Poisson回歸中過度離散的檢驗(yàn)方法*

曾 平 趙晉芳 劉桂芬

Poisson回歸中過度離散的檢驗(yàn)方法*

曾 平1△趙晉芳2劉桂芬2

在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中，Poisson分布有著悠久的歷史，最早可追溯到1838年。對當(dāng)時廣泛研究的二項(xiàng)分布，在事件的發(fā)生概率p很小、試驗(yàn)次數(shù)n很大的情況下，法國數(shù)學(xué)家Poisson〔1〕推導(dǎo)出了二項(xiàng)分布的極限分布，為了紀(jì)念他而稱為Poisson分布。其早期一個著名的應(yīng)用例子是Bortkiewicz(1898)觀察到普魯士的騎兵部隊(duì)中每年被馬踢死的士兵數(shù)服從Poisson分布〔2〕。Poisson回歸也被Ernst(1863)用來計(jì)算血紅細(xì)胞的數(shù)目〔3〕，此后Poisson回歸在農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)和人口學(xué)等方面得到廣泛應(yīng)用，已經(jīng)成為計(jì)數(shù)資料的基本統(tǒng)計(jì)模型。Poisson回歸在應(yīng)用中需要滿足一個十分重要的假設(shè)：事件的條件均值等于條件方差，稱為等離散(equal-dispersion)。然而計(jì)數(shù)資料常表現(xiàn)為事件的方差大于均值，從而使得計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)存現(xiàn)出比Poisson分布下名義方差更大的變異。事件的條件方差超過條件均數(shù)稱為過度離散(over-dispersion)。對過度離散的計(jì)數(shù)資料，Poisson回歸常常低估參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤，導(dǎo)致出現(xiàn)較大的統(tǒng)計(jì)量，從而增大Ⅰ類錯誤，夸大解釋變量效應(yīng)。因此對計(jì)數(shù)資料過度離散的識別和檢驗(yàn)就具有重要的意義，這是正確應(yīng)用Poisson回歸的前提之一。

過度離散檢驗(yàn)

過度離散檢驗(yàn)(overdispersion test)有基于殘差和樣本均數(shù)方差等多種不同的檢驗(yàn)方法，本文主要介紹其中幾種方法。

1.O檢驗(yàn)

O檢驗(yàn)由B?ning提出，O統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算為〔4〕：

式中n為總觀察單位數(shù)，s2、ˉ分別為事件數(shù)的方差和均數(shù)，在均數(shù)和方差相等的條件下統(tǒng)計(jì)量O近似服從正態(tài)分布。

2.基于Poisson回歸的殘差檢驗(yàn)

在滿足Poisson回歸條件方差和均數(shù)相等的前提下，Cameron和Trivedi構(gòu)造如下的回歸方程〔5〕：

*江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會科學(xué)研究基金資助(2010SJB790037)1.徐州醫(yī)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)教研室(221002)

2.山西醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院(030001)

△通訊作者：曾平，E-mail：zengpingsanxing@163.com

或者，Cameron和Trivedi建議構(gòu)造另外一個回歸方程〔6〕，如下：

即以((yi-)2-)為應(yīng)變量，為自變量建立不包含常數(shù)項(xiàng)的最小二乘回歸方程，在均數(shù)和方差相等的條件下，對λ=0的檢驗(yàn)等價(jià)于過度離散檢驗(yàn)。

3.得分檢驗(yàn)

在Poisson回歸條件方差和均數(shù)相等的前提下，Dean 和 Lawless提出如下的得分檢驗(yàn)〔7〕(score test)，統(tǒng)計(jì)量T為

在均數(shù)和方差相等的條件下T統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

4.拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)

Greene(2002)介紹了一種基于負(fù)二項(xiàng)模型的過度離散檢驗(yàn)方法，稱為拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)(lagrange multiplier test，LM)〔8〕。由于 Poisson 回歸可以通過約束負(fù)二項(xiàng)模型的參數(shù)而得到，所以能夠建立拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)量為：

此處的權(quán)重wi取決于所假定的另一種分布，在負(fù)二項(xiàng)分布中，wi=1，因此當(dāng)假定Poisson回歸通過約束負(fù)二項(xiàng)模型的參數(shù)而得到時，拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量又可以表示為：

實(shí)例分析

為研究影響重癥患者住院期間呼吸機(jī)使用次數(shù)的因素，收集了某醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)室2006年1～6月間140例病例在10天內(nèi)呼吸機(jī)使用次數(shù)的資料，使用呼吸機(jī)患者的一般情況和臨床指標(biāo)(見表1和表 2)。呼吸機(jī)平均使用次數(shù)為 5.44，方差為33.80，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于平均使用次數(shù)，這暗示重癥患者住院期間呼吸機(jī)使用次數(shù)的變異較大。

表1 呼吸機(jī)使用次數(shù)數(shù)據(jù)連續(xù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述

表2 呼吸機(jī)使用次數(shù)數(shù)據(jù)分類指標(biāo)統(tǒng)計(jì)描述

表3 呼吸機(jī)使用次數(shù)的過度離散檢驗(yàn)

經(jīng)過度離散檢驗(yàn)，都拒絕呼吸機(jī)使用次數(shù)數(shù)據(jù)不存在過度離散的零假設(shè)，表明呼吸機(jī)使用次數(shù)確實(shí)存在較大的變異，此時對于Poisson回歸的應(yīng)用要慎重。對本資料的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)分析我們將另文給出。

討 論

針對計(jì)數(shù)資料中Poisson回歸遇到的過度離散問題，文中介紹了一系列的檢驗(yàn)方法，它們都充分利用了Poisson分布均數(shù)和方差相等的性質(zhì)。對幾種方法的對比分析，我們認(rèn)為O檢驗(yàn)只涉及到樣本均數(shù)、方差和例數(shù)，從公式可見即使方差和均數(shù)相差甚微，只要例數(shù)足夠大，也有可能得到一個較大的O值，得到有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果，可見其只利用了數(shù)據(jù)的若干概況性統(tǒng)計(jì)量，然而應(yīng)該檢驗(yàn)的是事件數(shù)的條件分布，而非簡單的對事件數(shù)直接進(jìn)行檢驗(yàn)。所以基于以上的原因，在實(shí)際應(yīng)用中我們不推薦使用O檢驗(yàn)?；赑oisson回歸的參差檢驗(yàn)、得分檢驗(yàn)和拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)利用了整個數(shù)據(jù)，顯然比O檢驗(yàn)更多地利用了信息，這幾個檢驗(yàn)方法需要首先進(jìn)行Poisson回歸，預(yù)測事件數(shù)，但無需建立更為復(fù)雜的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)模型。LM檢驗(yàn)則需要模擬負(fù)二項(xiàng)回歸。當(dāng)計(jì)數(shù)資料存在過度離散時，應(yīng)用者可以選擇的策略包括對Poisson回歸本身進(jìn)行適當(dāng)?shù)男Ｕ蛘哌x擇其他能夠容納更大變異的計(jì)數(shù)模型，如負(fù)二項(xiàng)回歸〔1〕。本文對患者呼吸機(jī)使用天數(shù)的幾種過度離散檢驗(yàn)結(jié)果一致，然而當(dāng)不同過度離散檢驗(yàn)結(jié)果并不一致時又該如何選擇模型呢?我們建議首先將Poisson回歸作為一種探索性的分析方法，結(jié)合上述的幾種過度離散假設(shè)檢驗(yàn)法和Poisson回歸的Deviance和Pearsonχ2統(tǒng)計(jì)量，以及負(fù)二項(xiàng)回歸中離散參數(shù)的似然比檢驗(yàn)等確定最終分析方案。

計(jì)數(shù)資料的過度離散來源可能是多方面的，如模型中尚有沒能包含的重要解釋變量，或個體事件的發(fā)生存在相關(guān)性或聚集性，或存在異常影響點(diǎn)，或模型本身指定有誤，或者來源于數(shù)據(jù)中存在的過多零計(jì)數(shù)等等。但對橫斷面資料幾乎不可能明確知道過度離散的來源。再則，過度離散作為一種現(xiàn)象只是相對具體的分布而言，相對Poisson分布過度離散的資料并不表示在負(fù)二項(xiàng)分布中也一定存在過度離散。因此對計(jì)數(shù)資料需要仔細(xì)觀察和考慮數(shù)據(jù)可能存在的各種特殊結(jié)構(gòu)，以選擇合適的模型。

1.Cameron AC，Trivedi P.Regression Analysis of Count Data.Oxford University Press，1998.

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