多水平模型在住院费用影响因素分析中的应用

目的 探讨多水平统计模型在住院费用影响因素研究中的应用.方法 根据该类资料具有层次结构的特点,进行了两水平模型的拟合.结果 住院费用确实在费用类别上存在聚集性,因此在研究住院费用的影响因素时,要在控制费用类别的基础上进行分析更准确.结论 多水平模型可以灵活有效地处理各种具有层次结构的数据;控制住院费用应该从费用类别的角度出发,充分考虑医疗保障制度的作用.     

多水平模型在吸烟行为研究中的应用

目的介绍多水平模型及其应用领域。方法以中国/WHO控烟能力建设合作项目——学校控烟子项目中天津地区中学的学生基线调查资料为例,应用多水平模型分析并与传统logistic回归分析的结果进行比较。结果经检验,数据中存在层次结构。利用多水平模型分析显示,中学生吸烟的影响因素为性别、年龄、态度、环境及班级水平下的宣传教育。此外,在未引入班级水平下宣传教育这一变量时,利用多水平模型分析得到变量的标准误均小于相应的传统logistic回归分析的结果。结论多水平模型适于分析具有层次结构的数据资料,在分层或整群的流行病学或社区调查中具有较高的应用价值。     

多元多水平模型及其在血压影响因素研究中的应用

目的探讨多元多水平模型在血压影响因素研究中的应用。方法利用MLwin2.02软件对获得的数据进行二元三水平模型拟合。结果收缩压和舒张压在地区水平上的相关系数为0.949,在个体水平上的相关系数为0.701;收缩压和舒张压随着年龄的增加而增加,但年龄增大对收缩压的影响幅度更大,β分别为0.720(收缩压)和0.118(舒张压),χ2=4284.56,P<0.001;男性的收缩压和舒张压水平均高于女性,但男性人群尤以舒张压水平升高更为明显,β分别为2.208(收缩压)和3.113(舒张压),χ2=31.35,P<0.001。结论多元多水平模型可以灵活有效地处理层次结构的数据,适合于血压影响因素研究。     

多个二项反应变量多水平因子分析模型的原理及应用

目的探讨多个二项反应变量多水平因子分析模型的应用。方法在MLwiN2．02软件中，采用马尔科夫链一蒙特卡罗参数估计方法，通过实例模拟及分析，说明模型的实际应用。结果该模型适用于反应变量为二项分类的、具有层次结构的数据。结论多个二项反应变量多水平因子分析模型有其独特的意义和用途。     

多水平统计模型分析方法及其应用

多水平统计模型结合方差分析和多元统计理论,作为统计分析新技术在处理具有层次结构的数据时表现出绝对优势。本文就其基本原理和形式、参数估计和检验、应用条件以及应用资料类型和领域作简单介绍。     

多分类反应变量的多水平多项式模型及其应用

目的 具有多层次结构特征的分类离散数据不宜用常规方法分析,本文探讨了多水平多项式模型原理应用。方法 分别从无序分类两种情形,研究多水平多项式模型的构造及估计的实现。结果 实例验证多水平模型能给予准确而详尽的结果。结论对多次结构的多分类离散度数据应用使用多交错面式模型分析,在实际应用时尖注意模型的构造及估计方法的选择。     

多元多水平模型在儿童生长发育研究中的应用

数据的层次结构(hierarchical or cluster structure，或系统结构)现象广泛存在于医学的各个领域。如生长发育的调查中，按地区、人群进行分层抽样，所得的数据有地区和个人2个层次；同时，研究者感兴趣的反应变量或结局变量常不止1个。许多健康状态的测量经常是多维的。由于同一个体的不同测量指标之间可能存在一定相关性。当对反应变量之间的相关作为一种信息拟合多反应变量的模型。获得它们之间相关程度有效估计时，传统的多元回归方法不再适宜。本文采用儿童生长发育研究实例阐述多元多水平模型的构造及估计实现，为同类研究提供方法参考。     

多水平模型及其在卫生领域的应用

在卫生领域的研究中,样本一般来自不同的层次和单位,用一般的统计分析方法分析会忽略层次间的差异而影响分析的准确性。多水平模型能同时分析不同层次上的影响因素,在研究的资料有层次结构时,分析得到的结果更加准确可靠。根据研究目的和资料的类型,多水平模型有不同的形式,如多分类离散数据多水平模型、重复测量数据多水平模型、多水平交叉分类模型、双变量多水平模型、非线性多水平模型、多水平时间序列模型等。随着对多水平模型的认识,它在基础医学、临床医学、预防医学等不同卫生领域和医学专业的应用逐渐增多。     

两水平方差成分模型在住院费用影响因素分析中的应用

目的客观分析住院费用的影响因素，为采取有效的控制措施提供依据。方法以2型糖尿病住院病人资料为例，采用两水平的方差成分模型进行住院费用影响因素的分析，并与传统多元线性回归的结果进行比较。结果由于费用资料的层次结构，两水平方差成分模型得到比传统回归分析更合理准确的结果；两水平方差成分模型获得的住院费用影响因素包括：年龄、付款方式、住院次数、住院天数、入院情况、手术治疗、院内感染、并发症情况。结论多水平模型可灵活有效地处理各种具有层次结构的数据；在研究住院费用影响因素时若能控制其层次结构则分析会更准确。     

运用多水平模型对新型农村合作医疗参合影响因素的研究

目的 分析影响新型农村合作医疗参合的因素,探讨利用层次结构数据进行影响因素分析时多水平模型相对于传统模型的优越性.方法 分别采用传统Logistic模型和多水平Logistic模型,对2006年中国健康与营养调查中的新农合参合数据进行分析.结果 个体/家庭水平变量中健康自评、就业情况、家庭收入对农民参合行为存在影响,县...     

多水平CFA模型在构念效度评价中的应用

目的 探讨如何利用多水平CFA模型对系统结构数据进行构念（结构）效度的评价。方法 结合职业紧张研究数据。利用LISREL软件实现参数估计，以RMSEA、GFI、SRMR作为拟合优度检验的评价指标。结果 对具有系统结构特征的问卷调查数据在评价构念效度时，采用单水平模型拟合，参数估计有偏低倾向，经多水平CFA模型拟合优度检验结果有所改进。进一步对模型进行修正后，模型拟合较好。结论 估计具有系统结构特征的问卷调查数据的效度，采用多水平CFA模型更趋合理。     

多水平模型评价碘缺乏病区儿童碘营养状况

目的：评价碘缺乏病区儿童碘营养状况及影响因素，探讨多水平统计模型在地方性疾病监测中的应用。方法：应用多水平统计模型对1995、1997和1999年四川省碘缺乏病监测资料进行分析。研究尿碘的地区及个体差异和尿碘与碘盐的关系。结果：儿童尿碘的变异在学校和个体水平均有统计学意义，尿碘与盐碘有显著相关关系。结论：儿童碘营养状况不仅存在个体间的变异，而且地区差异也较大，盐碘水平对儿童碘营养状况有显著影响。     

多水平发展模型在社区干预性研究中的应用

目的 探讨多水平发展模型在社区干预性研究中的应用.方法 应用多水平发展模型,以血压值为分析指标,评价高血压自我管理的效果.结果 两组间在基线时的血压均不相同,随时间的变化趋势也不同.年龄对舒张压随时间的变化有影响.结论 多水平发展模型可以灵活处理社区干预性研究获得的纵向数据,且结果可靠.     

分类树中QUEST算法与多水平logistic模型的联合应用与比较

目的探讨分类树中的QUEST算法和多水平logistic模型联合应用于分析层次资料的可行性.方法首先介绍模型的原理,据此提出联合应用的具体思路,然后采用分析实例进行深入探讨,并用预测准确率和ROC曲线对模型拟合效果加以比较.结果QUEST算法能非常准确地搜索出主要影响因素,并能更加深入地刻画因变量、自变量间的复杂联系,在此基础上再进行多水平logistic模型会更加高效、准确.结论QUEST算法和多水平logistic模型各有优势,将它们联合用于层次资料的分析将更能保证分析的正确性和完善性.     

四川省城乡老人健康相关生命质量及影响因素分析

[目的]了解四川省城乡老人生命质量及其影响因素.[方法]利用四川省第四次国家卫生服务调查西部扩点资料,描述四川省城乡老人的生命质量现状,运用多水平方差成分模型探讨其影响因素.[结果]城市老年人生命质量较农村老年人好,城市与农村老年人均在疼痛/不适方面的问题最为严重,城乡老人存在问题的百分比分别为19.3%和29.7%.城乡老人生命质量的共同影响因素为人均年收入、是否患慢性病、行走失能和视力失能;差异因素为性别、年龄和听力失能.[结论]城乡老人的生命质量影响因素有所不同,应采取针对措施提高城乡老人的生命质量.     

双变量横断面资料的多水平模型分析

目的 分析双变量横断面资料两个反应变量之间的相关性随协变量变化的规律。方法 双变量多水平模型,最小二乘法。结果 双变量多水平模型可以估计各水平两个变量的方差－协方差阵,据此可以计算出相关系数随协变量变化的函数式。结论 双变量多水平模型是分析双变量横断面资料相关性的有力工具,克服了用简单直线相关处理这类资料的局限性。     

乙脑空间分布异质性和相关性的多水平MMMC模型分析

目的乙脑空间分布存在地区差异和聚集性,传统统计模型处理这类数据存在缺陷,探讨多水平MMMC模型应用的可行性,为复杂空间数据建模提供方法学参考。方法对2004～2007年31个省(自治区、直辖市)乙脑分布数据分别采用传统统计模型、多水平模型、多水平MMMC模型分析,比较模型拟合结果。结果多水平MMMC模型的拟合效果最好,分离的区域效应和近邻效应均有统计学意义(P0.05),水稻种植面积比例、生猪出栏数、农村人口比例对乙脑地区分布有影响(P0.05)。结论多水平MMMC模型可以分离和比较疾病空间分布的区域效应和近邻效应,探索疾病分布地区差异和聚集性原因。