大气污染与哮喘急诊量关系的统计研究目的分析大气污染与哮喘急诊量的关系，探讨哮喘的可能危险因素，为制定适宜于当地的大气质量标准和预防哮喘提供有价值的信息；同时探讨时间序列分析和病例交叉研究在大气污染的健康效应研究中应用的特点。方法在时间序列分析中，用自相关图选择最优的平滑跨度，用局部加权回归处理时间序列数据的时间趋势，然后，拟合广义相加模型，求出大气污染暴露的相对危险度。在单向回顾性病例交叉研究和双向病例交叉研究中，根据病例对照研究的基本思想，选择危险期和对照期，然后应用条件logistic回归求出大气污染暴露的比数比。结果滞后天数为0时，广义相加模型的单污染物模型结果表明PM₁₀和雾是哮喘的可能危险因素，其多污染物模型结果表明雾是哮喘的可能危险因素；用逐步法得到的最优广义相加模型（模型1）表明PM₁₀是哮喘的可能危险因素，在模型1中纳入自变量雾得到模型2，模型2表明雾也是哮喘的可能危险因素；双向病例交叉研究的单污染物模型结果表明所有大气污染物都不是哮喘的可能危险因素，而其多污染物模型结果表明雾是哮喘的可能危险因素；单向回顾性病例交叉研究的单污染物模型和多污染物模型结果表明PM₁₀是哮喘的可能危险因素。模型1中，滞后天数为0时，PM₁₀浓度每增加44.25μg／m³，每天的哮喘急诊人数将增加6.53％，但随着滞后时间的增加，PM₁₀的相对危险度呈下降趋势。在模型2中，滞后天数为0时，PM₁₀浓度每增加44.25μg／m³，每天的哮喘急诊人数将增加5.36％，雾浓度每增加1个单位，每天的哮喘急诊人数将增加7.70％；随着滞后天数的增加，PM₁₀不再是哮喘的可能危险因素，雾的相对危险度呈增大趋势。在广义相加模型的单污染物模型和多污染物模型，以及单向回顾性病例交叉研究和双向病例交叉研究的单污染物模型和多污染物模型中纳入气温变量，结果表明所有模型中气温变量都不是大气污染与哮喘急诊量关系的混杂因素。结论时间序列分析的结果与病例交叉研究的结果不全相同，两种研究设计方法各有优缺点，但时间序列分析需要建立比较复杂的统计学模型，对软件的要求较高，因此，病例交叉研究比时间序列分析更简单适用。