Statistical analysesTo produce a pr

Statistical analyses
To produce a precise smoothed map of prevalence based
on individual locational information, we estimated a geoadditive
model (24–27) by using a two-dimensional (latitude/
longitude) smooth term for the spatial effect and simple
regression coefficients for individual and contextual factors
(refer to the Appendix). To obtain easily interpretable information
on the magnitude of spatial variations, we propose
an indicator on the odds ratio scale, the interquartile
spatial odds ratio, defined as the odds ratio between an individual
residing in a location in the first quartile and one
from a location in the fourth quartile of spatial risk, as
estimated from the geoadditive model (Appendix).
To make inferences on the magnitude of spatial variations,
we estimated a multilevel logistic model (3, 4) with
individuals nested within administrative neighborhoods (refer
to the Appendix). The neighborhood variance r2u
indicated
the amount of variability between neighborhoods
regarding substance-related disorders. Using Moran’s I
statistic (Appendix), we sought spatial autocorrelation in
the neighborhood residuals of the model (41, 42). To investigate
whether spatial correlation decreased with increasing
distance, we computed Moran’s I separately for those

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติการผลิตแม่นยำโค้งชุกตามแผนที่แต่ละข้อมูลสถาน เราประมาณการ geoadditiveรุ่น (24-27) โดยใช้แบบสองมิติ (ละติจูด /ลองจิจูด) ระยะราบในปริภูมิผลและเรียบง่ายค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยสำหรับแต่ละคน และบริบทปัจจัย(อ้างอิงถึงในภาคผนวก) ได้รับข้อมูล interpretable ได้อย่างง่ายดายบนขนาดพื้นที่รูปแบบ ที่เราเสนอตัวบ่งชี้ในระดับราคาอัตราส่วน interquartile ที่อัตราส่วนพื้นที่ราคา กำหนดเป็นอัตราส่วนราคาต่อรองระหว่างบุคคลในตำแหน่งที่หนึ่งและควอไทล์แรกจากสถานที่เก็บในควอไทล์สี่พื้นที่เสี่ยง เป็นประเมินจากแบบ geoadditive (ภาคผนวก)การทำ inferences บนขนาดพื้นที่รูปแบบเราประเมินรูปแบบโลจิสติกหลายระดับ (3, 4) ด้วยบุคคลที่ซ้อนอยู่ในละแวกใกล้เคียงดูแล (อ้างอิงเพื่อภาคผนวก) R2u ต่างพื้นที่ใกล้เคียงระบุยอดของความแปรผันระหว่างละแวกใกล้เคียงเกี่ยวกับโรคที่เกี่ยวข้องกับสาร ใช้โมแรนของฉันสถิติ (ภาคผนวก), เราขอ autocorrelation ปริภูมิในค่าคงเหลือใกล้เคียงรุ่น (41, 42) การตรวจสอบว่าความสัมพันธ์ของพื้นที่ลดลง ด้วยการเพิ่มระยะทาง คำนวณเราโมแรนของฉันแยกต่างหากสำหรับผู้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติ
เพื่อผลิตแผนที่เรียบแม่นยำของความชุกขึ้นอยู่
กับข้อมูลที่แต่ละที่ตั้งเราคาด geoadditive
รูปแบบ (24-27) ด้วยการใช้สองมิติ (ละติจูด /
ลองจิจูด) ระยะที่ราบรื่นสำหรับผลเชิงพื้นที่และง่าย
ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยสำหรับบุคคลและ ปัจจัยบริบท
(โปรดดูที่ภาคผนวก) เพื่อให้ได้ข้อมูล interpretable ได้อย่างง่ายดาย
กับขนาดของการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่ที่เราเสนอ
ตัวบ่งชี้ในระดับอัตราส่วนราคาต่อรอง, interquartile
อัตราส่วนราคาต่อรองเชิงพื้นที่กำหนดเป็นอัตราส่วนราคาต่อรองระหว่างบุคคล
ที่อาศัยอยู่ในสถานที่ตั้งอยู่ในควอไทล์แรกและหนึ่ง
จากที่ตั้งใน ควอไทล์ที่สี่ของความเสี่ยงเชิงพื้นที่เป็น
ที่คาดกันจากแบบจำลอง geoadditive (ภาคผนวก).
เพื่อให้การหาข้อสรุปเกี่ยวกับความสำคัญของการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่ที่
เราประมาณการแบบโลจิสติกหลายระดับ (3, 4) กับ
บุคคลที่อยู่ในละแวกใกล้เคียงที่ซ้อนกันในการบริหาร (โปรดดู
จะภาคผนวก) . ความแปรปรวนย่าน r2u
ระบุ
ปริมาณของความแปรปรวนระหว่างละแวกใกล้เคียงที่
เกี่ยวกับความผิดปกติของสารที่เกี่ยวข้องกับ ผมใช้โมแรน
สถิติ (ภาคผนวก) เราขออวกาศใน
พื้นที่ใกล้เคียงที่เหลือของรูปแบบ (41, 42) ในการตรวจสอบ
ไม่ว่าจะเป็นความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ลดลงด้วยการเพิ่ม
ระยะทางที่เราคำนวณของผมโมแรนแยกต่างหากสำหรับผู้ที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์
ผลิตแม่นยำเรียบแผนที่ความชุกตาม
ข้อมูลที่ตั้งของแต่ละบุคคลเราคาดว่ารูปแบบ geoadditive
( 24 – 27 ) โดยใช้สองมิติ ( ละติจูด / ลองจิจูด
) ระยะเรียบเพื่อผลเชิงพื้นที่และการถดถอยอย่างง่ายสำหรับบุคคลและปัจจัยบริบท

( ดูภาคผนวก ) ขอรับ
interpretable ข้อมูลได้อย่างง่ายดายเกี่ยวกับขนาดของการเปลี่ยนแปลงพื้นที่ เราเสนอ
เป็นตัวบ่งชี้ในอัตราส่วนออดส์ปรับสร้าง
( Odds Ratio นิยามเป็นเดิมพัน อัตราส่วนระหว่างบุคคล
ที่อาศัยอยู่ในสถานที่ในควอไทล์แรกและหนึ่ง
จากสถานที่ในควอไทล์ 4 ความเสี่ยงของพื้นที่ เช่น
ประมาณการจากแบบ geoadditive ( ภาคผนวก )
ให้ใช้ในขนาดของการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่
เราคาดว่าหลายระดับด้วยโมเดลโลจิสติก ( 3 , 4 ) กับบุคคลที่อยู่ในย่านบริหาร (

ไปดูภาคผนวก ) บ้าน r2u

ความแปรปรวน พบปริมาณของความแปรปรวนระหว่างย่าน
เกี่ยวกับสารที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติ ผมใช้ มอแรน
สถิติ ( ภาคผนวก ) เราขอข้อมูลเชิงพื้นที่ในย่านคลาดเคลื่อน
ของแบบจำลอง ( 41 , 42 )เพื่อศึกษาความสัมพันธ์เชิงพื้นที่จะลดลงเมื่อเพิ่ม

เราคำนวณระยะทางที่ผมแยกพวก มอแรน