行为风险因素监测系统数据中亚群体间的累积差异与体重指数的关系

先前的工作已证明累积统计量相较于可靠性图、ECEs（经验/估计/期望校准误差）和ICIs（积分校准指数）等经典方法具有诸多优势。这些优势体现在评估预测概率的校准、将亚群体的响应与全体人口的响应进行比较、以及将一个亚群体的响应与另一个独立亚群体的响应进行比较等方面。累积统计量包括作为标量协变量函数的累积差异图，以及Kuiper和Kolmogorov-Smirnov指标，这些指标将图表汇总为单一标量统计量及其相关P值（也称为显著性检验的“达到显著性水平”）。然而，先前的工作尚未处理生物统计学数据。幸运的是，累积统计量的优势延伸至疾病控制与预防中心的行为风险因素监测系统（BRFSS）数据。这并不令人意外，因为其数学基础与早期工作相同。尽管如此，对BRFSS数据的详细分析揭示了新见解，并佐证了早期工作的发现。超越先前工作的两项方法论扩展便于分析BRFSS数据：（1）两个亚群体间累积差异图的不确定性经验估计量，使得估计量对任意实值响应均有效；（2）亚群体间响应差异的加权平均处理效应估计量。这两种方法均针对这样一种情况：一个亚群体的协变量观测值均不等于另一个亚群体的任何协变量值。所呈现的数据分析报告了这一情况以及其他几种情况的结果。