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轨迹分析模型在追踪数据分析中的应用
本文主要介绍轨迹分析模型在追踪数据分析中的应用,通过轨迹分析模型可分析异质性的追踪数据,探索分析群体的多条发展轨迹.通过对264名学生四次自我概念测量的数据,利用轨迹分析模型拟合其发展趋势.结果表明通过多次轨迹模型的分析,可将264名学生的自我概念测量的发展水平分为3个亚组,第1组为低分组,占25％,这部分人群呈三次曲线发展趋势,在4年级略微下降,5年级迅速下降,到6年级时略有上升.第2组为中分组,占56.3％,该亚组呈二次发展趋势,在3～5年级持续平稳下降,到6年级时略有回升.第3组为高分组,占18.7％,总的来看呈缓慢上升趋势.
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轨迹分析模型在流行病学研究中的应用
通过对60名青少年4次脂肪发育数据的分析,介绍轨迹分析模型在流行病学研究中的应用.结果显示,正常脂肪组、偏高脂肪组、超高脂肪组具有不同的发展趋势.轨迹分析模型在拟合异质性追踪数据方面具有较好的优势.
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某三级医院医院感染趋势分析
目的 了解某三级医院各临床科室医院感染控制现状及发展趋势,为制定医院感染防控措施提供依据.方法 采用轨迹分析模型对该院各临床科室2010 2012年医院感染数据进行分析.结果 根据各临床科室医院感染率发展趋势,分为3个亚组:第1组占科室总数的80.7％,此组科室医院感染率较低,呈下降的发展趋势(slope=-0.45),差异有统计学意义(P=0.04);第2亚组占科室总数的16.0％,医院感染率较第1亚组高,总体也呈下降趋势(slope=-0.17),但差异无统计学意义(P=0.71);第3亚组只含重症监护室(ICU),医院感染率远高于其他科室,发展趋势为先上升后下降.结论 轨迹分析模型可以较好地对临床科室进行分组,方便了解全院各科室的医院感染发展趋势,针对不同组科室医院感染特点,采取防控措施.
