医疗支出专门调查（MEPS）中住宅单元（DU）水平无应答调整的应答倾向建模研究

无应答是住户抽样调查中的常见问题。由医疗保健研究与质量局（AHRQ）资助的医疗支出专门调查（MEPS）是一项复杂的全美概率抽样调查。该调查旨在针对美国非机构化平民人口的医疗保健利用、支出、支付来源及保险覆盖情况提供年度全国和区域估计。MEPS 样本是从国家卫生统计中心（NCHS）前一年开展的全美健康状况调查（NHIS）应答者中抽取的子样本。尽管为最大化提高应答率做出了巨大努力，MEPS 与大多数抽样调查一样，仍存在单元（或总体）无应答的情况。本文总结了关于比较不同应答倾向建模方法的研究，以弥补 MEPS 中住宅单元（DU，即住户水平）的无应答。抽样调查中的无应答通常通过某种形式的加权调整来弥补，从而减少调查估计中的偏倚。为弥补 MEPS 调查估计中的潜在偏倚，实施了两次独立的无应答调整。第一次是在第一轮访谈时对 DU 水平的无应答进行调整，以解释从 NHIS 抽样至 MEPS 的住户中的无应答情况。第二次无应答调整是在个体水平进行的调整，以弥补五轮数据收集过程中的样本流失。本文仅涉及 DU 水平的无应答调整。目前，采用分类搜索树算法方法——卡方自动交互检测（CHAID）来对 DU 水平的应答概率进行建模，并建立无应答调整单元格。在本研究中，我们研究了一种替代方法，即采用 logistic 回归来对应答概率进行建模。主效应模型和包含交互项的模型均得到了评估。我们进一步探讨了将基础权重作为协变量纳入 logistic 模型的情况。我们比较了两种替代应答倾向方法的权重变异性以及倾向评分的直接应用。Logistic 回归方法产生的结果与 CHAID 相似；然而，利用包含交互项的 logistic 模型的倾向评分构建五个分类组进行权重调整，在控制变异性和偏倚方面表现最佳。2007年由 John Wiley & Sons, Ltd. 出版。