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不同缺失机制并存时偏倚校正的模拟研究
被引量：
2
1
作者
赵俊康
王彤
+1 位作者
荣惠英
孟繁龙
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2014年第4期570-574,579,共6页
目的探讨在医疗费用调查中针对因变量数据所存在的选择性偏倚和随机无应答问题的两阶段校正方法。方法通过模拟得出不同程度随机缺失和非随机缺失并存时的多个数据集。首先对随机缺失(MAR)通过预测均数匹配法(PMM)、倾向性得分法(PS)、...
目的探讨在医疗费用调查中针对因变量数据所存在的选择性偏倚和随机无应答问题的两阶段校正方法。方法通过模拟得出不同程度随机缺失和非随机缺失并存时的多个数据集。首先对随机缺失(MAR)通过预测均数匹配法(PMM)、倾向性得分法(PS)、基于Bootstrap的EM算法(EMB)和马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)四种填补方法进行多重填补(第一阶段);在此基础上对选择性偏倚造成的缺失数据进行样本选择模型拟合(第二阶段);最后对多个拟合结果进行合并。对模拟出的结果以标准偏倚、均方误差的平方根和可信区间平均长度作为评价填补方法优劣的标准。结果在任意一种缺失情况下,PS法的结果相对不理想。当非随机缺失为轻度时,不同程度随机缺失情况下的填补方法选择为:在随机缺失也为轻度时,MCMC法最好;在随机缺失为中度时,EMB法最好;在随机缺失为重度时,PMM法最好。当非随机缺失为中度时,无论随机缺失程度如何,MCMC都是最好的方法;当非随机缺失为重度时,无论随机缺失程度如何,PMM都是最好的方法。结论 PMM、EMB和MCMC法均是处理随机缺失较好的填补方法,可以根据本次研究的模拟结果有选择的将填补方法运用于各种不同缺失情况的实际调查。
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关键词
选择性偏倚
随机缺失
多重填补
样本选择模型
两
阶段
校正
方法
下载PDF
职称材料
不同缺失机制并存时应答偏倚校正方法在医保学生医疗费用调查中的应用
被引量：
1
2
作者
张海霞
赵俊康
+4 位作者
顾彩姣
崔燕
荣惠英
孟繁龙
王彤
《中华流行病学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期526-530,共5页
在研究2012年太原市城镇居民医保参保学生（幼儿园至大学）的医疗费用及其影响因素时，发现因变量数据中同时存在随机无应答偏倚（随机缺失）和选择性偏倚（非随机缺失），为此本研究提出一个多重填补与样本选择模型相结合的两阶段策略...
在研究2012年太原市城镇居民医保参保学生（幼儿园至大学）的医疗费用及其影响因素时，发现因变量数据中同时存在随机无应答偏倚（随机缺失）和选择性偏倚（非随机缺失），为此本研究提出一个多重填补与样本选择模型相结合的两阶段策略，同时校正这两种偏倚。实例中经过两阶段抽样、问卷调查，整理获得合格数据1190例，因变量中存在2．52％非随机缺失和7．14％随机缺失。第一阶段利用完整数据对随机缺失进行多重填补，第二阶段对填补后的数据利用样本选择模型校正非随机缺失，同时建立多因素分析模型。通过1000次两阶段校正模拟研究比较4种不同多重填补方法，得出在此缺失比例组合下预测均数匹配法与样本选择模型结合的校正效果最优。最终在实例分析中得到影响太原市居民医保参保学生年度医疗费用的因素有被调查者类型、家庭年毛收入、对医疗费用水平的承受程度、慢性病、到社区卫生服务或私人诊所就诊、到医院门诊就诊、住院、是否有应住院而未住院情况、自我医疗、可接受的自付医疗费用比例。表明应用多重填补与样本选择模型相结合的两阶段校正方法，可有效校正调查数据因变量中存在的随机无应答偏倚和选择性偏倚。
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关键词
随机缺失
多重填补
样本选择模型
两
阶段
校正
方法
原文传递
题名
不同缺失机制并存时偏倚校正的模拟研究
被引量：
2
1
作者
赵俊康
王彤
荣惠英
孟繁龙
机构
山西医科大学公共卫生学院
山西省太原市卫生局卫生监督所
山西医科大学第二医院医保办公室
山西省太原市医疗保险管理服务中心居民医保科
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2014年第4期570-574,579,共6页
基金
国家自然科学基金(81072385)
全国统计科研计划项目(2013LY009)
文摘
目的探讨在医疗费用调查中针对因变量数据所存在的选择性偏倚和随机无应答问题的两阶段校正方法。方法通过模拟得出不同程度随机缺失和非随机缺失并存时的多个数据集。首先对随机缺失(MAR)通过预测均数匹配法(PMM)、倾向性得分法(PS)、基于Bootstrap的EM算法(EMB)和马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)四种填补方法进行多重填补(第一阶段);在此基础上对选择性偏倚造成的缺失数据进行样本选择模型拟合(第二阶段);最后对多个拟合结果进行合并。对模拟出的结果以标准偏倚、均方误差的平方根和可信区间平均长度作为评价填补方法优劣的标准。结果在任意一种缺失情况下,PS法的结果相对不理想。当非随机缺失为轻度时,不同程度随机缺失情况下的填补方法选择为:在随机缺失也为轻度时,MCMC法最好;在随机缺失为中度时,EMB法最好;在随机缺失为重度时,PMM法最好。当非随机缺失为中度时,无论随机缺失程度如何,MCMC都是最好的方法;当非随机缺失为重度时,无论随机缺失程度如何,PMM都是最好的方法。结论 PMM、EMB和MCMC法均是处理随机缺失较好的填补方法,可以根据本次研究的模拟结果有选择的将填补方法运用于各种不同缺失情况的实际调查。
关键词
选择性偏倚
随机缺失
多重填补
样本选择模型
两
阶段
校正
方法
Keywords
Selection bias
Missing at random
Multiple imputation
Sample selection model
Two-stage correction method
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
下载PDF
职称材料
题名
不同缺失机制并存时应答偏倚校正方法在医保学生医疗费用调查中的应用
被引量：
1
2
作者
张海霞
赵俊康
顾彩姣
崔燕
荣惠英
孟繁龙
王彤
机构
山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室
太原市卫生局卫生监督所
山西医科大学第二医院医保办公室
太原市医疗保险管理服务中心居民医保科
出处
《中华流行病学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期526-530,共5页
基金
国家自然科学基金（81072385）
文摘
在研究2012年太原市城镇居民医保参保学生（幼儿园至大学）的医疗费用及其影响因素时，发现因变量数据中同时存在随机无应答偏倚（随机缺失）和选择性偏倚（非随机缺失），为此本研究提出一个多重填补与样本选择模型相结合的两阶段策略，同时校正这两种偏倚。实例中经过两阶段抽样、问卷调查，整理获得合格数据1190例，因变量中存在2．52％非随机缺失和7．14％随机缺失。第一阶段利用完整数据对随机缺失进行多重填补，第二阶段对填补后的数据利用样本选择模型校正非随机缺失，同时建立多因素分析模型。通过1000次两阶段校正模拟研究比较4种不同多重填补方法，得出在此缺失比例组合下预测均数匹配法与样本选择模型结合的校正效果最优。最终在实例分析中得到影响太原市居民医保参保学生年度医疗费用的因素有被调查者类型、家庭年毛收入、对医疗费用水平的承受程度、慢性病、到社区卫生服务或私人诊所就诊、到医院门诊就诊、住院、是否有应住院而未住院情况、自我医疗、可接受的自付医疗费用比例。表明应用多重填补与样本选择模型相结合的两阶段校正方法，可有效校正调查数据因变量中存在的随机无应答偏倚和选择性偏倚。
关键词
随机缺失
多重填补
样本选择模型
两
阶段
校正
方法
Keywords
Missing at random
Multiple imputation
Heckman selection model
Two-stage method of bias correction
分类号
F842.684 [经济管理—保险]
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同缺失机制并存时偏倚校正的模拟研究
赵俊康
王彤
荣惠英
孟繁龙
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2014
2
下载PDF
职称材料
2
不同缺失机制并存时应答偏倚校正方法在医保学生医疗费用调查中的应用
张海霞
赵俊康
顾彩姣
崔燕
荣惠英
孟繁龙
王彤
《中华流行病学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
原文传递
已选择
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