中低收入国家背景下小区域估计的设计型与方法型途径：比较与建议

对严谨且及时的健康与人口汇总数据的需求，推动了地理研究的激增，其中常见方法是生成像素级地图，尤其在中低收入国家。在此背景下，家庭调查是主要数据来源，通常采用按地区和城乡分层的两阶段整群设计。准确的估计对于精准公共卫生政策干预至关重要，但许多当前研究在呈现精细地理尺度结果时，对抽样设计轻率对待。在本文中，我们研究了考虑样本设计在多大程度上会影响聚合层面的预测，而聚合层面通常是推断的目标。我们描述了一项仿真研究，其中基于人口与人口统计信息为肯尼亚创建了现实抽样框，并采用模仿人口与健康调查（DHS）的调查设计。我们比较了多种常用模型的预测表现。我们还描述了一种具有离散空间平滑先验的整群水平模型，该先验此前未被使用过，但提供了可靠的推断。我们发现纳入分层与整群水平随机效应可改善预测表现。空间平滑的直接（加权）估计对先验与调查设计具有鲁棒性。连续空间模型在存在精细尺度变异时表现良好；然而，这些模型最需要“人工调参”。随后，我们考察了这些模型在真实数据上的表现；具体地，我们使用2014年肯尼亚DHS数据对20-29岁女性的中等教育普及率进行建模。