Faktoren, die mit dem Ernährungszustand von Frauen im reproduktiven Alter zusammenhängen
Ein Vergleich von linearen und Quantilsregressionsmethoden zur Bestimmung von Faktoren, die mit dem Ernährungszustand assoziiert sind
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In dieser Studie wird die Leistung der parametrischen Ordinary Least Square (OLS)- und der nichtparametrischen Regressionsmethode (Quantilfunktion) bewertet, um die Faktoren zu bestimmen, die den Ernährungszustand von Frauen im reproduktiven Alter in Nigeria beeinflussen. Eine national repräsentative Stichprobe von Frauen im reproduktiven Alter (15-49 Jahre) in Haushalten in Gemeinden wurde aus der Nigeria Demographic and Health Survey (NDHS 2013) gewonnen. Der Body-Mass-Index der Frauen, definiert als Gewicht/Größe2, war die Ergebnisvariable, während die erklärenden Variablen Alter, Fam...
In dieser Studie wird die Leistung der parametrischen Ordinary Least Square (OLS)- und der nichtparametrischen Regressionsmethode (Quantilfunktion) bewertet, um die Faktoren zu bestimmen, die den Ernährungszustand von Frauen im reproduktiven Alter in Nigeria beeinflussen. Eine national repräsentative Stichprobe von Frauen im reproduktiven Alter (15-49 Jahre) in Haushalten in Gemeinden wurde aus der Nigeria Demographic and Health Survey (NDHS 2013) gewonnen. Der Body-Mass-Index der Frauen, definiert als Gewicht/Größe2, war die Ergebnisvariable, während die erklärenden Variablen Alter, Familiengröße, Anzahl der jemals geborenen Kinder, Familienstand, höchstes Bildungsniveau, Wohnort, Region und Wohlstandsindex umfassen. Die OLS-Regression wurde verwendet, um die durchschnittliche Auswirkung der Faktoren auf den BMI zu bestimmen, während QR verwendet wurde, um festzustellen, wie ein bestimmtes Perzentil der BMI-Verteilung mit den Kovariaten verbunden war. Die Analyse wurde mit STATAVersion 12 durchgeführt, während die Grafiken mit R Version 3.2.0 erstellt wurden. Insgesamt wurden 31.828 Frauen in die Studie aufgenommen. Das Durchschnittsalter der Frauen betrug 29 Jahre (SD=7,0), 49,2 % hatten keine formale Bildung und 23,5 % gehörten zum ärmsten Vermögensquintil. Es zeigte sich, dass nur 16 % der Variation durch lineare Regression vorhergesagt werden konnten.
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