使用混合数据绘制社会经济地位:一个层次化的贝叶斯式方法
Gabrielle Virgili-Gervais1, Alexandra M Schmidt1, Honor Bixby2
1Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health, McGill University, Montreal, QC, Canada.
本研究引入了贝叶斯的层次模型,用于使用混合数据估计社会经济地位 (SES). 该模型有效地确定了诸如住房密度和卫生设施等关键指标,以区分加纳的SES水平.
科学领域:
- 统计和计量经济学的统计和计量经济学的.
- 社会经济建模 社会经济建模
- 空间分析 空间分析
背景情况:
- 现有的社会经济地位 (SES) 模型通常需要数据聚合,限制其捕捉当地变化的能力.
- 需要先进的统计模型,能够处理混合数据类型 (二分和连续) 并将空间结构纳入SES估计.
- 昆 (2004) 和施利普和霍廷 (2013) 之前的因子分析模型为混合响应数据提供了基础,但缺乏空间层次结构.
研究的目的:
- 提出一个新的贝叶斯层次模型来估计社会经济地位 (SES) 指数,使用混合二分法和连续变量.
- 扩展现有的因子分析方法,将关键模型参数的空间层次结构纳入.
- 为了使家庭级人口普查数据在没有事先聚合的情况下直接使用,从而更好地适应空间SES的变化.
主要方法:
- 对混合数据的因子分析框架构建贝叶斯层次模型的开发.
- 包含一个空间层次结构,以模拟跨地理区域的参数变化.
- 将模型应用于2010年加纳人口普查数据中的10%的大阿克拉大都市区,利用20个观察到的变量.
主要成果:
- 建议的层次模型有效地使用家庭级数据估计了社会经济指数.
- 关键变量,如每个房间的人数,接入水管道和可冲洗的所,被确定为高和低SES区域的强有力的区分因素.
- 该模型成功地适应了人口普查区之间的SES变化和每面积的家庭数量.
结论:
- 贝叶斯层次模型为SES指数估计提供了一个强大的方法,使用混合数据和空间依赖.
- 该模型使用家庭级数据的能力直接提高了SES评估的准确性和细节性.
- 调查结果强调了住房条件和卫生设施在确定研究地区社会经济差异方面的重要性.
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