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不同缺失机制并存时应答偏倚校正方法在医保学生医疗费用调查中的应用被引量：1: 2015年; 在研究2012年太原市城镇居民医保参保学生（幼儿园至大学）的医疗费用及其影响因素时，发现因变量数据中同时存在随机无应答偏倚（随机缺失）和选择性偏倚（非随机缺失），为此本研究提出一个多重填补与样本选择模型相结合的两阶段策略，同时校正这两种偏倚。实例中经过两阶段抽样、问卷调查，整理获得合格数据1190例，因变量中存在2．52％非随机缺失和7．14％随机缺失。第一阶段利用完整数据对随机缺失进行多重填补，第二阶段对填补后的数据利用样本选择模型校正非随机缺失，同时建立多因素分析模型。通过1000次两阶段校正模拟研究比较4种不同多重填补方法，得出在此缺失比例组合下预测均数匹配法与样本选择模型结合的校正效果最优。最终在实例分析中得到影响太原市居民医保参保学生年度医疗费用的因素有被调查者类型、家庭年毛收入、对医疗费用水平的承受程度、慢性病、到社区卫生服务或私人诊所就诊、到医院门诊就诊、住院、是否有应住院而未住院情况、自我医疗、可接受的自付医疗费用比例。表明应用多重填补与样本选择模型相结合的两阶段校正方法，可有效校正调查数据因变量中存在的随机无应答偏倚和选择性偏倚。; 张海霞赵俊康顾彩姣崔燕荣惠英孟繁龙王彤

城镇居民医疗费用影响因素的调查中对不同机制下应答偏倚并存时的校正: 目的：　　本文主要研究2013年太原市城镇居民医保参保人群的医疗费用及其影响因素。调查中避免了以往研究仅从医院获取医疗费用信息而导致的样本代表性不足的问题;同时考虑到数据中因变量既存在应就医而因贫困等原因未就医而导致的虚...; 张海霞; 文献传递

半相依Poisson回归模型及其在卫生服务需求调查中的应用: 2014年; 半相依回归（seemingly unrelated regression,SUR）也称为似乎不相关回归,它基于多元回归模型,在参数估计过程中考虑了方程间的相关性信息,改进了方程的估计效率。1962年Zellner首次将其运用在线性模型框架中[1],1975年Gallant将半相依线性回归扩展到非线性[2],许多学者的不断深入研究使其在经济、医学、工业和社会科学等多个领域得到广泛运用和发展。; 乔楠梁洪川张海霞赵俊琴王聪王彤; 关键词：卫生服务多元回归模型参数估计

稀疏主成分简介被引量：2: 2014年; 主成分分析（principal component analysis,PCA）是一种很受欢迎的统计降维方法,可将多个指标简化为少数几个不相关的综合指标。我们可以利用PCA从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要的成分,从而有效地揭示变量之间的内在关系[1]。; 田双双张海霞赵俊琴乔楠王彤; 关键词：主成分分析 COMPONENT

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张海霞

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