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结构方程模型方法在流行病学研究中的应用
目的论述结构方程模型(SEM)方法在流行病学研究中的应用.方法简述SEM的主要构成、统计假设和目前常用的软件及这一方法如何在流行病学研究中应用和对应用中的有关问题的处理.结果相对于传统的流行病学方法,SEM是一种综合思维方法,不仅分析因素和疾病之间的关系,也分析因素和因素之间的关系;同样是一种验证性的方法,对于有些复杂问题的流行病学研究,特别是以理论为依据的研究颇为重要;SEM分析能够得到潜在变量的有关参数,并对表述潜在变量的显变量的测量误差做出估计.结论 SEM能够应用于流行病学的研究,且具有较传统流行病学分析方法无法比拟的优势.
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农民工群体生命质量影响因素的结构方程分析
结构方程分析,常称为结构方程建模,也称协方程结构模型或线性结构模型,是基于变量的协方差矩阵来分析变量间关系的一种统计方法,它整合了传统多变量统计分析中的因素分析与路径分析方法,同时检验模型中包含的显性变量、潜在变量、干扰或误差变量,进而评估自变量对因变量影响的直接效应、间接效应或总效应~([1]).
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结构方程模型及其应用
结构方程模型(structural equation model,SEM)是自20世纪60、70年代出现的新兴的统计分析手段,被称为近年来统计学三大进展之一[1].随着医学模式向社会-心理-生理模式的转变,在医学研究领域也出现了许多社会学和心理学的指标,这些指标常常是不可直接观测的潜在变量,或者其测量结果是存在误差的,传统的线性回归等统计分析方法显得无能为力.
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潜在变量模型及其在中医证候中的应用概述
在中医学发展的两千多年历程中,辨证论治理论和方法是中医的核心组成部分,也是中医的特色和优势.西医辨病而中医辨证,证候是医师通过"望、闻、问、切"来收集病人四诊信息资料,运用"阴阳表里寒热虚实"八纲辨证、气血津液辨证、脏腑辨证、六淫辨证等多种辨证学说,根据中医理论和方法,结合病人和环境状况等相关因素,从整体出发对疾病进行分析、归纳、推理、判断工作,进而做出对当前疾病一定阶段综合反映的认识[1,2].
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结构方程模型在政务窗口满意度调查中的应用
结构方程模型(SEM)是一种综合思维方法,简述SEM的基本原理及这一方法如何在政务窗口满意度中应用和使用注意事项.SEM分析能够得到潜在变量的有关参数,并对结构方程式的测量误差做出估计.该模型具有较传统流行病学分析方法无法比拟的优势.
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等级资料的多项相关、直线相关及秩相关系数的比较
[目的]探讨具有连续型潜在变量的等级变量间多项相关系数、Pearson相关系数、秩相关系数间的关系.[方法]利用SAS统计软件产生样本数为10 000的双变量正态分布,并将其转换成等级资料,分别求得其秩相关系数、Pearson相关系数及多项相关系数.[结果]存在正态分布潜在变量的等级资料的多项相关系数要比Pearson及秩相关系数更为接近实际的相关水平,特别当相关系数较大时,Pearson相关和秩相关系数与实际的偏差较大.[结论]多项相关系数受分级的影响不大,而Pearson相关和秩相关系数均受到分级的影响.
关键词: 潜在变量 多项相关系数 Pearson相关系数 秩相关系数