多元统计分析方法在流行病学调查中的应用

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为了从儿童眼病流行病学调查的基本资料中发现影响弱视和屈光不正的因素,采取整群随机抽样方法从人群中抽取3~15岁儿童3050人,调查他们的基本资料,获得相应的数据。根据数据多为离散型这个特点,本文采用Logistie回归分析和判别分析对所调查的因素进行研究,找出了影响弱视和屈光不正的危险因素。 通过对用来判断屈光不正的两个主要指标--矫正视力和屈光度进行分析,从儿童的基本资料中得到影响屈光不正的几个因素:1.屈光不正具有遗传性,尤其是母亲对孩子的遗传作用更大。如果母亲患有近视,孩子患近视的可能性是母亲未患近视的孩子的1.68倍;如果母亲患有远视,孩子患远视的可能性是母亲未患远视的孩子的1.98倍。2.随着年龄的增长,患近视的可能性增大,每增长一岁,患近视的人数就会增加1.86倍,而患远视的可能性变小,每增长一岁,患远视的人数就会减少0.89倍。3.戴镜习惯是一个重要因素,不管患有近视或远视,要及时戴上眼镜进行矫正,否则病情会更严重。4.剖宫产和早产对患近视有影响,剖宫产的孩子患近视的可能性是正常出生孩子的1-3倍。 通过对调查数据进行Logistic分析,发现了三个影响弱视的因素:性别、出生体重和早产,女性是男性的一倍,出生体重低和早产儿,都较容易患有弱视。 将矫正视力分成三个等级:“大于或等于1.0”=“好”,“小于1.0而大于或等于0.63”=“中”,“小于0.63”=“差”,用累积Logistic回归分析进行分析发现四个影响因素:1.年龄,年龄越大,矫正视力越好;2.顺产,顺产儿童的矫正视力要好一些;3.早产史,早产儿童的矫正视力要差一些;4.戴镜习惯,常戴眼镜和间断戴镜与不戴眼镜相比,不戴眼镜对矫正视力的影响要差一些。 最后,为了解决数据之间的共线性问题,利用主成分Logistic回归分析对屈光不正进行了综合分析,跟前面的结果相比,又发现母亲视力和父亲视力两个影响因素,这两个因素都有遗传性。
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