Mean-Based和分位数回归方法的比较分析自我报告数据膳食摄入量

文摘

mean-based饮食数据分析方法,它是可能的潜在的重要关联的尾巴摄入分布、不足或过剩是最大的,被由于难以察觉的异质性。参与者的上部或下部尾饮食摄入量数据可能会有最大的改变他们的行为当面对健康行为干预;因此,选择统计方法建模这些关系需要充分描述干预的影响。使用的数据你祝您健康¡如果东西!(你的健康重要!)在家里干预,我们旨在比较传统mean-based回归分位数回归用于描述健康行为干预的影响健康和不健康饮食指数。mean-based回归模型确定没有饮食摄入量差异的干预和标准治疗组。相比之下,分位数回归表明非常数的不健康饮食指数和学习小组之间的关系上尾巴的不健康饮食指数分布。传统mean-based线性回归无法完全描述干预影响健康和不健康的饮食,导致有限的理解。

1。介绍

许多健康行为干预重点领域的积极的生活方式的改变增加体力活动和健康饮食。采用这些行为的变化可以防止或减少对健康产生的负面后果的少数美国肥胖人群。墨西哥裔美国人尤其容易身体缺乏运动和饮食不合理等由于缺乏食用水果和蔬菜而非拉美裔白人(1,2]。尽管研究表明贫穷比其他民族饮食摄入量,墨西哥裔美国人口中有异质性在健康和不健康的食物摄入量3]。

饮食摄入量数据一般是采用自我报告测量工具和个人食物摄入量是聚合为成分数据或模式来描述整体的饮食。当饮食数据分析使用mean-based方法,如普通最小二乘法(OLS)回归,潜在的重要与疾病风险之间的关系的上下水平分布可以掩盖由于难以察觉的异质性。参与者的饮食摄入量数据的上或下尾巴,不足或过剩是最大,理论上会有最大的改变他们的行为当面对健康行为干预;因此,选择统计方法建模这些关系需要充分描述干预的影响。在某些人群尤其引人注目,比如墨西哥裔美国人,文化交流和语言等因素的变化影响食物的选择和坚持传统和西方饮食模式(3- - - - - -6]。

替代mean-based回归,分位数回归(QR)是由Koenker和巴主要用于风险管理和业务领域的7]。分位数回归已经延长处理纵向数据基于不同方法占序列相关性在主体和作为重要选择mean-based回归方法建模非正态的数据由于其灵活性,或异构条件分布8]。QR模型响应的条件分布,不仅有条件的意思是,给研究有价值的信息在于尾巴时关键的见解。尽管QR是计算密集型和没有资格处理小数据集,它是更健壮的异常值比mean-based回归,估计的条件意味着可以强烈受异常值的影响。

健康与行为科学应用QR是增加,可能是一个有价值的统计工具对卫生研究人员。QR被用来评估的影响身体活动或饮食摄入量在不同分位数水平的某些变量,如BMI (9- - - - - -12),腰围(13),社会经济地位(14),和疾病的风险因素结果包括与健康有关的分数和生物标志物数据(15- - - - - -19]。数量有限的研究引入了一个QR-based方法具体应用于行为数据(20.- - - - - -22]。然而,有限的研究关注如何使用和应用QR结果改善行为干预和维护行为随时间变化的可能解决上下反面的人口分布不同。

本综述的目的是比较传统mean-based线性回归通过应用程序的说明与QR真实数据的行为干预研究旨在改善健康饮食和演示QR充分描述关系的有效性。

2。线性分位数回归混合效果

让的测量 - - - - - -th主题( )在时间 ,然后我们定义了一个线性混合效应回归模型 在哪里是一个向量的共在 , 是一个未知的 向量回归参数和观测结果之间的相关性在第i个主题就是subject-level引发的残差,也就是说, 向量和一个相关的向量为随机变量的影响。可以被定义为误差项 ,在随机误差对个人记录, ,是相互独立的。我们假设线性混合模型分位数确定基于不对称拉普拉斯分布(ALD) [23],它有良好的性能数据产生许多错误分布,与L和关系₁规范目标函数(7]。让一个响应变量是一个“肾上腺脑白质退化症”,表示 ,然后我们可以定义一个概率密度函数, 在哪里 是偏态参数,是位置参数,尺度参数,损失函数 代表了残差的贡献 。如果位置参数 ,分位数回归模型相关 - - - - - -响应变量的分位数 ,有条件的和 ,的形式: 在哪里是一个向量quantile-specific回归参数的对应系数在一个线性回归模型(1),~ ,这也是依赖吗 。目标函数为固定τ表示为 我们可以估计quantile-specific回归参数,上述目标函数最小化。正如我们认为~ ,ALD决定作为一个规模基于拉普拉斯分布的混合正态分布和偏态参数这是把这里当做一个分位数水平。然后一个可能性在 - - - - - -分位数可以表示为 如果被认为是多余参数,然后最大化的可能性高于相当于分位数回归的目标函数的最小化(4)上面定义。其他地方有更多的细节关于评估过程(8]。

3所示。例子

3.1。你祝您健康¡如果东西!(你的健康重要!)在家里干预

在当前的研究中使用的行为数据的你祝您健康¡如果东西!(你的健康重要!)在家里干预。随机对照试验的主要目标之一是增加参与者摄入健康的食物和不健康食物摄入量减少通过接触社区卫生工作者提供一个行为修改干预。这项研究是在德克萨斯格兰德河河谷地区进行,包括参与者墨西哥美国成年人,18 - 75岁,参加正在进行的西班牙裔群体的卡梅伦县(1,24]。参与者被随机选择和随机分为干预或标准治疗组从2010年6月到2013年4月。干预组6月社区卫生工作家访前6个月的干预,其中包括生活方式的改变教育,动机,和支持。没有其他干预元素,除此之外,相当于标准治疗组,提供在过去6个月的审判。标准治疗组参与者可能暴露在全社区的体育锻炼和健康饮食运动在12个月。数据收集基线,6 - 12个月的跟进。

参与者完成了饮食摄入量问卷,昨天问他们吃了20通常和文化上适当的食物和多少次用以下反应:不,一次,两次,三次,四次,五次以上(25,26]。响应被总结成健康和不健康饮食指数(分别为黑和UNHEI)。黑分数是由反应10健康食品(烘焙或烧烤鱼、火鸡或鸡肉;鸡蛋;豆;水果;果汁;橙色的蔬菜;其他的蔬菜;沙拉; whole grain breads; and whole grain cereals) with a possible response range from 0 to 50. The UNHEI was composed of the responses to the 9 unhealthy food items (baked goods; french fries or chips; fried meat; frozen desserts; red and processed meats; nonchocolate candy; regular sodas; sweetened or sports drinks; and white bread) with a possible range from 0 to 45 [27]。黑和UNHEI成绩似乎是近似值,正态分布。

3.2。分位数回归和Mean-Based回归

评估干预影响健康和不健康的饮食,多变量纵向QR和mean-based模型进行了基于下面的线性混合效应模型方程。 指数, ,可以是黑或UNHEI测量吗 - - - - - -th参与者( )在访问 和一个二进制变量研究小组(如果干预)和= 1和虚变量有两个后续访问。,month 6 (visit 2) and month 12 (visit 3), respectively. Interaction terms between study group and follow-up visits were included in the model to obtain estimates of the intervention effect at each time point.是一个向量的一组潜在的混杂因素调整后的模型(即。,gender, age, diabetes, marital status, years in school, employment status, type of insurance, generation, and preferred language) and是一个关联的参数向量。我们还考虑了随机拦截包括一个误差项为 - - - - - -主题。我们使用lqmmR包(8]QR模型和情景应用程序proc混合mean-based模型。

3.3。结果

有500名参与者随机分配标准治疗或干预组,n = 250。在基线,黑得分的平均值为6.6(标准差(SD) = 3.3) 6.9标准治疗组和干预组(SD = 3.5)。平均UNHEI标准治疗组得分为5.4 (SD = 3.4)和干预组为5.6 (SD = 3.6)。

从QR和mean-based回归结果呈现在图1。红色线表示估计β系数基于mean-based模型效果的研究小组在每个时间点,显示(即存在着细微的差别。β系数< 0.4),平均黑和平均UNHEI干预和标准治疗组之间在基线和跟进。

关于黑,QR和mean-based回归的结果不显著不同。相比之下,QR结果表明不健康的饮食和学习小组之间的非常数的关系上尾巴UNHEI的分布。在基线,UNHEI分数的分布和学习小组之间的联系并不是常数,为干预组更可能是在上尾UNHEI分布的研究开始的。在6月,干预的效果在UNHEI分布不一致。例如,在上尾UNHEI分布UNHEI干预组有更高的分数,但在分位数水平= 0.05和0.75干预组报道UNHEI得分低于对照组。协会的强度的上尾分布在6个月减毒与基线相比。更引人注目的是,在12个月的随访QR表明,有一个不健康的食物摄入增加干预组相比,控制参与者的上层UNHEI数据分布的尾部。

4所示。讨论

Mean-based回归结果显示健康饮食指数最小的差异在任何访问干预和标准治疗组之间,同样的不健康饮食指数。这些结果将导致研究人员错误地认为干预未能增加健康食品的摄入量或减少不健康食品的摄入量或者可能得出结论,缺乏改变的原因可能不是由于干预本身,而是信息偏差或环境的变化基于社区干预。

相比之下,QR的结果突出不同的学习小组和结果之间的关系。估计系数并非常数在UNHEI结果的分布在基线和跟进。这些结果可能表明一个基线UNHEI失衡的结果,根据mean-based回归将尚未确定,和方法应该考虑不平衡的调整。同样在6个月随访,保护作用的干预将使用mean-based方法也被忽视了。QR结果为不健康指数12个月的随访发现不一致的研究小组和UNHEI之间的关系。在UNHEI下尾巴,干预是保护,那么这种关系颠倒UNHEI的尾巴上。总的来说,几乎没有差异UNHEI干预和标准治疗组之间,除了在上尾UNHEI分布。这表明纯粹mean-based方法可能不是很适合评估干预饮食吸收行为的影响人口的异质性。

5。结论

传统mean-based线性回归无法完全描述之间的关系健康的和不健康的饮食干预,导致理解有限的干预效果。用分位数回归确定了不同的关系的建模的系数的分布结果导致协会的一个更完整的画卷。这些发现从分位数回归结果可以应用到异构人群的发展中更有效的行为干预试验。

信息披露

内容是完全的责任作者和不一定代表美国国立卫生研究院CTSA目前的官方观点或者NIMHD UTCO。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢,感谢博士贝琳达控制她的指导和支持在展示统计方法通过行为从干预程序,观察到的数据你祝您健康¡如果东西!(你的健康重要!)在家里干预,这是支持的UT健康临床与转化科学奖项(UL1 TR000371), NIH /国家人群健康状况及风险研究所(MD000170 P20),和德州国务院卫生服务资金的德克萨斯大学社区服务(UTCO)。作者想要认识到支持所提供的生物统计学/流行病学研究设计(伯德)组件的临床与转化科学中心(cct)在德州大学休斯顿健康科学中心,主要由美国国立卫生研究院资助中心转化科学奖项(NIH CTSA目前),格兰特UL1 RR024148。

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