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J-GLOBAL ID：201102219626291378   整理番号：11A1721529

クラスターランダムサンプリングデータの様々な分析方法と結果の比較

Comparison of Different Methods for Analyzing Data Obtained from Stratified Cluster Random Sampling

著者 (3件)： Chen Danping ,  Zhao Naiqing ,  Henry S.Lynn
資料名： Zhongguo Weisheng Tongji  (Zhongguo Weisheng Tongji)
巻： 27  号： 2  ページ： 122-124,128  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2278A  ISSN： 1002-3674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的 クラスターランダムサンプリングデータをSAS 9.1で分析を行う際、異なる分析方法が結果に対する影響について調べる。方法 多変量logistic回帰、survey logistic回帰及び一般化線形混合モデル(glimmix)によるクラスターランダムサンプリングデータの統計分析を比較し、そして実例を用いて説明が行った。結果 異なる方法で得られた結果は違いがあった。Survey logistic回帰と一般化線形混合モデルはモデルのそれぞれの回帰係数の標準誤差に対して調整を行った結果、多変量logisitic回帰中の標準誤差誤より大きくなった。実例分析において、各危険因子のOR値も変化が発生し、その95%信用区間はすべて増幅した。結論 クラスターランダムサンプリングにおいて、モデル係数の標準誤差で見積もった下方向偏差及び第I類ミスの発生を減らすため、survey logistic回帰と一般化線形混合モデルはみな比較的に適用性があるモデルで、多変量logisiticは適さない。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： クラスタ ,  *無作為抽出 ,  データ ,  統計解析 ,  統計的線形モデル ,  誤差 ,  係数 ,  危険因子
準シソーラス用語： *ランダムサンプリング ,  統計分析 ,  一般化線形混合モデル ,  標準誤差 ,  回帰係数

分類 (1件)： 予防医学一般  (GB01010B)

タイトルに関連する用語 (1件)： 分析