【摘 要】
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目的构建多分类倾向性评分匹配方法,并将其应用到分组变量为三分类的流行病学调查数据中。方法数据来源于前期的流行病学调查数据,从五个城市中随机抽取3600名受访者,收集他
【机 构】
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第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室
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目的构建多分类倾向性评分匹配方法,并将其应用到分组变量为三分类的流行病学调查数据中。方法数据来源于前期的流行病学调查数据,从五个城市中随机抽取3600名受访者,收集他们的人口学信息。让受访者自己评价其健康情况,分析自评健康为好、一般和差的受访者其慢性病发病率是否相同,并探讨慢性病发病与否同时还受其他混杂因素的影响。结果在不同倾向性评分匹配方法中,只有马氏距离匹配可消除不同组间协变量的不均衡,设定匹配时的平均马氏距离为0.12。结论马氏距离匹配适用于本研究的数据类型,可有效控制三组间的混杂因素。
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