影响城市低保对象主观评价的多因素多水平分析--基于“中国城乡困难家庭社会政策支持系统建设项目”数据

低保对象的主观评价是研究低保制度效果的一个重要方面。本文利用民政部政策研究中心"中国城乡困难家庭社会政策支持系统建设项目"数据库进行多因素多水平回归分析,试图探明当前我国城市低保对象对低保政策的主观评价及其影响因素。研究表明:(1)在人口统计学特征中,年龄和教育对低保主观评价的影响是显著的,而性别、婚姻状况、健康状况以及家庭规模等对城市低保主观评价并没有产生显著影响;(2)低保实施中的不良现象对低保主观评价起到负面作用;(3)低保金额越高,则对低保主观评价越高;(4)低保对象并不太在意公示制度的"污名化",相反他们更关心公示制度产生的公平问题。

多水平分析方法在老年健康研究中的应用

从理论与实践的角度,论述了目前国际上流行的多水平分析方法在老年健康研究领域中应用的必要性、计算原理以及适用范围。

基于多层线性模型的青少年认知能力作用机制研究

随着青少年受教育机会的增加,子女认知能力的培养在家庭教育再生产中逐渐受到关注.以初中生认知能力为研究对象,通过构建多水平分析模型(HLM)对其认知能力的影响因素和作用机制进行实证分析.结果表明青少年的认知能力会受到学生个体家庭背景、社会关系以及班级群体因素的直接和间接影响,进一步证实了HLM模型对于多层嵌套数据研究的适配性与合理性,为此模型在各个领域的深入发展奠定了基础.

评价多水平因子分析模型的异质性:半参数贝叶斯方法

数据的异质性因相关的解释变量被排除在既定模型.然而,目前经典统计方法难以处理的异质参数的依赖关系或"结".为了解决非均质参数之间的依赖关系,本文基于多水平因子分析模型提出一个半参数贝叶斯分析程序.对于模型的截距和/或协方差结构参数的分布赋予折断的Dirichlet过程先验.在贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗框架内,分块Gibbs抽样器被用来执行后验分析.统计推断的基础上进行这些观察的经验分布.仿真研究表明,忽略了非均质参数之间的联系会导致不变参数估计产生严重的偏差.

贫困农村婴幼儿喂养指数评分影响因素的多水平模型分析

目的了解陕西省贫困农村地区6~12月龄婴幼儿喂养指数评分情况及其影响因素。方法在陕西省贫困农村地区,依据县、乡、村,采用多阶段随机整群抽样方法,共抽取864名6~12月龄婴幼儿。经统一培训的调查员,运用结构性问卷,入户面对面对婴幼儿看护人进行社会人口学、看护人喂养知识及喂养行为等资料进行收集。计算喂养指数,并采用多水平模型(水平1为个体、水平2为村)分析喂养指数评分的影响因素。结果调查对象的婴幼儿喂养指数总评分的均数为(5.51±1.76)分(总分为8分),其中6~9月龄、10~12月龄婴幼儿喂养指数评分分别为(5.78±1.64)分和(5.24±1.57)分。多水平模型分析结果显示,母亲职业、看护人喂养知识水平、家庭孩子数量对6~12月婴幼儿喂养指数评分有重要影响(P<0.05)。结论为促进婴幼儿身体的生长发育,应倡导母亲在早期给予婴幼儿更多的看护与陪伴,同时大力普及婴幼儿喂养知识,提升看护人的喂养知识水平、积累照料婴幼儿的经验。