目的中断时间序列(interrupted time series,ITS)方法是评估公共卫生干预效果的常用方法。本文详细介绍该方法的基本理论及统计分析中需重点关注的问题,并通过实例数据分析进一步阐述。方法探讨ITS分析中时间序列数据的过度离散、长期...目的中断时间序列(interrupted time series,ITS)方法是评估公共卫生干预效果的常用方法。本文详细介绍该方法的基本理论及统计分析中需重点关注的问题,并通过实例数据分析进一步阐述。方法探讨ITS分析中时间序列数据的过度离散、长期趋势和季节性的控制、非线性效应以及潜在的残差自相关等问题的解决方案。实例分析中,基于2002-2006年的西西里岛0~69岁人群的急性冠状动脉事件(acute coronary events,ACEs)数据,采用Quasi-Poisson回归评价2005年1月颁布的公共场所禁烟政策对ACEs住院率的影响,采用超额风险(excess risk,ER)和超额住院率(excess hospitalization rate,EHR)两个指标来反映干预的效应。结果基于不同的研究目的和数据特点,ITS统计建模时有不同的处理策略。西西里岛的禁烟政策使得ACE住院率下降12.28%(95%CI:7.40%~16.91%)。每年因此而避免发生的ACEs共有1440例,相当于每十万人口中避免396例(95%eCI:240~541)。结论ITS方法能够基于时间序列数据有效地估计公共卫生干预的效果,该方法也普遍适用于环境、医院管理和疫苗接种等领域的干预评估,但运用该方法时若相关统计问题处理不当可能导致结果偏差。展开更多
目的针对配对等级资料,提出一种新的统计推断方法,并通过统计模拟,与经典的非参数检验方法进行比较。方法基于配对等级资料差值的离散性和多项分布特征,构造一种新的统计量AOC(average order change),即加权平均等级差,以及相应检验方...目的针对配对等级资料,提出一种新的统计推断方法,并通过统计模拟,与经典的非参数检验方法进行比较。方法基于配对等级资料差值的离散性和多项分布特征,构造一种新的统计量AOC(average order change),即加权平均等级差,以及相应检验方法。应用Monte Carlo技术,比较AOC检验与Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon法)、Pratt法的统计性能。结果在样本量小于30时,三种方法的I类错误率偏于保守,其中Wilcoxon法偏离设定水平较大;在样本量大于或等于30时,I类错误率均接近设定水平,以AOC检验更接近设定水平。当样本量小于20时,检验效能以Wilcoxon法较低,AOC检验和Pratt法相当;在样本量大于或等于20时,三种方法的检验效能非常相近。结论在统计性能方面,AOC检验与Pratt检验表现相当或略优。在统计量意义上,AOC更能直观表达等级变动情况。展开更多
文摘目的针对配对等级资料,提出一种新的统计推断方法,并通过统计模拟,与经典的非参数检验方法进行比较。方法基于配对等级资料差值的离散性和多项分布特征,构造一种新的统计量AOC(average order change),即加权平均等级差,以及相应检验方法。应用Monte Carlo技术,比较AOC检验与Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon法)、Pratt法的统计性能。结果在样本量小于30时,三种方法的I类错误率偏于保守,其中Wilcoxon法偏离设定水平较大;在样本量大于或等于30时,I类错误率均接近设定水平,以AOC检验更接近设定水平。当样本量小于20时,检验效能以Wilcoxon法较低,AOC检验和Pratt法相当;在样本量大于或等于20时,三种方法的检验效能非常相近。结论在统计性能方面,AOC检验与Pratt检验表现相当或略优。在统计量意义上,AOC更能直观表达等级变动情况。
