多階段隨機抽樣數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法比較.pdf

1、目標(biāo):比較Probit回歸、廣義估計方程、Probit-Normal模型3種統(tǒng)計方法對二階段隨機抽樣數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計效能及Logistics回歸、廣義估計方程、Logistics-Normal模型3種統(tǒng)計方法對三階段隨機抽樣數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計效能。
　　 方法:首先分析某區(qū)小學(xué)生軀體化癥狀調(diào)查資料,參考其建立二層隨機效應(yīng)模型進行數(shù)據(jù)模擬,設(shè)置不同的參數(shù)值及內(nèi)部相關(guān)系數(shù),比較Probit回歸、廣義估計方程、Probit-Normal模型

2、3種統(tǒng)計方法參數(shù)估計偏倚及95％可信區(qū)間的覆蓋率;其次在二層模型的基礎(chǔ)上,模擬不均衡設(shè)計的三層隨機效應(yīng)模型,設(shè)置不同的隨機效應(yīng)方差、協(xié)變量參數(shù),比較Logistics回歸、廣義估計方程、Logistics-Normal模型3種統(tǒng)計方法參數(shù)估計偏倚及95％可信區(qū)間的覆蓋率。
　　 主要結(jié)果:二層隨機效應(yīng)模型中,Probit-Normal模型根在各種情況下均能給出較準(zhǔn)確的參數(shù)估計值和較正確的可信區(qū)間;GEE能在各種情況下給出一個穩(wěn)健

3、的估計,統(tǒng)計推斷能力優(yōu)于Probit回歸,但不如Probit-Normal模型;協(xié)變量的取值對各模型產(chǎn)生的影響不大。三層隨機效應(yīng)模型中,Logistic-Normal模型在各種參數(shù)設(shè)置下,均能給出一個可信的估計,但學(xué)校效應(yīng)估計的可信區(qū)間覆蓋率不及班級效應(yīng);GEE對班級效應(yīng)的估計可信區(qū)間的覆蓋率較理想;對群體效應(yīng)變量的估計中,Logistic回歸無法給出一個可信的估計。三種方法參數(shù)估計的偏倚均受參數(shù)真實值大小的影響,真實值越大,偏倚越小;