【摘 要】
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目的比较基于稳健Poisson回归及Log-binomial的随机效应模型对具有层次结构的非罕见结局事件资料的参数估计结果。方法通过计算机模拟生成具有类内相关的数据集,设置了32种参
【机 构】
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广东药学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系,DepartmentofEpidemiologyandCommunityMedicine
【基金项目】
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广东省自然科学基金（项目号：10151022401000018）
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目的比较基于稳健Poisson回归及Log-binomial的随机效应模型对具有层次结构的非罕见结局事件资料的参数估计结果。方法通过计算机模拟生成具有类内相关的数据集,设置了32种参数情况,分别反映实际资料中的少数类别数和中等类别数,小强度的类内聚集和中等强度的类内聚集,基线患病率分别为0.15和0.3,关联强度PR值分别是1.5和2.0,暴露率分别为20%和50%的情况;比较各模型在模拟条件下的收敛率、参数估计结果以及参数的95%CI覆盖率。结果 Log-binomial随机效应模型的收敛效果劣于稳健P
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