随时间变化的早期生命死亡率组内与组间不平等度量：一种贝叶斯方法及其在印度的应用
应用统计
2019-12-23 v2
摘要
大多数关于婴儿和儿童死亡率不平等的研究比较的是大量出生组别间的平均死亡率，例如比较不同国家、收入群体、族裔或不同时间的出生。这些研究未度量组内差异。少数度量婴儿和儿童死亡率组内变异性的研究使用了收入不平等文献中的工具，如基尼指数。我们指出后者不适用于婴儿和儿童死亡率。我们开发了适用于分析婴儿和儿童死亡率不平等的新工具，包括不平等度量、协变量调整和ANOVA方法。我们阐释了如何处理关于复杂推断目标的不确定性，包括概率集合与核密度估计。我们利用来自印度的大数据集阐释了我们的方法，其中使用贝叶斯分层模型估计了超过400,000例出生的婴儿和儿童死亡风险。我们表明，死亡率风险的大部分方差存在于出生组别内部而非之间，因此在评估婴儿和儿童死亡率不平等时需考虑组内死亡率。我们的方法对许多健康指标具有广泛适用性。
引用
@article{arxiv.1804.08570,
title = {Measuring Within and Between Group Inequality in Early-Life Mortality Over Time: A Bayesian Approach with Application to India},
author = {Antonio P. Ramos and Robert E. Weiss},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08570},
year = {2019}
}