稳健Poisson和log-binomial的GEE模型应用于非独立数据的研究
A simulation/case study under the use of robust Poisson and log-binomial model with generalized estimating equation models regarding non-independent data作者机构：广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系广东省分子流行病学重点实验室广州510310 加拿大渥太华大学流行病与社区医学系
出 版 物：《中华流行病学杂志》 (Chinese Journal of Epidemiology)
年 卷 期：2014年第35卷第4期
页 面：449-452页
核心收录：
学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 10[医学]
基 金：广东省自然科学基金(10151022401000018)
主 题：稳健Poisson回归 log-binomial模型 非独立 广义估计方程
摘 要：探讨流行病学资料中非独立数据的RR/患病率比（PR）的合适估计方法.采用计算机模拟实验和实例分析观察稳健Poisson-GEE和log-binomial-GEE模型的适用性并进行比较.结果表明log-binomial-GEE模型与稳健Poisson-GEE模型的收敛率基本均为100％,两模型估计各参数的平均值均与真值接近;在类内聚集性变小或类别数增加时,两模型估计各参数的95％CI覆盖率均有所提高;稳健Poisson-GEE模型对参数估计的稳健性较好,应用到实例时可正确评价暴露对结局的影响.稳健Poisson和log-binomial的GEE模型很少存在收敛问题,且有较高的准确率,可用于流行病学资料中非独立数据的RR/PR值估计.
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