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摘要

背景:

监测数据是指导政策以及人力和资本资源分配的重要公共卫生资源。这些数据通常由基于非随机样本设计的大量信息组成。与真实总体相比，基于此类数据的总体估计可能受到潜在样本分布的影响。在这里，我们模拟了一个感兴趣的人群，并允许回复率以非随机的方式变化，以说明和衡量这对基于人群的重要公共卫生政策结果估计的影响。

摘要目的:

探讨非随机缺失数据对基于监控的人口估计的影响。

方法:

我们模拟了一群受访者回答关于他们对社区有关政府人员接种疫苗的政策的满意度的调查问题。我们允许一般满意和不满意之间的回复率不同，并考虑共同努力控制潜在偏差的影响:抽样权重、样本量膨胀和随机确定缺失的假设检验。我们通过均方误差和抽样变异性来比较这些条件，以表征在这些不同方法下产生的估计偏差。

结果:

即使在最有利的反应概况中，样本估计也存在明显的、可确定的偏差。通过样本量膨胀和抽样权重来减轻偏差的努力对总体结果的影响可以忽略不计。此外，偏离随机缺失的假设检验很少能在最广泛的响应概况中检测到非随机缺失。

结论:

我们的研究结果表明，假设在分析过程中随机丢失监测数据，可能会提供与我们在整个人群中看到的结果大不相同的估计。根据这种可能有偏见的估计作出的政策决定可能在社区脱离接触和健康差距方面造成毁灭性的后果。有必要采用替代的分析方法来确定边缘群体，这些群体的总体反应可能与测量的应答者所观察到的情况大不相同。