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不同空间权重矩阵对我国心血管疾病死亡空间自相关分析的影响

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目的 探索不同空间权重矩阵对我国人群心血管疾病(CVD)死亡空间自相关分析结果的影响及其适用性.方法 使用全国人口死亡信息登记管理系统死因监测数据,构建基于邻接关系的Rook矩阵、Queen矩阵,以及基于距离关系的K最近邻矩阵、距离阈值矩阵,分别进行2018年我国区县水平CVD死亡全局及局部空间自相关分析.结果 使用4类26种空间权重矩阵分析我国CVD死亡全局自相关均有统计学意义,全局Moran's I统计量在一阶Rook矩阵(0.406)、一阶Queen矩阵(0.406)、5个空间单元K最近邻矩阵(0.409)以及距离阈值100 km(0.358)时达到最大.同时,我国CVD死亡呈现局部聚集性分布,不同空间权重矩阵在探测CVD死亡"高-高""低-低""高-低""低-高"空间聚集性方面存在一定差异.结论 我国CVD死亡存在显著全局及局部自相关性.结合不同的空间权重矩阵进行综合分析,有助于深入掌握我国区县水平CVD死亡空间分布特征,为有针对性地CVD早死区域防控、合理配置资源提供依据.
Influences of using different spatial weight matrices in analyzing spatial autocorrelation of cardiovascular diseases mortality in China

王薇、刘韫宁、殷鹏、王黎君、刘江美、齐金蕾、由金玲、林琳、周脉耕

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中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心,北京100050

心血管疾病 死亡 空间自相关 空间权重矩阵 空间分析

2018YFC1315301

2021

10.3760/cma.j.cn112338-20201102-01293

中华流行病学杂志
中华医学会

中华流行病学杂志

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.985
ISSN：0254-6450
年,卷(期)：2021.42(8)
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