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结构性零和零膨胀模型(英文)

         

摘要

在社会心理学和行为学的研究中,记录某些健康或行为结果发生频率的计数中(如在一段时间内无防护措施的性行为的次数)往往含有大量的零,这是因为当某些对象对于某种研究行为没有危险时就会产生"结构性零"。不像随机零(结果可以是大于零,但是也可能由于样本变异性而成为零),结构性零在统计和临床上通常是非常不同的。如果两种类型零的差异被忽略,就可能会导致对结果和研究发现的错误解释。然而在实践中,结构性零经常会没有被观察到而这种潜在性使数据分析复杂化了。在这篇文章中,我们专注于一种模式,即通常用于解决零膨胀数据的零膨胀泊松(Zero-inflated Poisson,ZIP)回归模型。首先,我们对结构性零和ZIP模型做一个简要概述。然后我们以一项青春期少女艾滋病高危性行为的研究数据来阐述ZIP模型。文中还附有SAS和Stata的示例代码,以帮助运行和解释ZIP分析。

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