• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用*

      2012-03-11 14:01:34蔡紹暉吳肖蒙王波棟張志敏柳士順
      關(guān)鍵詞:衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)協(xié)方差類別

      王 歡 韓 海 蔡紹暉 梁 巧 吳肖蒙 王波棟 張志敏 柳士順

      與建立在連續(xù)變量基礎(chǔ)之上的結(jié)構(gòu)方程模型不同,類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model with categorical observed variables)中均值、方差和協(xié)方差變得沒(méi)有意義。如果仍然運(yùn)用以積差相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的分析方法,就會(huì)導(dǎo)致不正確的結(jié)果和無(wú)效的結(jié)論,因此,對(duì)類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型的分析需要完全不同的統(tǒng)計(jì)技術(shù)來(lái)完成。

      類別變量結(jié)構(gòu)方程模型的分析方法

      結(jié)構(gòu)方程模型又稱為協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析(covariance structure analysis),其基本思想就是用樣本的方差-協(xié)方差矩陣(以下簡(jiǎn)稱協(xié)方差矩陣)去擬合根據(jù)研究假設(shè)推導(dǎo)出的協(xié)方差矩陣??梢?jiàn),協(xié)方差矩陣是結(jié)構(gòu)方程模型的分析基礎(chǔ)。類別變量結(jié)構(gòu)方程模型是基于多項(xiàng)相關(guān)系數(shù)的協(xié)方差矩陣。模型的參數(shù)估計(jì)方法使用加權(quán)最小二乘法〔1〕。

      1.多項(xiàng)相關(guān)系數(shù)與漸近協(xié)方差矩陣

      任何類別都有一個(gè)分類原則,在進(jìn)行類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型分析時(shí),類別變量的分類假設(shè)如下:

      如果類別變量 x包含 k類,分別記為:1,2,...k,假設(shè)存在一個(gè)作為分類基準(zhǔn)的潛在連續(xù)變量x*則有:

      其中 i=1,2,…k;

      同樣地,對(duì)于類別變量y來(lái)講,也做類似的假設(shè),即以潛在連續(xù)變量y*作為分類基準(zhǔn)。為方便起見(jiàn),假設(shè)x*與y*服從二元正態(tài)分布,則可通過(guò)極大似然估計(jì)法,估計(jì)出x*與y*的積差相關(guān)系數(shù),此種相關(guān)系數(shù)就是多項(xiàng)相關(guān)系數(shù)(polychoric correlation);當(dāng)x與y均為二分變量時(shí),此種相關(guān)系數(shù)就是四項(xiàng)相關(guān)系數(shù)(tetrachoric correlation)。以多項(xiàng)相關(guān)系數(shù)為基礎(chǔ)估計(jì)出的多個(gè)類別變量的協(xié)方差矩陣就是估計(jì)的漸進(jìn)協(xié)方差矩陣(estimated asymptotic covariance matrix),即類別變量結(jié)構(gòu)方程模型的分析矩陣。

      2.模型的參數(shù)估計(jì)

      結(jié)構(gòu)方程模型的分析原理主要是通過(guò)協(xié)方差矩陣的分析導(dǎo)出選定的參數(shù),并對(duì)模型的擬合情況進(jìn)行評(píng)價(jià)。由于校正加權(quán)矩陣(correct weight matrix)可以成為漸進(jìn)協(xié)方差矩陣的一致估計(jì),因此,對(duì)基于漸進(jìn)協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行分析時(shí),采用的是加權(quán)最小二乘法(weighted least squares)〔2〕。加權(quán)最小二乘法要求樣本量要大,缺失值要少。

      應(yīng)用實(shí)例

      焦慮和抑郁是兩種常見(jiàn)的精神障礙,對(duì)個(gè)人和社會(huì)帶來(lái)了負(fù)擔(dān),是現(xiàn)代社會(huì)不可忽視的健康問(wèn)題〔3〕。目前,對(duì)生活方式與抑郁和焦慮之間關(guān)系的研究還比較少〔4〕,日本學(xué)者以中老年為對(duì)象探討了生活方式對(duì)抑郁的預(yù)測(cè)作用〔5〕。本研究以廣東、上海、河南、浙江等省市機(jī)關(guān)和企事業(yè)單位的在職人員為對(duì)象,采用問(wèn)卷調(diào)查法,發(fā)放問(wèn)卷600份,回收有效問(wèn)卷452份。其中,男性占64.8%;25歲以下的占17.7%,26歲至35歲占52.6%,36至45占24.2%,45歲以上占5.5%;研究生及以上學(xué)歷的占4.7%,本科占26.4%,大專占31.3%,大專以下占10.6%。生活方式的測(cè)量工具是由Belloc和 Breslow開(kāi)發(fā),經(jīng)Morimoto等人修訂的包含八個(gè)項(xiàng)目的量表〔6-8〕;對(duì)抑郁與焦慮的測(cè)評(píng)使用的是Lowe等人所提煉的自陳式量表〔3〕;具體內(nèi)容見(jiàn)表1。問(wèn)卷的引導(dǎo)語(yǔ)為“根據(jù)近四個(gè)星期的情況,針對(duì)下列描述,選擇最能反映您實(shí)際狀況的答案”。LS3、LS6、DEP1、DEP2、ANX1 和 ANX2 為反向記分,其他各項(xiàng)目均按各自的等級(jí)從高到低記分。例如:“是否吃早餐”的記分為:0-1-2;“鍛煉身體”的記分為:1-0;“無(wú)節(jié)制地飲酒”的記分為:2-1-0。

      表1 生活方式與抑郁和焦慮的測(cè)評(píng)量表

      數(shù)據(jù)處理方法與分析結(jié)果

      本研究選用Lisrel 8.7對(duì)所取得的數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理分析。首先,讀取數(shù)據(jù),進(jìn)入“PRELIS”界面,按照“Data-Define Variables”定義變量,通過(guò)“Statistics-Output Options-Moment Matrix;Asymptotic Covariance Matrix”可得到各個(gè)變量的臨界值、相關(guān)系數(shù)矩陣和漸近協(xié)方差矩陣及其檢驗(yàn)結(jié)果。本研究的卡方檢驗(yàn)和接近擬合(close fit)均達(dá)到良好水平。

      接著,對(duì)假設(shè)模型進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)程序如下:

      HEALTH ANANYSIS

      Observed Variables:

      LS1 LS2 LS3 LS4 S5 LS6 LS7 LS8 DEP1 DEP2 ANX1 ANX2

      correlation matrix from file LS.pom

      asymptotic covariance matrix from file LS.acc

      sample size:452

      latent variables:Lstyle DEP ANX

      relationshios:

      LS1=1#LStyle

      LS2-LS8=LStyle

      DEP1=1#DEP

      DEP2=DEP

      ANX1=1#ANX

      ANX2=ANX

      DEP=LStyle

      ANX=LStyle

      lisrel output:nd=3 sc me=wls

      path diagram

      end of problem

      根據(jù) J?reskog & S?rbom〔9〕的建議,本研究報(bào)告了一些主要的擬合指數(shù),具體指標(biāo)見(jiàn)表2。各項(xiàng)擬合指數(shù)均達(dá)到理想水平,假設(shè)模型得到驗(yàn)證。

      生活方式與抑郁和焦慮之間關(guān)系的完全標(biāo)準(zhǔn)化解見(jiàn)圖1,圖中各個(gè)參數(shù)的t檢驗(yàn)均達(dá)到0.01的顯著水平。生活方式量表中的八個(gè)項(xiàng)目一致地聚合為一個(gè)潛在變量,即生活方式;并且與抑郁和焦慮呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō),生活方式越健康,患抑郁癥和焦慮癥的幾率就越低;生活方式越不健康,抑郁和焦慮的程度就越高。

      表2 假設(shè)模型的主要擬合指標(biāo)(N=452)

      圖1 生活方式與抑郁和焦慮之間關(guān)系的路徑圖

      討 論

      類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型處理的是可以轉(zhuǎn)化為梯階型的觀測(cè)變量,類別變量的分類間距既可以相等,也可以不等,至于作為分類基準(zhǔn)的潛在連續(xù)型變量的意義是什么并不重要,它僅僅是一個(gè)工具性假設(shè)而已。類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型尤其適用于類似李克特量表(Likert scale)等方面的研究,由于需要使用不同的分析技術(shù),應(yīng)用上受到了一定的限制,但隨著統(tǒng)計(jì)軟件的不斷開(kāi)發(fā),類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型的應(yīng)用也將越來(lái)越廣泛,越來(lái)越準(zhǔn)確。除了LISREL以外,其他包含結(jié)構(gòu)方程模型的軟件也提供了類別變量的結(jié)構(gòu)方程模型分析工具,比如、MPLUS、EQS等等。

      在同時(shí)涉及不同類型變量的情況下,相關(guān)系數(shù)變得更加復(fù)雜,連續(xù)變量間需要估計(jì)的是皮爾遜相關(guān)系數(shù),類別變量間需要估計(jì)的是多項(xiàng)相關(guān)系數(shù),類別變量與連續(xù)變量間需要估計(jì)的是多列相關(guān)系數(shù)(polyserial correlations)。LISREL軟件中的“PRELIS”可以實(shí)現(xiàn)三種不同相關(guān)系數(shù)的估計(jì),只要在“Data-Define Variables”指令下對(duì)變量的類型進(jìn)行定義就可以了,相關(guān)的分析與類別變量結(jié)構(gòu)方程模型的分析方法完全相同。

      結(jié)構(gòu)方程模型是一種有效的研究方法和統(tǒng)計(jì)技術(shù),在公共衛(wèi)生領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用〔10-12,14〕。如果使用不恰當(dāng),就會(huì)導(dǎo)致不正確的統(tǒng)計(jì)推斷。觀測(cè)變量的類型是需要考慮的重要因素之一,它直接影響到分析矩陣的構(gòu)成和參數(shù)的估計(jì)方法。

      (致謝 本論文的完成得到暨南大學(xué)211項(xiàng)目資助以及暨南大學(xué)“國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃”資助,在此一并表示感謝。)

      1.Do Toit S,Do Toit M,Mels G,et al.LISREL for Windows:PRELIS User's Guide.2008,Lincolnwood,IL:Scientific Software International,Inc

      2.Browne MW.Asymptotically distribution-free method for the analysis of covariance structure.British Journal of Mathematical and Statistical Psychology,1984(37):62-83.

      3.Lowe B,Wahl I,Rose M,et al.A 4-item measure of depression and anxiety:validation and standardization of the Patient Health Questionnaire-4(PHQ-4)in the general population.Journal of Affect Disorders,2010(122):86-95.

      4.Jensen LW,Decker L,Andersen MM.Depression and health-promoting lifestyles of persons with mental illnesses.Issues in Mental Health Nursing,2006(6):617-634.

      5.Tanaka H,Sasazawa Y,Suzuki S,et al.Health status and lifestyle factors as predictors of depression in middle-aged and elderly Japanese adults:a seven-year follow-up of the Komo-Ise cohort study.BMC Psychiatry,2011(7):11-20.

      6.Belloc NB,Breslow L.Relationship of physical health status and health practices.Preventive Medicine,1972(1):409-421.

      7.Morimoto K.Lifestyle and health.Japanese Journal of Hygiene,2000(54):572-591.

      8.Toda M,Makino H,Kobayashi H,et al.Health-related lifestyle and travel patterns of behavior related to health effects of leisure.Social Behavior and Personality,2007,35(3):287-294.

      9.J?reskog KG,S?rbom D.LISREL 8:Structural equation modeling with the SIMPLIS command language.Mooresville,IN:Scientific Software,Inc.1993.

      10.張宜民,馮學(xué)山.公立醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)生工作滿意度結(jié)構(gòu)的驗(yàn)證性因素分析.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2011,28(1):29-32.

      11.張鵬,樓超華,Laurie,等.上海未婚青少年性相關(guān)行為影響因素結(jié)構(gòu)方程模型分析.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2011,28(2):139-141.

      12.何勃夫,孫濤,柳曉琳,等.基于結(jié)構(gòu)方程模型的工作生活質(zhì)量與離職傾向關(guān)系的整合模型構(gòu)建.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2011,28(2):168-170.

      13.李鵬,蔡麗,崔壯.天津市某三甲醫(yī)院闌尾炎患者住院費(fèi)用影因素的結(jié)構(gòu)方程模型分析.中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2011,28(2):161-164.

      猜你喜歡
      衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)協(xié)方差類別
      新醫(yī)療背景下衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)工作的實(shí)踐與發(fā)展思考
      基于 Access的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)
      不確定系統(tǒng)改進(jìn)的魯棒協(xié)方差交叉融合穩(wěn)態(tài)Kalman預(yù)報(bào)器
      服務(wù)類別
      一種基于廣義協(xié)方差矩陣的欠定盲辨識(shí)方法
      淺談衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)質(zhì)量管理與控制
      論類別股東會(huì)
      商事法論集(2014年1期)2014-06-27 01:20:42
      中醫(yī)類別全科醫(yī)師培養(yǎng)模式的探討
      縱向數(shù)據(jù)分析中使用滑動(dòng)平均Cholesky分解對(duì)回歸均值和協(xié)方差矩陣進(jìn)行同時(shí)半?yún)?shù)建模
      聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)快速鑒別5種常見(jiàn)肉類別
      平山县| 迁安市| 左权县| 灵石县| 得荣县| 珠海市| 南陵县| 新和县| 五莲县| 哈密市| 五华县| 临海市| 宣武区| 原阳县| 碌曲县| 泗洪县| 莎车县| 五河县| 乐清市| 柳江县| 灵台县| 上虞市| 福泉市| 彩票| 邯郸市| 寿宁县| 若尔盖县| 佳木斯市| 大冶市| 东莞市| 麟游县| 石柱| 台中县| 鲜城| 宜宾市| 靖西县| 竹溪县| 当阳市| 安溪县| 凉城县| 子长县|