【摘 要】
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目的探索不同空间权重矩阵对我国人群心血管疾病（CVD）死亡空间自相关分析结果的影响及其适用性。方法使用全国人口死亡信息登记管理系统死因监测数据，构建基于邻接关系的Rook矩阵、Queen矩阵，以及基于距离关系的K最近邻矩阵、距离阈值矩阵，分别进行2018年我国区县水平CVD死亡全局及局部空间自相关分析。结果使用4类26种空间权重矩阵分析我国CVD死亡全局自相关均有统计学意义，全局 Moran’s
【机 构】
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中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，北京 100050,中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，北京 100050,中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心，北京 10
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目的探索不同空间权重矩阵对我国人群心血管疾病（CVD）死亡空间自相关分析结果的影响及其适用性。
方法使用全国人口死亡信息登记管理系统死因监测数据，构建基于邻接关系的Rook矩阵、Queen矩阵，以及基于距离关系的K最近邻矩阵、距离阈值矩阵，分别进行2018年我国区县水平CVD死亡全局及局部空间自相关分析。
结果使用4类26种空间权重矩阵分析我国CVD死亡全局自相关均有统计学意义，全局 Moran’s I统计量在一阶Rook矩阵（0.406）、一阶Queen矩阵（0.406）、5个空间单元K最近邻矩阵（0.409）以及距离阈值100 km（0.358）时达到最大。同时，我国CVD死亡呈现局部聚集性分布，不同空间权重矩阵在探测CVD死亡 “高-高”“低-低”“高-低”“低-高”空间聚集性方面存在一定差异。
结论我国CVD死亡存在显著全局及局部自相关性。结合不同的空间权重矩阵进行综合分析，有助于深入掌握我国区县水平CVD死亡空间分布特征，为有针对性地CVD早死区域防控、合理配置资源提供依据。
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