NHANES 調查權重怎麼選？

用 RigorMed 交付這項任務

1. 把權重疑問整理成分析前的決定紀錄

   以下為建議任務輸入與可請求整理產物，不是本輪實跑、客戶成果或保證完成。

   已有材料: 擬用週期、變數所屬組件、官方 Analytic Notes、目標人群與擬報告估計量。

   可請求的產物／交付目標: 權重依據表、複雜抽樣設計說明草稿與待統計複核項。

2. 可直接改寫的任務輸入

   依我的變數與官方說明，整理候選權重、分層／PSU 與跨週期例外的證據表；把無法決定的組件組合單列，先形成需要統計複核的分析計畫段落。

3. 人工核對

   不承諾自動選對權重或已執行複雜抽樣；2017–2020、2021–2023 等特殊發布不能機械地除以週期數。

先按變量來源判斷權重層級

下表用於縮小候選範圍，不是自動選擇器。最終以所用週期、組件文件的官方分析說明為準。

權重代表抽樣、非響應及覆蓋調整，不能用“把樣本量乘大”來理解。變量來自多個組件時，通常要依據限制性最強的適用樣本選權重；但 2021–2023 的採血與膳食變量組合有官方特別提示，不能機械地只看哪一組人數最少。

分析前的六步核對

1. 寫清目標估計量與人群

   區分全人群均值或比例、預設亞組估計、週期間趨勢和合併週期的整體估計；寫明年齡、受訪條件與排除條件。不同問題不能共用一個未經核驗的權重方案。

2. 逐變量綁定週期與組件

   記錄變量名、組件文件、採集地點、適用人群與官方 Analytic Notes。問卷變量也可能在 MEC 採集；只看“Questionnaire”分類不足以判斷使用訪談權重。

3. 選擇適用權重並核對缺失

   在訪談、MEC、採血、膳食或其他子樣本權重中，選擇能覆蓋主要分析變量的適用權重。再區分抽樣或組件未參與、條目未回答及分析中的完整病例損失；現成權重並不會自動校正所有條目缺失。

4. 保留複雜抽樣設計變量

   公開文件中的 SDMVSTRA 與 SDMVPSU 是用於方差估計的遮蔽分層和偽 PSU。使用支持複雜抽樣的統計程序，同時指定適用權重、分層與 PSU；不要把加權後的記錄當作獨立簡單隨機樣本。

5. 跨週期前核對可比性與特殊發佈

   比較問卷、設備、實驗室方法、單位、編碼、目標人群及設計變化。確認週期屬於常規兩年發佈，還是 1999–2002 四年基期、2017–2020 疫情前 3.2 年發佈或 2021–2023 疫情後發佈，再讀對應合併指導。

6. 凍結方案並檢查估計可靠性

   預先記錄權重變量、構造方式、分層、PSU、週期、亞組定義、有效樣本和估計可靠性標準。亞組分析應使用統計軟件的 domain/subpopulation 方法，避免先刪掉非亞組記錄再估計方差。

哪些情況不能套用“兩期權重各除以 2”？

1. 1999–2002 有官方提供的四年權重，跨越該基期的更長時期需按專門構造規則處理；
2. 2017–March 2020 疫情前文件代表約 3.2 年，不能當作普通兩年週期；
3. August 2021–August 2023 與前期之間存在未採集數據的時間缺口，跨期合併需評估未觀測時期的假設；
4. 2021–2023 血液分析物引入採血權重，和膳食等組件聯用時需核對該期特別說明；
5. 空腹、膳食和其他專屬子樣本有各自權重，不能因為同時讀取人口學文件就改用 MEC 或訪談權重；
6. 亞組估計不能只在數據表中先刪除亞組以外的人，再用普通樣本方法計算標準誤。

把這些信息寫進分析計劃

在運行正式統計前，逐項留下可復核記錄：

• 研究目標是週期間比較、整體合併估計，還是某個亞組估計？
• 每個核心變量的週期、組件、適用人群和 Analytic Notes 是否已確認？
• 所選權重是否覆蓋限制性最強的適用組件，是否存在當期專屬例外？
• SDMVSTRA、SDMVPSU 與目標週期的官方設計說明是否對應？
• 跨週期變量定義、測量、單位、編碼及未採集時間段是否已評估？
• 合併權重的來源和構造、亞組方法、有效樣本與不穩定估計規則是否已凍結？

如果關鍵組件沒有適用權重，或者跨期可比性無法確認，應先縮小週期、修改問題或停止該項總體推斷，而不是用一個通用公式補齊證據。

常見問題