多水平模型及医学应用
多水平模型在住院费用影响因素分析中的应用
多水平模型在住院费用影响因素分析中的应用
施红英;沈毅;何凡
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2006(023)005
【摘要】目的探讨多水平统计模型在住院费用影响因素研究中的应用.方法根据该类资料具有层次结构的特点,进行了两水平模型的拟合.结果住院费用确实在费用类别上存在聚集性,因此在研究住院费用的影响因素时,要在控制费用类别的基础上进行分析更准确.结论多水平模型可以灵活有效地处理各种具有层次结构的数据;控制住院费用应该从费用类别的角度出发,充分考虑医疗保障制度的作用.
【总页数】3页(P397-399)
【作者】施红英;沈毅;何凡
【作者单位】浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室,310031;浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室,310031;浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室,310031
【正文语种】中文
【中图分类】R1
【相关文献】
1.多水平模型在居民慢病患病的影响因素分析中的应用 [J], 王欣月;严丽萍;常春
2.多水平模型在大学生预防艾滋病健康教育影响因素分析中的应用 [J], 贾改珍;闫阳;徐天和;林林;韩春蕾;王玖
3.多水平模型在公交站间准点率影响因素分析中的应用 [J], 周雪梅;林南南;许旭;彭昌溆;杨晓光
4.多水平模型在城镇居民消费水平影响因素分析中的应用 [J], 姜阿丽;薛亮
5.多水平模型在中学生数学考试成绩影响因素分析中的应用 [J], 秦川;
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多水平Meta回归分析及其在流行病学研究中的应用
多水平Ｍｅｔａ回归分析是多水平分析方法在Ｍｅｔａ分析中的应用。
对多水平Ｍｅｔａ回归分析及其在流行病学研究中的应用进行介绍，为流行病学资料的Ｍｅｔａ分析提供参考。
１Ｍｅｔａ回归分析概述１．１Ｍｅｔａ分析简介Ｍｅｔａ分析最早由英国教育心理学家Ｇｌａｓｓ于１９７６年命名并将其定义为：“Ｔｈｅｓｔａ－ｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｌａｒｇｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｏｆａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｔｕｄｉｅｓｆｏｒｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｔｈｅｆｉｎｄｉｎｇｓ”。
此后，不少统计学家都对Ｍｅｔａ分析下过定义，但都倾向于“Ｍｅｔａ分析是对以往的研究结果进行系统定量综合的统计学方法”这一含义〔１～４〕。
１．２流行病学研究与Ｍｅｔａ回归分析流行病学研究方法通常分为四大类：描述性研究、分析性研究、实验性研究和理论性研究。
前两类均属观察性研究，是流行病学最常用的研究方法。
观察性研究容易受到混杂偏倚和选择偏倚的影响，各项研究的对象选择、研究方法等的不同都会导致研究间的异质性，对异质性较大的资料进行传统的Ｍｅｔａ分析可能会导致错误的结论，从而误导读者。
因此，在对流行病学研究资料进行Ｍｅｔａ分析时，需分析各研究间的异质性，并对异质性的来源进行评估〔５〕。
Ｍｅｔａ回归分析可评价研究间异质性的大小及来源。
根据统计模型的不同，可将Ｍｅｔａ回归分析分为固定效应的Ｍｅｔａ回归分析和随机效应的Ｍｅｔａ回归分析两大类。
基于固定效应模型的Ｍｅｔａ回归分析假设多项研究具有一个共同的效应尺度，各项研究效应尺度存在的差异主要是因为随机误差造成；随机效应模型则假设各项研究不具有共同的效应尺度，而是每项研究都有自己的效应尺度，并将其定义为多水平Ｍｅｔａ回归分析及其在流行病学研究中的应用王安伟１，黄文丽２（１．大理学院公共卫生学院，云南大理６７１０００；２．云南省地方病防治所，云南大理６７１０００）［摘要］目的：介绍多水平Ｍｅｔａ回归分析方法及其在流行病学研究中的应用。
多水平logistic模型及其在流行病学调查数据中的应用
本研究的数据预处理采用 SAS9.2 软件，多水平模型分析采用 MLwiN 和 SAS9.2 软 件，数据缺失值采用 SAS9.2 的 MI 过程进行处理。
keywordsmultilevellogisticmodelhierarchicalstructuredataintraclasscorrelationrandomeffectsfixedeffectsmissingdata广东药学院硕士研究生学位论文多水平logistic模型及其在流行病学调查数据中的应用51前言在流行病学调查资料中数据往往呈层次结构hierarchicalstructure即第一层的单位嵌套或聚集在高一层的单位之中最常见的是教育领域中的学校和学生的关系学生镶嵌于年级年级镶嵌于学校形成了一个多水平的结构学生为第一水平班级为第二水平学校为第三水平
方法：在流行病学中常常存在层次结构数据，这种数据的特性为组群间差异较大， 而组群内的成员间趋向于一致，即呈现一定的聚集性。这时，传统模型中数据间关于 相互独立和方差齐的假定有可能不成立。多水平 logistic 模型在处理结构数据时考 虑到了数据的层次性和聚集性，其基本思想是将总残差分解到相应的各个水平，其中 高水平单位之间的变异表示组间变异，低水平单位间的变异表示个体间差异，将各水 平残差表示为某些变量的函数，从而可分析其影响因素及变化趋势。多水平 logistic 模型与一般 logistic 回归模型的区别是：前者可以很好地处理存在组内聚集性的数 据，可同时测量个体水平变异和组水平变异，可同时考虑固定效应和随机效应，还可 研究场景变量对于组群单位的影响，而这些都是后者不能分析和解决的。
多水平统计模型简介(研究生版)
0 j 的假定及其含义与方差成份模型一
致。现
1 j 为随机变量，假定：
E ( 1 j ) 1
Var(1 j )
2 u1
1 j 表示第 j 个医院的 y 随 x 变化的斜
率； 1 表示全部医院的 y 随 x 变化的斜率 的平均值(平均斜率)。
是指各医院的 y 随 x 变化的斜率
多水平分析的概念为人们提供了这样一个框架，即 可将个体的结局联系到个体特征以及个体所在环境或背 景特征进行分析，从而实现研究的事物与其所在背景的 统一。
基本的多水平模型
经典模型的基本假定是单一水平和单一的随 机误差项，并假定随机误差项独立、服从方差为
常量的正态分布，代表不能用模型解释的残留的
随机成份。
医院水平的方差成份， e0为患者水平的方差成份。
2
组内相关的度量
方差成份模型中，应变量方差为
Varyij | 0 , 1 , xij Var(u0 j e0ij )
Var(u0 j ) Var(e0ij ) Cov(u0 j , e0ij )
2 u0
2 e0
(Variance Component Model)
假定一个两水平的层次结构数据，医院为水
平 2 单位，患者为水平 1 单位，医院为相应总体
的随机样本，模型中仅有一个解释变量 x 。
yij 0 j 1 xij e0ij
j 1,2,...,m
示水平 2 单位 示水平 1 单位
i 1,2,...,n j
多水平模型(multilevel models)最先应用于教育 学领域，后用于心理学、社会学、经济学、组织行 为与管理科学等领域，逐步应用到医学及公共卫生 等领域。
多水平模型及其对肝癌患者住院费用影响因素的分析
结构的数据【 ， 此外 ， 】 对于过度离散 的二分类 资料 、 向资料 、 纵
重 复 测 量 资 料 也 可 以进 行 分 析 处 理 。 多 水 平 模 型 在 ８ Ｏ年 代初期提出以来 ， 已经 引 起 来 广 泛 的关 注 ， 在 在 教 育 学 、 现 心
以下 以 两水 平模 型 为 例 。两 水 平 模 型 的 层 次 结 构 中 第 一 水 平 表 示 个 体 单 位 ， 二 水 平 表 示 组 单 位 ， 图 １ 第 见 。
是否存在组 内相关性 。其 公式为 ：
Ｉ ＣＣ 一
０ 十
其 中， 为组 内方 差 ， 代表 个体 间 的变 异程 度 ， 为组 间 方差 ， 代表组 间的变 异 程度 。ＩＣ 的值在 ０ １之 间， Ｉ Ｃ Ｃ ～ 当 Ｃ
通 讯 作 者 ： 丕德 张
作者简介 ： 骆华萍 （９ ３） 女 ， 士研究 生 ， １ ８一 ， 硕 研究方 向 ： 多元统计方 法及 应用 。
肝癌住 院患者 １５ ６ ９例为研究对象 ， 以肝癌患者为第一水 平 ， 院科室 为第二水平 ， 医 拟合两水 平模 型进行住 院费用 的影 响因素 分析 。 结果 ： 数据在医院科室间存在聚集性 ， 该 应用多水平模 型后得 到抢救情况 、 手术情况 、 住院天数为肝癌患者住 院费用的影响因素 。其 中手术情况 和住院天数为随机效应 ， 其他变量为 固定效应 。讨论 ： 多水平模型适用 于层次结构数据 ， 具有众多优点 。从医 院科室 角度
单 位 有 不 同 的 背 景 和 环 境 ， 异 性 较 大 ， 很 难 满 足 方 差 齐 性 变 故
肝癌是 我国常见 的肿瘤 ， 近年来 其发病率 呈上 升的趋势 。
肝 癌 的恶 性 程 度 高 ， 存 期 短 ， 生 ５年 存 活 率 低 ， 其 他 疾 病 相 与
多水平模型及其在卫生领域的应用
【综述】文章编号：１００４－６１９４（２００７）０５－０５１４－０２多水平模型及其在卫生领域的应用李佳萌作者单位：天津市疾病预防控制中心，天津３０００１１作者简介：李佳萌（１９７５－），女，主管医师，硕士，从事卫生统计工作。
摘要：在卫生领域的研究中，样本一般来自不同的层次和单位，用一般的统计分析方法分析会忽略层次间的差异而影响分析的准确性。
多水平模型能同时分析不同层次上的影响因素，在研究的资料有层次结构时，分析得到的结果更加准确可靠。
根据研究目的和资料的类型，多水平模型有不同的形式，如多分类离散数据多水平模型、重复测量数据多水平模型、多水平交叉分类模型、双变量多水平模型、非线性多水平模型、多水平时间序列模型等。
随着对多水平模型的认识，它在基础医学、临床医学、预防医学等不同卫生领域和医学专业的应用逐渐增多。
关键词：多水平模型；卫生领域；应用中图分类号：Ｒ１９５．１文献标识码：Ｅ许多社会科学家的研究目的是解释人类行为和态度的变化，以及通过所接触的家庭、学校、工作场所等社会环境后这些行为是如何改变的。
社会科学家虽然利用统计模型分析大量的数据来提高他们对社会行为的认识，但是这些应用于社会资料上的统计模型过分注意个体而忽略了个体所在的周围环境。
在这种情况下，需要一种可以纠正这种忽略个体所在周围环境的统计分析方法，它既可以关注个体又可以关注个体所处的环境〔１〕。
多水平统计模型是有效处理这种资料的统计方法，它是英、美等发达国家教育学界２０世纪８０年代中后期发展起来的一门多元统计分析新技术，可有效处理传统多元统计方法难以分析的具有层次结构特征或系统结构特征（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｏｒｃｌｕｓｔｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）的数据〔２〕。
所谓层次结构数据，是指若干单位聚集在不同水平的数据。
数据的系统结构现象广泛存在，在教育研究中，学生嵌套于学校；家庭研究中，儿童嵌套于家庭；医学研究中，病人嵌套于医生或医院等。
层次结构数据也可出现在特殊的研究设计中，例如流行病学调查或社区调查中，按照地区、个人进行分层随机抽样，所得数据具有地区和个人两个层次结构。
多水平模型在大学生预防艾滋病健康教育影响因素分析中的应用
和 肭 固定成分 ， Ｕ 。 ， 和“ ， 代表水平 ２单位之 间的变
异 。如果研究资料不存在第二层单位间的差异 ， Ｕ 。 ， 和 “ 的值为 ０ ， 方程则 为简单 的 Ｏ Ｌ Ｓ回归， 即Ｙ ｉ ＝ ＋ 卢 Ｘ＋ ｅ ； 当数据存在层次结构时， 。 ， 和ｕ 值不为 ０ ， 简单的 Ｏ Ｌ Ｓ回归模 型分析效能不高 ， 则多水平模 型更
中 国卫 生统 计 ２ ０ １ ３年 ２月 第 ３ ０卷 第 １ 期
・３ ７・
多水 平模 型在 大学生预 防艾滋病健康教 育影 响 因素分析 中的应 用
贾改珍 闫 阳 徐 天和 林
【 提 要】 目的
林 韩春 蕾 王
玖
采用整群 随机抽样 方
探讨多水平模 型在烟台市大学生艾滋病 知信行影 响 因素 中的应用 。方 法
为适 宜 。
结 果
采 用 自行设 计 的大 学生 艾滋 病知 识 、 行为 、 态度 调 查 问卷 ， 问卷 内容包 括被 调查 者 的基本 情况 、 艾 滋病 防
制一般知识 、 传播途径 、 高危行为 、 对症状与预防措施 的认知水平 、 对待艾滋病病人的态度 与个人生活行为 以及对艾滋病 防治知识需求 ８ 个部分。经预调查后 由 学生本人匿名独立填写 ， 由调查员现场收 回问卷。共 调查 大学 生 ９ ４ ８人 ， 收 回有 效 问卷 ９ ２ ８份 ， 有 效 率
ｔ ｉ ｃ回归分 析 ， 对于 数据 间存 在 聚集性 的二 分类 数 据 则 采用 多水 平 多变 量 ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回归 模型 。
５ ．多水 平模 型 构造
本研究中多水平分析的基本 的形式为 ：
ｙ ｊ ｌ ＝ ＋ ３ １ ￣ Ｘ ｏ ＋
多水平逻辑回归
多水平逻辑回归多水平逻辑回归是一种常用的统计学方法，用于建立预测模型。
它在分析多个自变量对一个因变量的影响时具有较高的灵活性和准确性。
多水平逻辑回归模型的基本思想是将因变量的变化分解为不同水平下的影响因素，并将这些影响因素分别建立回归模型进行分析。
这种方法适用于因变量具有多个分类水平的情况，比如心脏病患者的生死预测、肿瘤分期的判断等。
在多水平逻辑回归中，我们首先需要确定因变量的不同分类水平，然后选择适当的自变量进行建模。
常见的自变量包括性别、年龄、家庭背景、生活习惯等。
为了提高模型的准确性，我们还可以加入交互项、多项式项等。
在建模过程中，我们需要选择合适的变量选择方法，比如前向选择、后向剔除、逐步回归等。
这些方法可以帮助我们找到最佳的自变量组合，提高模型的拟合度和预测能力。
在模型建立完成后，我们需要对模型进行评估。
常见的评估指标有对数似然比、准确率、受试者工作特征曲线（ROC曲线）等。
这些指标可以帮助我们判断模型的优劣，并进行模型选择和改进。
多水平逻辑回归模型的优点是可以同时考虑多个因素对因变量的影响，具有较高的预测能力。
然而，它也存在一些限制，比如对数据的要求比较严格，需要大样本量和高质量的数据。
在实际应用中，多水平逻辑回归模型被广泛应用于医学、社会科学、市场营销等领域。
比如，在医学研究中，可以使用多水平逻辑回归模型来预测患者的疾病风险，为临床决策提供科学依据。
在市场营销中，可以使用多水平逻辑回归模型来分析用户行为和购买意向，为企业制定精准的营销策略提供支持。
多水平逻辑回归是一种有效的建模方法，可以帮助我们分析多个自变量对一个因变量的影响。
通过合理选择自变量和建立合适的模型，我们可以提高预测的准确性，为决策提供科学依据。
在实际应用中，我们需要根据具体问题的特点选择合适的方法和评估指标，以获得可靠的结果。
3多水平统计模型简介
Cov e
, e0i2 j
组内相关(intra-class correlation, ICC)
2 u0
2 u0 2 e0
代表组间方差， 组水平方差。
代表组内方差， 个体水平方差
ICC测量了医院间方差占总方差的比例，实际上它反映 了医院内个体间相关，即水平 1 单位(患者)在水平 2 单位(医院)中的聚集性或相似性。 当组内各个体间趋于相互独立时，ICC 趋于0，表示没有 群组效应，此时多层模型可简化为固定效应模型。
项，并假定随机误差项独立、服从方差为常量的正态分布， 代表不能用模型解释的残留的随机成份。Y 0i 1i x1
当数据存在层次结构时，随机误差项则不满足独立
常方差的假定。模型的误差项不仅包含了模型不能解释的 应变量的残差成份，也包含了高水平单位自身对应变量的 效应成份。
多水平模型将单一的随机误差项分解到与数据层次结
2.随机系数模型(Random Coefficient Model)
随机系数模型是指协变量的系数估计不是固定的而是 随机的，即协变量对反应变量的效应在不同的水平 2 单位 间是不同的。(仍以医院与患者两水平数据结构说明随机系
数模型基本结构与假设。)
yij 0 j 1 j xij e0ij
1. 方差成份模型（多水平模型中最简单的）
(Variance Component Modelቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 1.1固定效应模型 1.2不含协变量的随机 效应方差成分模型（空 模型） 1.3含协变量的随机效 应方差成分模型
方差成分模型
1.1固定效应模型
某研究中有多个不同处理因素，若研究者感兴趣的各 种处理都设计在研究当中，则认为这一因素具有固定 效应，如以下例2. 1 中对小白鼠给予三种不同的营养 素.
多水平模型简介
hosp no time group age gender ess0 adl0 ess adl
1~15 1~456
1~3周
试验组＝1，对照组＝0 18~75岁 女性＝0，男性＝1 40～80 (评分高病情轻) 0～95 (评分高病情轻) 0~100 0～100
新药临床试验原始资料格式
疗后1周 疗后2周 疗后3周 疗前 医院 患者 组别 年龄 性别 编号 编号 ESS0 ADL0 ESS1 ADL1 ESS2 ADL2 ESS3 ADL3
资料特点
• 两水平层次结构
• 地区(水平2单位) 15 • 各地区内逐年重复观察(水平1单位) 1980
• 资料按性别、年龄分组 • 反应变量是肺癌死亡人数
定性反应变量的多水平模型
重点：二分类反应变量的两水平模型
调查研究
• 某省调查其农村居民的卫生服务
随机抽取30个乡镇，每个乡镇分别抽取2
个行政村，每个村再随机抽取33户（家庭），
2
0
•
1
为处理因素的效应参数，又称固定效应 （fixed effect）参数
• u0 j为 水 平 2 单 位 的 logit 均 值 0 j 与 总 均 值 0 之差，又称为随机效应（random effect） 或高水平的残差。
•
2 u0 j 的 方 差 u 又 称 为 随 机 参 数 （ random
1 1 1 1 1 1
1 2 3 4 5 6
1 0 1 1 0 1
60 43 61 71 71 67
0 1 1 1 1 1
69 50 73 50 86 90 85 100 76 75 82 75 84 100 90 100 40 30 42 35 55 35 72 45 78 80 90 95 92 100 93 100 72 75 75 75 82 － 82 － 80 80 93 85 100 95 － －
多水平模型在交叉设计临床试验数据分析中的应用
可 以在较短的时 间内搜集 所需 的病例数 ， 且搜集 的病例 范 围 广， 临床试验 的结果对 将来 的应用更 具代 表性 。但 由于不 同 中心的医疗水平 、 业务 素质 、 技术 条件等 不可 能完全 相 同， 影
响 因素亦随之更趋复杂 。 多 中心试验数据 具有 层次结构 （ 不 同的层次 称为水 平 ） ， 为多水平结构资 料。对多 中心交叉 设计 临床试 验资 料来 说 ，
模型（ 随机系数模 型、 多水平 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 模 型、 多水平 Ｐ ｏ ｉ ｓ ｓ ｏ ｎ 模 型） 处理临床试验交叉设计资料的原理和方法。 结果 与结论 ： 多水平模 型
可以分析交叉设计试验 中顺序对试验结果 的影响 ， 是处理多中心交叉设计临床试验数据 的最有效方法。 关键词： 多水平模型 ； 临床试验 ； 交叉设计
２ ， …， ｍ， 示水平 ２ 单位（ 医 院） ， ｉ ：１ ， ２ ， …， ， 示 水平 １单位 （ 患者 ） 。Ｙ 和 Ｘ 分别为第 个 医院第 ｉ 个患者 的反 应变量 观测值和解释变量观测值 ； 和 为 随机变量 ， 并假设 一 ＋ ， ＝ ＋ｕ ｖ。 和卢 １ 为固定效应参数 ， 和“ ｌ Ｊ 为２ 水平上 的随机 （ 误差） 变量， 并有 Ｅ（ ｕ 。 ， ）一 Ｅ（ ）一０ ， Ｖ ａ ｒ （ ‰， ） 一 ， ＂ Ｃ ａ ｒ（ “ １ ， ） 一 １ ＇ Ｌ ｅ为 ｆ Ｊ １ 水平上 的随机变量 （ 残差 ） ， Ｅ（ ｅ ） 一０ ， Ｖ ａ ｒ（ ） 一 ， 且假设 Ｃ ｏ ｖ （ ｅ ｃ 『 ， “ ｏ ， ） 一Ｃ ｏ ｖ （ ｅ 【 Ｊ ， Ｕ １ ， ） 一Ｏ 。随机 系数模型 可表示为 ， 一（ 届＋ 卢 １ Ｘ， ） ＋ （‰， ＋ “ １ ， Ｘ ＋ ｅ ） ， 该模型由两部 分组成 ， 固定部 分 （ ＋ Ｘ ）与 随 机部分 （ ， ＋ ｌ ７ Ｘｌ ０ ＋岛） 。 当 一Ｏ时的模型称 为方差 成分模 型 ， 方差成分 模型是 多水平模型 中最基本和最简单 的一种 。在方差成 分模型 中变 量 Ｘ 的系数估计为 固定 的 ， 表 示解 释变量 对 反应变量 的效应是 固定不变的 ， 而在随机系数模型 中解 释变量 Ｘ， 的系
spss多水平模型简介
此即水平 2 和水平 1 方差之和，同一医院中两 个患者(用i1，i2 表示)间的协方差为：
2 Cov u 0 j e0i1 j , u 0 j e0i2 j Covu 0 j , u 0 j u0
组内相关(intra-class correlation, ICC)
0 j 0 u0 j
0 为平均截距，反映 y ij 与 x ij 的平均关系，
即当 x 取 0 时，所有 y 的总平均估计值。
u0 j 亦为随机变量，表示第 j 个医院 y 之平均
估计值与总均数的离差值，反映了第 j 个医院对 y 的随机效应。
1 表示协变量 x 的固定效应估计值。即 y 与
2 u1
的方差。
1 j 1 u1 j
E (u 0 j ) E (u1 j ) 0
Var ( u1 j )
2 u1
Cov(u0 j , u1 j ) u01
u1 j示第 j 个医院的斜率与平均斜率的离
差值， u指上述截距与斜率离差值的协方差， 01 反映了它们之间的相关关系。
0
水平 2 单位中的水平 1 单位间存在相关， 通常的“普通最小二乘法”(Ordinary Least Squares OLS)进行参数估计是不适宜的。
进一步，如数据具三个水平的层次结 构，如医院、医生和患者三个水平，则将 有两个这样的相关系数，即反映医院之间 方差比例的医院内相关，反映医生之间方 差比例的医生内相关。
组内-组间分析：
每个水平2单位内进行分析，计算组内相关(组内效应)； 通过平均或整合得到每个水平2单位的数据，计算组间 相关(组间效应)； 忽略水平2的存在，在水平1上进行分析，计算水平1单 位间的相关(总效应)。
多水平模型
1.2 学校效果
教育系统是这种层次结构的一个典型例子，学生嵌套进学校，学校自身或许又嵌套进教育 或委员会。教育研究者的兴趣在于比较学校或教育机构的学生成绩。这种比较有许多目的 dstein，1992)，但学术上的兴趣主要在于研究那些解释学校间差异的因素。
多水平模型(一)
页码，1/9
今天是： 2006年8月22日 星期二
设为首页 加入收藏 联系站长
| 首页 | 统计文章 | 统计下载 | 在线留言 | 统计论坛 | | 统计文章首页 | 本站告示 | 统计学 | 统计软件 | 相关学科 | 文章 | 本站新闻 | 关于本站 | 统计理论 | 统计应用 | 统计信息 | SAS 应用 | SPSS应用 | 企业招 下载 | 统计软件 | 统计教程 | 统计书籍 | 应用软件 | 医学统计 | 计量经济 | 名著翻译 | 社区论
/Article/art/use/200501/598.html
2006-8-22
多水平模型(一)
页码，3/9
图1.1 一所学校中5名学生的期末考试成绩与入学成绩
另一个忽略层次结构分析的极端情况是，对每一所学校分别拟合不同的回归模型。在某些 下，例如只有很少的学校，而每个学校中具有较多的学生，这种方法或许是有效的。如果 者仅仅对这几所学校作出某种推断感兴趣，这种方法或许也是适宜的。然而，如果我们将 所学校作为学校总体中的一个随机样本，而且研究者希望就学校之间的变异作出一般的推 那么，就需要完全的多水平方法。同样地，如果一些学校中只有很少的学生，对每所学校 拟合模型，将不会产生可靠的估计。通过将学校作为总体的一个随机样本以及利用整个样 据可以得到的信息，则对任何一所学校作估计时，可以获得更高的精度。这种方法在重复 资料中尤其重要，因为每个水平2单位通常只有很少的水平1单位。
多水平混合效应概率回归 melogit
一、概述多水平混合效应概率回归（MELOGIT）是一种统计模型，用于分析多个层次数据的概率回归问题。
该模型允许研究者考虑不同层次因素对结果的影响，从而更准确地理解数据之间的关系。
MELOGIT模型在社会科学、医学、教育等领域有着广泛的应用，可以帮助研究者深入挖掘数据背后的规律和现象。
二、MELOGIT模型原理MELOGIT模型是混合效应模型的一种特殊形式，它结合了概率回归的思想和多水平数据的特点，可以分析不同层次的因素对观测结果的影响。
MELOGIT模型基于广义线性模型（GLM），通过引入随机效应和固定效应，考虑了个体之间和裙体之间的相关性，从而更好地捕捉数据之间的复杂关系。
三、MELOGIT模型应用场景1. 多水平调查数据分析在社会科学研究领域，研究者经常面临着多水平调查数据的分析问题。
MELOGIT模型可以帮助他们考虑个体因素和裙体因素对结果的影响，更好地理解调查数据背后的规律。
2. 医学疾病发病率分析在医学研究中，疾病发病率受到个体因素和环境因素的影响，MELOGIT模型可以帮助医学研究者分析不同层次因素对疾病发病率的影响，从而为疾病防控提供科学依据。
3. 教育评估数据分析在教育评估领域，研究者需要考虑学生个体特征和学校特征对学业成绩的影响。
MELOGIT模型可以帮助他们分析多层次数据，更好地发现影响学业成绩的因素。
四、MELOGIT模型优势1. 考虑多层次因素MELOGIT模型允许研究者同时考虑多个层次的因素对结果的影响，能够更全面地理解数据之间的关系。
2. 捕捉个体和裙体相关性MELOGIT模型通过引入随机效应和固定效应，可以更好地捕捉个体之间和裙体之间的相关性，提高了模型的解释力和预测能力。
3. 适用于不平衡数据MELOGIT模型适用于不平衡数据的分析，可以处理个体和裙体样本数量不均衡的情况，提高了模型的稳健性。
五、MELOGIT模型实例分析下面我们通过一个虚拟的例子来演示MELOGIT模型的应用。
多水平模型及其在医学心理领域中的应用
多水平模型及其在医学心理领域中的应用
张岩波;张海敏;何大卫
【期刊名称】《山西医科大学学报》
【年(卷),期】2001(032)006
【摘要】介绍了系统结构数据区别于独立结构数据的一般特性,及处理系统结构数据的多水平模型与传统回归模型的不同之处,并对两者作了理论的对比.
【总页数】3页(P510-512)
【作者】张岩波;张海敏;何大卫
【作者单位】山西医科大学卫生统计学教研室,;山西医科大学卫生统计学教研室,;山西医科大学卫生统计学教研室,
【正文语种】中文
【中图分类】R195.1
【相关文献】
1.多水平模型及其在社区人群心理障碍影响因素研究中的应用 [J], 廖震华;王文强;丁丽君;温程;田俊
2.循证医学临床实践中的应用(十)--循证医学在肾脏病领域中的应用 [J], 李孜;樊均明
3.茶思维在医学心理学领域中的应用 [J], 段青青
4.《多水平模型及其在经济领域中的应用》 [J], ;
5.多水平模型在射频消融术后心房颤动病人心理弹性纵向研究中的应用 [J], 许志英;林梅;葛红玥
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多水平模型及其对肝癌患者住院费用影响因素的分析
多水平模型及其对肝癌患者住院费用影响因素的分析
骆华萍;郜艳晖;张丕德
【期刊名称】《数理医药学杂志》
【年(卷),期】2010(023)001
【摘要】目的:探讨多水平模型及其在肝癌患者住院费用影响因素中的应用.方法:选取广州市某三甲医院2003～2008年的肝癌住院患者1659例为研究对象,以肝癌患者为第一水平,医院科室为第二水平,拟合两水平模型进行住院费用的影响因素分析.结果:该数据在医院科室间存在聚集性,应用多水平模型后得到抢救情况、手术情况、住院天数为肝癌患者住院费用的影响因素.其中手术情况和住院天数为随机效应,其他变量为固定效应.讨论:多水平模型适用于层次结构数据,具有众多优点.从医院科室角度来控制肝癌患者的住院费用更有效.
【总页数】4页(P1-4)
【作者】骆华萍;郜艳晖;张丕德
【作者单位】广东药学院公共卫生学院卫生统计教研室,广州510310;广东药学院公共卫生学院卫生统计教研室,广州510310;广东药学院公共卫生学院卫生统计教研室,广州510310
【正文语种】中文
【中图分类】R311
【相关文献】
1.多水平模型在住院费用影响因素分析中的应用 [J], 施红英;沈毅;何凡
2.安徽某地肝癌患者次均住院费用影响因素分析 [J], 许静;王伟;胡冰
3.城镇基本医疗肝癌患者住院费用结构及影响因素分析 [J], 张小英;梁文杰;朱萧;康平
4.北京市5487例肝癌患者住院费用及影响因素分析 [J], 于哲;程薇;满晓玮;蒋艳;赵丽颖;杨雨晨;陈姝婧;热娜·阿希木;高雅;蔡东霞
5.基于多水平模型的高血压患者住院费用及其影响因素分析 [J], 邓晓兰;马维红;夏行;王禹
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
应用实例
只有种族变量有随机斜率
应用实例
*拟合含个体水平解释变量的随机系数模型）；
PROC MIXED METHOD=REML COVTEST; CLASS site; MODEL inject= HIV_region Gender Ethnic Age
Highsch/SOLUTION; RANDOM intercept Ethnic/SUBJECT=site SOLUTION; RUN;
结局变量：调查前30天内的毒品注射次数（inject连
续型） 组水平解释变量：HIV流行区（HIV_region高/低） 个体水平解释变量：性别（gender男/女），种族 （ethnic黑人/白人），年龄（age连续型），教育程 度（highsch高中及以上/高中以下）
应用实例
*拟合空模型（不含解释变量的方差分量模型）；
目录
层次结构及数据特征 传统方法的不足与多水平模型的优势 多水平模型原理 参数估计、假设检验和模型比较 应用实例 多水平模型的扩展
层次结构
横断面研究：多阶段抽样数据
学校 班级 学生 区 街道 个人 医院 病人 纵向研究：重复测量数据 个体在多个时间点上的重复测量 Meta 分析 文献 研究对象
假设检验和模型比较
固定效应假设检验
t检验 似然比检验比较含不同固定效应数量的嵌套模型
随机效应假设检验
Wald Z统计量
似然比检验比较含不同随机效应比检验
非嵌套模型：AIC,AICC和BIC，越小越好
应用实例
数据来源：以社区为基础的艾滋病干预研究项目（美国
郜艳晖 广东药学院公共卫生学院 流行病与卫生统计学系 2014.12.23
各种相关名称
英国伦敦大学Harvey Goldstein 多水平模型（multilevel model） 美国密歇根大学Stephen W. Raudenbush 层次模型（hierarchical model）
方差分量模型（variance component model） 随机系数模型（random coefficient model） 随机效应模型（random-effects model） 混合效应模型（mixed-effects model）
组水平效应 跨水平交互效应
参数估计
最大似然估计（ML）
估计方差分量时考虑固定效应，方差分量估计有偏倚 运算速度快
用于比较两个含不同数量固定效应的模型
限制性最大似然估计（REML）
排除固定效应后再估计方差分量，偏倚小
用于比较含两个不同数量随机效应或方差分量的模型 SAS，HLM等软件默认
层次结构的数据特征
组内相关性（聚集性，非独立性） 组间异质性 组内变异
组间变异
传统方法的不足
普通回归（线性，独立性，正态，方差齐） 仅对低水平单位分析，忽略独立性，易导致低估标准 误，增加I类错误 仅对高水平单位分析，忽略组内变异，易产生聚集性 偏倚，也称生态学谬误
重复测量方差分析要求平衡数据 纵向研究中每个个体重复测量的次数不等 多阶段抽样中每组中个体数不同
应用实例
表明调整2水平因素后 仍存在组内相关性
应用实例
HIV低流行区的平均吸毒次数为53.75次；HIV高流行 区的平均吸毒次数为85.05次，差别有统计学意义
应用实例
*拟合含个体水平解释变量的方差分量模型）；
PROC MIXED METHOD=REML COVTEST; CLASS site; MODEL inject= HIV_region Gender Ethnic Age
Highsch HIV_region ＊ Ethnic /SOLUTION; RANDOM intercept Ethnic/SUBJECT=site SOLUTION; RUN;
应用实例
表明种族的效应并不受流行区ＨＩＶ高低的影响，黑 人与白人吸毒者之间在吸毒频率上的差异与他们是否 属于哪个ＨＩＶ 流行区并不相关。
Highsch/SOLUTION; RANDOM intercept/SUBJECT=site SOLUTION; RUN;
应用实例
表明调整2水平因素和1水 平因素后仍存在组内相关
应用实例
HIV高流行区，男性，黑人，大年龄者吸毒次数高于 低流行区，女性，白人和小年龄者，差别有统计学意 义
平均吸毒次数为61.44次
应用实例
*拟合含组水平解释变量的方差分量模型）；
PROC MIXED METHOD=REML COVTEST; CLASS site; MODEL inject= HIV_region/SOLUTION; RANDOM intercept/SUBJECT=site SOLUTION; RUN;
国家毒品滥用研究所，1990-1994）
项目目的：监测、并减少静脉注射吸毒者（IDUs）人群
感染HIV的危险行为，评估用于预防、减少和消除HIV感 染行为的干预措施的效应
应用实例
数据特征：20个项目监测点（组水平site），共9824
名静脉注射吸毒者（个体水平individual）的基线调 查数据。
yi 0 1 xi ei
2 ei ~ N (0, e )
多水平模型原理
yij 0 j 1 j xij eij 随机截距 0 j 00 u0 j 随机斜率 1 j 10 u1 j
组水平残差
多水平模型
个体水平残差
yij 00 10 xij u0 j u1 j xij eij
多水平模型的扩展
二分类变量的多水平模型 Poisson分布资料的多水平模型 生存时间的多水平模型 发展模型
多水平结构方程模型
潜变量增长曲线模型 。。。。。。
谢谢！
固定效应
随机效应
多水平模型原理
多水平模型
yij 00 10 xij u0 j u1 j xij eij
普通回归模型 随机系数模型 方差分量模型
yij 00 10 xij 01w1 j 11w1 j xij u0 j u1 j xij eij
应用实例
表明在不同调查点中种族对吸毒频率的影响不同； 种族对吸毒频率的作用与各调查点吸毒频率的平均 水平无关。
应用实例
应用实例
拟合统计量减少，模型有改善
应用实例
*拟合跨水平交互作用；
PROC MIXED METHOD=REML COVTEST; CLASS site; MODEL inject= HIV_region Gender Ethnic Age
应用实例
*拟合含个体水平解释变量的随机系数模型）；
PROC MIXED METHOD=REML COVTEST; CLASS site; MODEL inject= HIV_region Gender Ethnic Age
Highsch/SOLUTION; RANDOM intercept Gender Ethnic Age Highsch /SUBJECT=site SOLUTION; RUN;
PROC MIXED METHOD=REML COVTEST; CLASS site; MODEL inject=/SOLUTION; RANDOM intercept/SUBJECT=site SOLUTION; RUN;
应用实例
表明存在组内相关性， 或者说组间异质性
应用实例
多水平模型的优势
不要求独立性假设；不要求均衡数据。 可以同时分析： 组内相关性（组间异质性）； 个体水平变量的效应； 组水平变量的效应； 个体水平变量的效应在组水平组中是否有差异； 跨水平交互作用。
青蛙-池塘理论
多水平模型原理
传统回归模型（线性，独立性，正态，方差齐）