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复杂抽样小区域估计量的应用分析

作　者: 刘建华
导　师: 金水高
学　校: 中国疾病预防控制中心
专　业: 流行病与卫生统计学
关键词: 复杂抽样扩展估计量综合估计量复合估计量 SSD估计量 HB估计量小区域
分类号: R195.1
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

目的引入一些基于设计和基于模型的小区域估计量;并通过一项精心设计的模拟研究和我国2006年全国人群乙型肝炎血清流行病学调查(NHBSS)数据的实例分析,比较分类数据不同类型小区域估计量的估计效率;以便为今后有效分析类似的复杂抽样小区域数据提供方法学参考。方法文献复习和综述基于设计和基于模型的一些重要小区域估计量。由于NHBSS能利用的辅助信息是按年龄-性别事后分层的总人口数,确定基于设计的间接估计量包括事后分层计数-综合估计量、复合估计量和样本大小依赖(SSD)估计量。研究变量为二分类变量,故基于模型的间接估计量选择等级贝叶斯(HB)估计量。扩展估计量作为基于设计的无偏估计量。基于NHBSS调查进行Monte Carlo模拟试验,重复抽样R=500。以平均绝对相对偏倚(AARB)度量偏倚,平均相对均方误(ARMSE)度量精度,分析比较5种不同类型估计量的估计效率。NHBSS数据实例分析中以相对偏倚(RB),相对标准误(RSE)和相对均方误平方根(RRMSE)评价5种估计量的可靠性。结果模拟研究中,1～59岁年龄组,无论HBsAg或抗-HBs,HB估计量偏倚最大,但估计精度最高。扩展估计量、综合估计量以及复合估计量和SSD估计量的偏倚和精度差异较小。相对于HB估计量而言,这些估计量偏倚较小,估计精度相对较低。总体而言,复合估计量估计效率最好。另外,待估计参数越小,5种估计量偏倚越大,估计精度也越低。除1～4岁年龄组HBsAg流行率HB估计量的ARMSE最大外,其余HB估计量的ARMSE最小。与1～59岁年龄组结果一致,1～4岁,5～14岁和15～59岁年龄组HB估计量偏倚最大。抗-HBs扩展估计量、综合估计量以及复合估计量和SSD估计量的偏倚和精度差异甚微。各年龄组HBsAg复合估计量的ARMSE仅次于HB估计量。总体而言,复合估计量估计效率最高。另外,估计量的偏倚和精度大小与年龄组期望样本和待估计参数大小有关。期望样本和参数越小,估计量偏倚越大,估计精度也越低。抗-HBs中,15～59岁年龄组各估计量偏倚最小,估计精度最高;5～14岁年龄组各估计量偏倚最大,估计精度最低。NHBSS数据实例分析中,无论HBsAg或抗-HBs,各年龄组复合估计量平均均方误平方根(Av.RRMSE)最小,说明复合估计量的可靠性最好。其次为SSD估计量,再其次为综合估计量。1～4岁和5～14岁HBsAg流行率HB估计量以及1～4岁抗-HBs流行率HB估计量的Av.RRMSE小于扩展估计量的Av.RRMSE,说明样本较小或估计参数较小时,HB估计量的可靠性优于扩展估计量。在此情形下,扩展估计量的可靠性最低,如1～4岁和5～14岁HBsAg流行率扩展估计量的Av.RRMSE分别高达56.69%和40.46%。结论本次研究结果虽不能促使小区域估计研究方法有所突破,但有助于进一步深入分析或二次分析大规模调查数据。使用按年龄-性别事后分层总人口数辅助信息时,就NHBSS调查数据而言,复合估计量估计效率最高,其次为SSD估计量。HB估计量的结果不能令人满意,说明所使用模型并不完备。后续研究需要在模型中加入更多的参数或效应,以改进模型的估计,降低估计量的MSE。小区域期望样本较小且待估计参数较小时,扩展估计量估计精度最低,应尽量避免使用;但小区域待估计参数较大或者区域样本大小适中或较大时,可直接选用扩展估计量。

全文目录

缩略词表  6-8
中文摘要  8-10
英文摘要  10-13
1 前言  13-20
  1.1 研究背景  13-17
  1.2 研究目的和内容  17-18
  1.3 研究方法和技术路线  18-20
2 基于设计的直接估计量  20-26
  2.1 基于设计方法  20-21
  2.2 扩展估计量  21-22
  2.3 广义回归估计量  22-24
  2.4 校正直接估计量  24-26
3 基于设计的间接估计量  26-35
  3.1 综合估计量  26-30
  3.2 复合估计量  30-32
  3.3 JAMES-STEIN估计量  32-35
4 基于模型的间接估计量  35-40
  4.1 小区域模型  35-36
  4.2 经验最优线性无偏预测估计量  36-37
  4.3 经验贝叶斯估计量  37-38
  4.4 等级贝叶斯估计量  38-40
5 模拟研究  40-53
  5.1 NHBSS调查描述  40-41
  5.2 模拟试验设计  41-44
  5.3 估计量的偏倚,方差及均方误  44-45
  5.4 结果  45-53
6 实例分析  53-72
  6.1 数据分析描述  53
  6.2 估计结果  53-72
7 讨论  72-76
  7.1 小区域估计量的估计效率  72-73
  7.2 基于设计和基于模型方法  73-74
  7.3 小区域估计的设计和应用分析  74-76
8 结论  76-77
参考文献  77-81
综述  81-89
  参考文献  87-89
附录  89-90
致谢  90

复杂抽样小区域估计量的应用分析

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