复杂抽样Poisson回归分析方法及应用

摘要：

目的 本文通过检验45岁及以上的人群体重指数(BMI)与跌倒性伤害发生的联系,详尽地阐述了复杂抽样Poisson回归分析方法及应用的必要性.方法 本报告应用2010年美国德克萨斯州BRFSS数据,分析了跌倒性伤害与体重指数的联系强度.结果 普通Poisson回归分析高估了肥胖、患有心血管疾病、小于25000美元的年收入与跌倒性伤害的联系;低估了中等和差的健康状况、未被雇用、未婚和受教育程度低与跌倒性伤害的联系,但假设检验结果没有变;与复杂抽样负二项回归(NB)分析结果相比,年龄与跌倒性伤害的联系强度没有改变,其统计学检验也保持未变.数据拟合复杂抽样NB回归,离散参数α=8.15,标准误1.68,α的95％ CI=5.44-12.22,表明跌倒性伤害数据的方差是其均数的8.15倍,因此复杂抽样NB回归模型更适合BRFSS数据.结论 普通Poisson回归分析低估了参数估计的方差和标准误,造成了肥胖、患有心血管疾病、小于25000美元的年收入与跌倒性伤害的假关联关系;复杂抽样NB回归调整了模型的参数估计,适合多阶段抽样设计的数据分析.

关键词：复杂抽样、多阶段抽样、统计方法、Poisson回归、负二项回归

所属期刊栏目：29

分类号：R19;O65

资助基金：临床流行病学北京市重点实验室资助2012LCLB02

在线出版日期：2013-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：650-653