居民就医路径及医疗机构选择的影响因素研究

目的 通过纵向随访数据分析四川省城乡居民的就医路径特征和就医机构选择的影响因素。方法 从四川省第五次卫生服务调查的样本区(县)中抽取1个城市点和1个农村点,监测居民3个月的卫生服务利用行为,定性描述居民就医路径特征,采用重复测量资料的多水平Logistic模型分析就诊医疗机构选择的影响因素。结果 患病后,城市点以遵医嘱治疗为主,农村点则以就诊为主;就诊时,城市以县(市、区)级医疗机构为主,农村以基层医疗机构为主;影响就诊医疗机构选择的因素有就业状况、是否患有慢性疾病。结论 四川省城乡居民就医路径特征不同,城市居民就诊机构的流向存在不合理分布。应加强城市点分级诊疗制度的推行,规范城市居民就医行为。     

线性回归中多个异常点的诊断

在线性回归模型的诊断分析过程中，针对多个异常点存在时可能发生的掩盖现象，本文简单地分析了应用经典诊断量时存在的问题，介绍了各种顺序剔除及稳健回归方法的一般情况，并对各种方法的效能进行了简要的讨论。     

四川省剖宫产现状及影响因素的多水平分析

目的 探讨四川省剖宫产率的现状及其影响因素方法 使用2015—2019年四川省产妇病案首页数据,采用SAS 9.4对数据进行统计描述,采用多水平logistic回归进行影响因素分析。结果 共收集3144899条病案首页数据,2015—2019年四川省年龄标准化剖宫产率分别为52.37%、49.90%、49.75%、51.13%、50.66%,且存在明显的区县和医院间的聚集性;瘢痕子宫（OR=25.395,95%CI=24.717,25.907）为剖宫产率的强影响因素,其次活产数为2胎及以上（OR=5.291,95%CI=5.138,5.449）以及高妊娠风险等级（OR=3.487,95%CI=3.433,3.542）对剖宫产率的影响较大。结论 四川省的剖宫产率维持在较高水平,除基本人口学特征、生物学特征以及区域特征是影响因素以外,还存在明显的地区和医院间的聚集性。     

职业性石英粉尘暴露者红细胞膜T-SOD活性影响因素的Logistic回归分析

目的探讨职业性石英粉尘暴露者红细胞膜T-SOD活性的主要影响因素。方法运用流行病学整群抽样研究方法,调查了健康职业性石英粉尘暴露人员179名,均抽取外周静脉血2ml,以肝素钠抗凝,运用黄嘌呤氧化酶法测定总超氧化物歧化酶（T-SOD）活力,以考马斯亮蓝法测定膜蛋白含量,计算T-SOD的平均活性水平作为参考值;利用自制的调查表对8个可能的影响因素进行调查,同时,对厂内各工序点的生产环境噪声及粉尘浓度2个因素进行现场监测;将职业工人红细胞膜T-SOD活性分为大于和小于参考值水平的二分变量,并以此二分变量为应变量,以被调查和监测的10个可能影响因素为自变量,运用成组资料的非条件Logistic回归分析模型进行筛选,寻找主要影响因素。结果职业工人的接尘工龄、工序点的粉尘浓度、防护口罩使用情况、饮茶习惯及吸烟等5个因素,在α=0.05的检验水平上最终进入了回归方程。结论职业性石英粉尘暴露者红细胞膜T-SOD活性的主要影响因素有工龄、粉尘浓度、使用防护口罩、饮茶习惯及吸烟等5个方面。     

A note on last case influence using the partial likelihood approach under heavy censoring.

The Cox proportional hazards model always treats the last observation in a time ordered data set as an inexact survival time. In certain situations this can lead to this observation always having a low case influence and consequently never being highlighted by a case influence analysis. Thus an influential value can become non-influential by a miscalculation of survival time and this, in turn, can affect conclusions of an analysis based on statistical significance (P-values).     

Cox模型影响点识别诊断统计量的模拟研究

目的 探讨Cox比例风险模型影响点的有效识别方法 .方法 通过Monte-Carlo模拟研究,比较了六种诊断统计量及相应诊断图对影响点的诊断效能.结果 模拟研究表明,加权score残差、似然距离和最大影响曲率及其诊断图可从模型拟合不同角度有效识别影响点.结论 影响分析应是Cox模型分析的一个重要组成部分,加权score残差、似然距离和最大影响曲率是有效识别影响点的诊断统计量.     

典型相关分析在儿童行为问题及其影响因素研究中的应用

[目的]为更科学地探讨不同因素对儿童行为的影响。[方法]采用Achenbach儿童行为量表及自制调查问卷对儿童的行为及相关因素进行调查,应用典型相关分析方法对儿童行为问题的影响因素进行分析。[结果]儿童行为问题检出率为8.2%,身高、家务劳动、父母与孩子谈心、父母管教态度和父母关系等对儿童行为问题有影响。[结论]典型相关分析法科学可靠,可为分析儿童行为问题提供科学依据。     

强影响点的诊断

强影响点指对参数估计的稳定性及真实性具有很大影响的数据，一般用经验影响函数θ－θ（ｉ）度量，θ－θ（ｉ）为多维向量，为方便，常用θ－θ（ｉ）的某种数量函数ｇ（θ－θ（ｉ））来刻划，但ｇ的确定较为困难，目前仅限于线性回归分析有Ｃｏｏｋ距离法。本文提出一种确定方法，它适用于任何参数统计分析，并且就线性回归分析而言，用该方法较Ｃｏｏｋ距离法更合理，将该方法用于ＣＯＸ模型，从应用实例看，效果也较好     

Cox比例风险模型影响点的识别

目的 探讨Ｃｏｘ比例风险模型影响点的有效识别方法。方法 介绍了剩余残差、加权Ｓｃｏｒｅ残差、似然距离、最大影响曲率诊断量及相应的诊断图。结果 实例分析表明，上述诊断量可从不同角度识别Ｃｏｘ模型影响点。结论 影响分析应是Ｃｏｘ模型分析的一个重要组成部分。     

我国农村贫困地区门诊医疗服务利用影响因素的通径分析

为建立农村贫困地区门诊医疗服务利用影响因素的原因结构模型,对各因素进行定性、定量,对全国８省１０个国家级贫困县３１个乡９３个行政村１０７９０人１９９６年和１９９７年的医疗服务利用进行了调查。以年千人就诊次数作为反映医疗服务利用的结果指标。针对医疗服务利用的影响因素之间关系复杂,对可能的１３个影响因素进行了多重共线性诊断。利用岭回归分析层层挑选建模变量,应用通径图分析各影响因素的作用。通径分析表明：     

石墨炉原子吸收光谱法检测全血铅的研究进展

石墨炉原子吸收光谱法检测全血铅是国家标准方法。由于血铅含量低,血液样品基体复杂,影响检测结果的因素多,获得准确结果难度较大。因此研究人员针对影响结果的各种因素进行了深入的研究。该文对研究人员在样品处理、基体改进剂、定量分析方法、程序升温4个方面的研究成果进行综述。     

Being around and knowing the players: networks of influence in health policy

The accumulation and use of power is crucial to the health policy process. This paper examines the power of the medical profession in the health policy arena, by analysing which actors are perceived as influential, and how influence is structured in health policy. It combines an analysis of policy networks and social networks, to examine positional and personal influence in health policy in the state of Victoria, Australia. In the sub-graph of the influence network examined here, those most widely regarded as influential are academics, medically qualified and male. Positional actors (the top politician, political advisor and bureaucrat in health and the top nursing official) form part of a core group within this network structure. A second central group consists of medical influentials working in academia, research institutes and health-related NGOs. In this network locale overall, medical academics appear to combine positional and personal influence, and play significant intermediary roles across the network. While many claim that the medical profession has lost power in health policy and politics, this analysis yields few signs that the power of medicine to shape the health policy process has been greatly diminished in Victoria. Medical expertise is a potent embedded resource connecting actors through ties of association, making it difficult for actors with other resources and different knowledge to be considered influential. The network concepts and analytical techniques used here provide a novel means for uncovering different types of influence in health policy.     

基于Kano模型的互联网医院患者就医服务需求分析

目的调查分析互联网医院患者就医服务需求,探讨服务质量改进措施。方法自行设计基于Kano模型互联网医院患者就医服务需求调查问卷,对某院线上和线下就诊患者进行问卷调查,运用Kano分析法对服务需求进行分类,根据满意度影响力矩阵分析提出改进措施。结果诊前、诊中、诊后三个维度下的互联网医院19个服务项目中,基本属性6个,期望属性7个,魅力属性6个。影响力矩阵分析显示,1个项目归属于提升服务标准区,7个项目归属于创新服务项目区,5个项目归属于维系服务质量区,6个项目归属于提升服务质量区。结论Kano模型的科学应用,可优化互联网医院就诊流程,提高患者就医满意度和医院工作效率,助力医疗服务质量提升。     

Influence analysis for linear mixed-effects models

In this paper, we extend several regression diagnostic techniques commonly used in linear regression, such as leverage, infinitesimal influence, case deletion diagnostics, Cook's distance, and local influence to the linear mixed-effects model. In each case, the proposed new measure has a direct interpretation in terms of the effects on a parameter of interest, and collapses to the familiar linear regression measure when there are no random effects. The new measures are explicitly defined functions and do not necessitate re-estimation of the model, especially for cluster deletion diagnostics. The basis for both the cluster deletion diagnostics and Cook's distance is a generalization of Miller's simple update formula for case deletion for linear models. Pregibon's infinitesimal case deletion diagnostics is adapted to the linear mixed-effects model. A simple compact matrix formula is derived to assess the local influence of the fixed-effects regression coefficients. Finally, a link between the local influence approach and Cook's distance is established. These influence measures are applied to an analysis of 5-year Medicare reimbursements to colon cancer patients to identify the most influential observations and their effects on the fixed-effects coefficients.