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学生对受艾滋病影响儿童态度的随机效应模型*

2011-03-11中南大学流行病与卫生统计教研室410078单旭征杨土保

中国卫生统计 2011年3期
关键词:残差艾滋病态度

中南大学流行病与卫生统计教研室(410078) 单旭征 杨土保

在流行病学调查研究中,经常碰到独立性不能满足的情况,例如分层抽样资料,此时传统的方差分析与回归分析方法无法适用,而混合模型的发展为此提供了解决思路。混合模型(mixed model)包括固定效应和随机效应,其区别于固定效应的最显著特征是它能够对不独立数据资料建模,包括随机效应模型(random effects model)、随机系数模型(random coefficients model)和协方差类型模型(covariance pattern model)。随着艾滋病的流行及蔓延,对受艾滋病影响儿童(children affected by HIV/AIDS)的歧视开始影响教育系统的稳定和发展〔1〕。本次研究采取分层抽样的方法,调查学生对受艾滋病影响儿童的态度,通过建立随机效应模型探索其影响因素,为正确采取措施消除对受艾滋病影响儿童的歧视提供依据。

随机效应模型理论

某研究中有多个不同处理因素,若研究者感兴趣的各种处理因素都设计在研究当中,则该处理因素具有固定效应;若处理包含的各个组别是从更大的总体中得到的随机样本,则认为该处理因素具有随机效应〔2〕。随机效应模型又称为方差成分模型(variance component model),是指某些特定效应被假定来自某一分布,因此产生一个除残差变异之外的随机变异来源。用线性模型表述为〔2〕:

i为水平1单位;j为水平2单位;β0j为截距;β1为解释变量x的回归系数;e0ij为水平1随机误差。由于随机效应的存在,则β0j为随机变量,服从正态分布,则:

β0为β0j的均数,u0j水平2随机变异。线性模型可表示为:

即反应变量yij可表达为固定部分(β0+β1xij)和随机部分(u0j+e0ij)之和,β0和β1描述模型的固定效应,随机部分的方差和描述模型的随机效应。

调查对象与方法

采用分层抽样的方法,从河南和云南随机抽取12所小学五、六年级、初中和高中1 455人,调查样本学校的学生艾滋病相关知识和对受艾滋病影响儿童态度。

参考国内外相关资料及咨询相关专家自行设计调查问卷,问卷采用封闭式问题和开放性问题相结合的方式,内容包括一般情况、艾滋病相关知识、对受艾滋病影响儿童的态度三方面。其中艾滋病相关知识为8道题目,答对为1分,答错或不确定为0分;对受艾滋病影响儿童态度为13道题目,根据不同等级按1~3或1~4的分值给分,态度越趋于正向分值越高。调查问卷采取调查员统一发放,当日统一收回,交由匿名填写的形式。

将问卷进行完整性、逻辑性和一致性检验,删除基本信息严重缺失及不符合逻辑问卷74份,有效问卷1 381份,有效率94.91%。利用 Epidata3.02软件建立数据库,SAS9.1的MIXED过程进行模型拟合。

严格按照分层抽样方法,确保抽样过程的随机化原则,并随机抽取107份问卷进行重复测量,一致率r=0.828(P<0.001),收回问卷时及时对问卷进行复核,最大程度确保问卷的完整性,并选择认真负责的调查员进行数据的双份录入。

随机效应模型拟合

1.随机效应模型构造

本资料存在学生、学校、省份3个层次,由于省份的单位数较少,拟合3水平模型会导致高水平的参数估计不稳定,故将学生设为水平1,学校设为水平2,即学校和学生为随机变量,拟合2水平模型。本模型以学生态度得分为反应变量,学生性别、年龄、知识得分引入固定效应,学校引入随机效应,采用UN(unstructured)的协方差结构,最大似然法(maximum likelihood,ML)进行参数估计,通过4次迭代后模型收敛,-2对数似然值为8 806.2,无效模型(null model)的似然比 χ2=211.70,P <0.0001,具体结果见表1。

表1 受艾滋病影响儿童态度随机效应模型估计值

2.随机效应模型的检查

由Studentized残差散点图可见残差无规律分布在0周围,残差图证明模型拟合效果较理想。

图1 Studentized残差散点图

讨 论

1.随机效应模型的应用

本次调查设计是分层抽样,σ2u0=9.36,P=0.01,证明分层是有意义的。Studentized残差图显示模型拟合较为理想,无效模型的似然比检验可知当考虑学校结构的存在时,对模型具有改进(χ2=211.70,P<0.0001)。分层抽样方法造成随机误差不仅来自于研究对象个体,而且来自不同层次的差异,这就限制了数据不可以用传统的多元线性回归分析。本次研究随机抽取12所学校,在建立模型时,将学校作为随机因素引入模型,说明学校是从总体中抽取出的样本,使结果更具有外推性。传统模型将分层因素作为固定效应,那么结论仅限于有限集合,不具有外推性。所以随机效应模型是分析结构数据的有力工具,不仅能够充分利用个体的信息,而且可以分析层次的影响。SAS的Proc MIXED过程灵活、功能强,可以拟合各式模型,另外SAS的ODS系统为其更进一步细致分析提供了便利和保证〔3〕。

2.对受艾滋病影响儿童态度分析

国际社会已经关注艾滋病相关耻辱与歧视问题,2002~2003年世界艾滋病运动的重点便是艾滋病相关的耻辱、歧视和人权〔4〕。在公共卫生方面,识别和消除歧视在控制HIV/AIDS的流行方面是很必要的,因为歧视不仅影响艾滋病防治工作的顺利进行,另外识别和消除歧视是对人权(包括教育权)的保护和支持〔5〕。本次调查结果显示不同学校学生的对受艾滋病影响儿童的态度不同(水平 2)=9.36,P=0.01)。由于对艾滋病歧视产生的原因可以归结为两种:一种是工具性歧视,即与艾滋病疾病本身的致命性、传染性、疾病发展到后期的可怕症状和体征等特征相关;二是象征性歧视,即与艾滋病的社会含义有关,人们不由自主的将艾滋病与吸毒、同性恋等不良行为联系在一起〔6〕。来自于吸毒和性工作为主要感染途径的地区,歧视原因包含工具性和象征性双方面,而来自于非法卖血的地区,歧视原因比较单纯,即为工具性歧视,所以对受艾滋病影响儿童依然存在同情和支持。男生相对于女生的态度更趋向于负向,这是一个不可控制的因素,与两性的性格特点有密切关系,女生相对于男生可能更能包容和同情受艾滋病影响的同学。知识作为一个可控的因素,同学生态度呈正相关,所以具有正确及完善的艾滋病相关知识,可以正确认识受艾滋病影响儿童,从而消除对他们的误解和歧视。加强学校艾滋病知识的宣传和教育是消除歧视的有效手段,另外给予男生以充分的关注,避免负向态度引导其采取过激行为,同时要因地制宜,根据不同地区艾滋病流行的不同情况采取适宜的教育措施。

1.Instition of Social Development Research,China Central Party School.the China Stigma Index Report,2009.

2.杨珉主编.医学和公共卫生研究常用多水平统计模型.北京:北京大学医学出版社,2007:6-10.

3.张岩波,何大卫,刘桂芬,等.一般混合线性模型SAS的MIXED过程实现-混合线性模型及其SAS软件实现(一).中国卫生统计,2001,18(4):207-210.

4.World AIDS Campaign 2002-2003.A Conceptual Framework Basis for Action:HIV/AIDS Stigma and Discrimination,2002.

5.UNAIDS.Protocol for the Identification of Discrimination against People Living with HIV,2000.

6.Gregory MH,Leonard M,Margaret C,et al.AIDSand Stigma:a Conceptual Framework and Research Agenda.AIDS & Public Policy Journal,1998(13):36-47.

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