多个2×2列联表的优势比齐性检验

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多个2×2列联表的优势比齐性检验
在病例对照、医学随访等流行病学研究中,为排除可能存在的混杂或效应修正的现象,常常需要将数据进行分层分析。当流行病学研究中的分组变量与暴露因素变量均为二分类变量时,我们便可将数据写成多个2×2列联表的形式。
在评估暴露因素与疾病间因果关联以及估计公共优势比之前,首先需要检验各层列联表间的优势比是否相同,即齐性检验问题。优势比齐性检验方法根据优势比估计方法的不同可以分为M-H方法、非条件似然方法和条件似然方法。
文献[10,33]发现条件似然方法较其他两种有更强的功效,该方法假设列联表双边和固定,即2×2列联表中四个频数变量均服从(非中心)超几何分布。目前已有的依托条件似然方法的优势比齐性检验主要分为两类:第一类针对优势比自身进行建模,即检验原假设H0:θ1=θ2=···=θK,其中K为列联表个数(层数),但是发现这类方法的检验统计量自由度会随列联表个数的增大而增大;另一类引入分层变量信息,建立对数优势比回归模型,即令log(θk)=α+β′zk,k=1,2,···,K,其中zk为分层变量,β为回归系数,该模型下优势比齐性检验问题简化为H0:β=0.但是, ...

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关键词：列联表 超几何分布 二分类变量 流行病学 回归系数