1、目的：探討復雜抽樣數(shù)據(jù)擬合一般線性模型、截取回歸模型中較為常用的COX比例風險回歸模型和tobit回歸模型的方差估計及其在醫(yī)學研究中的應用。
　　 方法：模擬復雜抽樣數(shù)據(jù)，按照是否考慮抽樣特征分別擬合一般線性模型、COX比例風險回歸模型和tobit回歸模型，給出兩種情況下模型中回歸系數(shù)的標準誤，比較這兩種情況所得結(jié)果的異同，同時給出一個COX回歸實例，結(jié)合實際問題進行探討。
　　 結(jié)果：在樣本量固定的前提下擬合一般線性模

2、型、COX比例風險回歸模型和tobit回歸模型，考慮復雜抽樣特征后估計所得的回歸系數(shù)與假設完全隨機抽樣基本一致，但其回歸系數(shù)的標準誤卻不同于假設完全隨機抽樣時的估計。如果群內(nèi)個體相關(guān)系數(shù)較大，其標準誤要高于群內(nèi)異質(zhì)性高即個體相關(guān)系數(shù)較小的情況，但考慮復雜抽樣特征時估計量的方差一致地小于假設完全隨機抽樣的情況。
　　 結(jié)論：對于抽樣框完整的復雜抽樣截取數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)處理時應盡可能地將抽樣特征考慮在內(nèi)，運用復雜抽樣數(shù)據(jù)方差估計得到的