【✍️涂醫師疫情觀測：三級警戒有效，疫情已經趨緩】
#這是一個流行病學家的疫情趨勢分析。
5月30日疫情指揮中心公布266例確認個案，加上89例校正回歸個案，一共355例，這是近幾天來單日首度小於400例。
5月27日➡️667例
5月28日➡️555例
5月29日➡️486例
5月30日➡️355例
每天均以約100例減少，而校正回歸的個案數也持續下降，從5月26日至30日，分別是331、266、258、166、89，顯然「#塞車」問題已逐步改善，相信還會愈來愈少，也就是說每天公布的數據，和校正後的數據差距會愈來愈近。
更令人高興的是，雖然以後幾天還是會有校正個案要加入，但趨勢看起來不出當初所料，疫情已經開始下降了。校正後5月26至30日的確認數總計為501、531、406、335、266，請拭目以待接下來的資料。
最好的觀察資料是「#發病日流行曲線圖」，因為 #發病日離感染日只有5天潛伏期，由下圖資料看來，發病日的最高點落在5月17日，扣除5天潛伏期，表示感染日的最高點在5月12日，顯然5月11日公布全國二級、雙北三級的效果，自12日後，感染已經不再指數增加。
發病日流行曲線顯示，5月17日後又有一波傳染（5月20至23日），另一波在5月24日，其後的發病日人數呈現毎日下降，到5月30只有約50人。
同樣扣除5天潛伏期，表示在5月25日的新增感染人數，已經降到100以下（加上無症狀感染者約占全部40%），如果按此速度（請看曲線斜率）繼續下降，沒有再另外一波流行的話，#5月31的實際感染人數可能已降至個位數，也就是說在6月5日的發病日人數，會降到個位數，但 #指揮中心公布的確診人數要到6月14至16日才會降到個位數。
這是一個令人振奮的結果，不是曙光已見而已，而是已近隧道出口。整體而言，雙北大抵上得到控制，令人擔心的是桃園、台中等地個案還在增加，如果能有各地區的「發病日流行曲線」可看，或許會比較安心。
流行病學是我的專長，純粹用上面幾個圖表（#確診日、#採檢日、#發病日）來作分析，推測感染日的流行情形。可以大膽預測「#三級警戒有效，#疫情已經趨緩」。
大家繼續努力，天佑台灣！
回歸 斜率 在 [問題] 共變數分析-違反迴歸斜率同質- 看板Statistics 的推薦與評價
各位版大好，我又有問題上來請教大家
假如我的研究設計是：
自變項A：國家的經濟能力（分三組，各組有強到弱的次序之分）
依變項B：國家參加環境保護運動的情況（連續變數）
控制變數（共變數）C：加入國際組織的時間（連續變數）
我的研究主題是想知道：
這三個經濟能力不同的組別，在環境保護運動的參與上是否有顯著差異？
經濟情況越好的國家組別，參加次數是否其他組別多？
但在統計時我發現，某些國家因為比較晚建國
所以加入國際組織的時間比較晚，進而讓他們的參加次數不高
而這些國家大多是經濟能力中等或不好的國家
所以如果直接用ANOVA來分析
很容易就會讓"經濟力好"的組別與其他組之間有顯著差異出現
但這種差異很可能是因為"加入國際組織的時間早晚"所造成的
所以我想把變項C（加入的時間先後）給控制住
再去看組別之間有無顯著差異
我本來打算用 單因子共變數分析(ANCOVA)
一開始就先做迴歸斜率同質檢定
但結果出來數值都是顯著的，表示違反迴歸斜率同質
很多統計書籍都說：
只要違反迴歸斜率同質，就不能用ANCOVA
但接下來的作法就有不同意見，讓我無從分辨起要採信哪一個：
1. 有人認為"在單因子共變數分析下，即使違反迴歸係數同質
的假設影響並不大"(朱經明, 2007)
2. 有人認為"可以改作雙因子變異數分析Two-Way ANOVA"
3. 有人認為應採Johnson－Neyman 法來分析
4. 有人認為"不管共變量，而僅僅使用ANOVA
(因為研究者所使用的共變量不存在研究設計價值)"
https://ppt.cc/VrsX
5. 將數據做轉換，比如平方、對數、倒數
我的疑惑和困難點在於：
1. 我可以不管迴歸斜率的檢定結果，直接作共變數分析嗎？
2. 如果改作雙因子變異數分析(Two-Way ANOVA)，這算把C變項給"控制住"嗎？
3. 我有試作雙因子變異數，但結果 自變項A*變項C 交互作用這項有達到顯著
書上是說這時候只要考慮 A*C 交互作用這項就好
但我的研究目的只是想知道：A的三個組別之間有無差異
A*C的交互作用做出來的結果並不是我要的
例如：
我要的結果是：經濟力佳＞經濟力差
而雙因子變異數交互作用的結果：
在比較早加入國際組織的組別裡面，經濟力佳＞經濟力差
這樣變成我在解釋時還要把"加入時間"這個變項一起說明
如果用共變數分析的話，就可以直接說明"排除變項C後的結果"
那我能否不管A*C這一項，直接看A這一欄去做事後檢定，再報告結果？
4. 我也考慮過用Johnson－Neyman 法來分析
但問題是我找不到軟體去畫迴歸線
而且我看很多用Johnson－Neyman 法的論文
他們都是有分前、後測，但我沒有
而且我的組別有三組，那是不是代表我要畫3條迴歸線？
這樣在解釋時又要把"加入的時間"放在一起解釋
就跟用雙因子變異數時出現一樣的問題：
我只想知道 排除"加入時間"這個變項之後
自變項A的組別之間有無差異
我不想去說明"加入時間"這個變項
5. 我可以按前面有個人說的，直接作ANOVA就好嗎？
(因為共變量不存在研究價值？)
6. 資料轉換 這招我也用過了，就是始終違反迴歸斜率同質...
很抱歉，我把問題打得很長
但這樣才能把我的疑問說清楚
煩請有經驗的版友們幫我解答疑惑
感謝!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 112.105.52.203
※ 編輯: winchin 來自: 112.105.52.203 (07/12 04:31)
※ 編輯: winchin 來自: 112.105.52.203 (07/12 04:32)
※ 編輯: winchin 來自: 112.105.52.203 (07/12 04:32)
※ 編輯: winchin 來自: 112.105.52.203 (07/12 06:39)
我又發現，原來控制變數C和自變數A之間其實也有相關性
所以用共變數分析好像也沒有啥效用
而那個Johnson－Neyman 法好像也只能用來分析2組的情況
對於3組以上的情形就不適用..= =
嘆 只怪我統計不夠好(在我這領域連共變數分析或ANOVA都很少人用過)
所以您說的用迴歸模型來比較...這對我來說太難了
我只會把共變數丟入自變項控制起來，然後看關聯係數 F值..之類的
但就是不會用多元迴歸模型來比較各組平均數的差異......
不過總之還是謝謝您^^...
※ 編輯: winchin 來自: 112.105.52.203 (07/14 07:10)
... <看更多>