用于有序调查数据的数据矢量空间模型
统计方法学
2025-07-29 v1
摘要
健康调查提供了监测人口健康、识别风险因素和制定公共卫生政策所必需的信息。大多数问题被编码为有序变量并组织成主题块。因此，多变量建模为考虑这些变量作为真实组的自然框架，同时考虑每个块中响应之间可能的依赖关系。在本文中，我们提出了对有序调查数据的数据的多变量空间分析。这种多变量方法使我们能够联合分析可能相关的有序响应集合，同时考虑个体水平的效应，从而改善对每个变量地理模式的估计，并捕捉它们之间的相互依赖性。我们将这种方法应用于描述2022年西班牙瓦利西亚地区健康调查中几个精神健康指标的空间分布。具体而言，我们分析了包含在该调查中的12项通用健康问卷中问题的块。
引用
@article{arxiv.2507.20944,
title = {A multivariate spatial model for ordinal survey-based data},
author = {Miguel Ángel Beltrán-Sánchez and Miguel Ángel Martínez-Beneito and Ana Corberán-Vallet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.20944},
year = {2025}
}