基于广义线性模型的中国主要疾病死亡率统计分析

发布时间：2017-09-29 22:17

  本文关键词：基于广义线性模型的中国主要疾病死亡率统计分析

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【摘要】：在经济发展和社会进步逐渐加速的今天,人们的健康意识日趋提高,近年来,我国城市居民死亡率以恶性肿瘤、心脏病、脑血管疾病和呼吸系统疾病等慢性病为主,已经成为我国城镇居民首要死因之一,其死亡率位于世界较高水平,与此同时我国农村居民这两类疾病的死亡率也呈上升趋势,除此两种疾病之外,心脏病,呼吸系统疾病以及致命的中毒和损伤也被我国卫生统计局列为我国居民主要死亡因素的行列。这些常见的病死率较高的疾病不论在理论上还是在实务中都是被提及最多的,研究各类疾病以及疾病的死亡率情况颇具现实意义。死亡指标是反映人口健康的基本指标之一,一个社会的死亡水平和死因结构反映了该社会的经济和社会发展水平。对死亡监测是疾病预防与控制的重要手段之一,也是反应医疗卫生状况、疾病预防干预措施和效果的依据。总结和研究各种常见疾病的发病情况、死亡率等数据,对于更好的预防疾病、促进疾病治疗的发展、提高临床医疗水平有不可替代的重要作用。 在研究内容上,本文选择1990年、2000年以及2010年中国统计年鉴中城镇和农村居民主要疾病死亡率的数据进行统计分析,以期探寻年份,地域和疾病种类对于疾病死亡率的影响。在研究方法上,本文将广义线性模型中的联结函数的部分设置为对数,解决因变量取值为正整数的问题,利用广义线性模型中的多项分布对数线性模型探讨三维交叉列联表中变量之间的交互影响关系。文章的框架结构具体如下。 第一章引言。主要介绍选题的背景意义,研究内容和研究方法以及本文的创新与不足。 第二章文献综述。评述了已有研究对疾病死亡率的研究成果,分别从时间跨度方面、地区跨度、疾病种类和致病原因四个角度对已有研究进行总结归纳。在总结已有研究成果的基础上,指出已有研究在研究方法上的不足之处,进而引出本文的研究方法。 第三章模型的理论基础。介绍广义线性模型和对数线性模型的理论基础及相关内容,在此基础上指出本文通过构造三维交叉列联表并选取对数线性模型作为研究方法的原因。 第四章数据的选取以及模型的构建。主要是本文的实证研究设计,介绍实证数据的来源,以及数据的描述统计分析。 第五章实证分析。根据似然比统计量进行检验筛选,选择出一个最简化且拟合数据较好的模型作为本文的分析模型。 第六章模型的结论。本文从主效应和交互效应两个角度对实证结果进行分析,主效应显示了居住环境、年份和疾病种类对死亡率的影响。交互效应显示上述三种因素两两作用时对因变量的影响的效用。 第七章讨论和建议。在重述全文结论的基础上,为改善我国重大疾病致死率提出有针对性的政策建议。 通过研究,得出结论。 第一,几种主要疾病只有呼吸系统疾病致死在这10年中是有所下降的；在城镇与农村两区域中,致死疾病差异最大的分别为心脏病和恶心肿瘤；在动态的比较中,致死疾病差异最大的为心脏病。 第二,城市居民中因恶性肿瘤、心脏病和脑血管疾病这类不可逆疾病而死亡的人数明显高于农村,而因呼吸系统疾病以及损伤与中毒的死亡人数基本低于农村,这说明城镇居民所享受的医疗保障和医疗条件整体上优于农村,但医疗水平的发展还未达到能明显改善恶性肿瘤、心脏病以及脑血管疾病这些严重的不可逆疾病的死亡率的水平。 虽然本文在研究时受到了一些数据上的约束和其他方面的局限,但在研究方法上进行了改善,本文有以下特点。 第一,本文的研究以广义线性模型中的对数线性模型对死因检测数据进行建模,更好地分析了变量之间的内在规律。 第二,在对于死亡率考察的过程中,以往的研究均是分别将时间、地域或者疾病种类作为影响疾病死亡率的因素来分析单一因素对死亡率的影响,却未考虑到三者之间的相互作用对疾病死亡率的影响。故本文构建三维的交叉列联表,同时考察时间、地域和主要疾病对死亡率的影响,除了分析其单个因素的影响外,还分析了三个因素之间的交互效应对死亡率的影响。 研究的不足之处在于。 以人口普查时间节点当年的数据为研究对象,出发点是人口普查当年的数据完整性要明显优于其他年份,可以保证原始数据的质量,但这种做法的不足之处在于研究数据相对偏少,使数据的连贯性不足。与此同时,在影响因素的考察中,本文并未纳入人口年龄结构因素的影响,主要是由于考察区间内我国人口结构已经基本趋于老龄化,为了简化研究就不再考虑年龄结构的问题。
【关键词】：主要疾病死亡率 广义线性模型 三维列联表
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C921
【目录】：

• 摘要4-7
• Abstract7-12
• 1. 引言12-16
• 1.1 研究背景和研究意义12-13
• 1.2 研究内容及文章构架13-14
• 1.3 研究方法14-15
• 1.4 研究的特点和不足15-16
• 2. 文献综述16-20
• 2.1 主要疾病死亡率的统计方法综述16-18
• 2.2 广义线性模型及对数线性模型18-19
• 2.3 文献小结与启示19-20
• 3. 模型的理论基础20-24
• 3.1 广义线性模型20
• 3.2 对数线性模型20-23
• 3.2.1 对数线性模型的限制条件21
• 3.2.2 对数线性模型的分类21-22
• 1、二维对数线性模型21-22
• 2、高维对数线性模型22
• 3.2.3 模型的独立参数和自由度22
• 3.2.4 对数线性模型相比于其他广义线性模型的特点22-23
• 3.2.5 对数线性模型的局限性和建议23
• 3.3 选择广义线性模型(对数线性模型)的原因23-24
• 4. 数据的选取以及模型的构建24-30
• 4.1 数据的来源与选取24-25
• 4.2 基于部分原始数据的描述统计分析25-30
• 4.2.1 我国城镇及农村居民主要疾病死亡率构成的统计分析25-27
• 4.2.2 我国城镇和农村主要疾病粗死亡率的统计分析27-30
• 5. 实证分析30-34
• 5.1 数据的选取以及预处理30-31
• 5.2 模型的选择和拟合31-34
• 5.2.1 选择最简化模型的方法31-32
• 5.2.2 模型的选择32-33
• 5.2.3 模型的拟合33-34
• 6. 模型的结论34-37
• 6.1 主效应的相关分析34
• 6.2 交互效应的相关分析34-37
• 7. 讨论和建议37-39
• 7.1 广义线性模型分析多维列联表37
• 7.2 基于模型的结果的讨论建议37-39
• 参考文献39-41
• 后记41-42
• 致谢42

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