ความแม่นยำในการประมาณค่าระหว่าง สมการ ZINB for Count กับ ZINB for Rate ในงานวิจัยทางด้านทันตสาธารณสุข

บทคัดย่อ

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสมการถดถอยพหุปัวส์ซอง จำแนกเป็น 2 รูปแบบ คือ Poisson for Count และ Poisson for Rate โรคฟันผุมีปัจจัยทางด้านตัวฟัน อาหาร เชื้อโรค และระยะเวลาที่กรดสัมผัสกับตัวฟัน เป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดโรคดังกล่าว การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีควรคำนึงถึงผลกระทบของระยะเวลาที่สัมผัสปัจจัยเสี่ยงต่อการสรุปผล หากผู้วิจัยไม่มีข้อมูลระยะเวลาสัมผัสปัจจัยเสี่ยง ตัวแปรที่สามารถนำมาวิเคราะห์ข้อมูลแทนได้ เช่น อายุหรือจำนวนที่สามารถระบุความสัมพันธ์กับระยะเวลาที่สัมผัสปัจจัยเสี่ยง การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจากการศึกษาเรื่อง "ความสัมพันธ์ระหว่างเงินค่าขนมกับปริมาณฟันผุ ถอน อุด (DMFT) ในเด็กอายุ 12 ปี ที่ศึกษาในโรงเรียนประถมศึกษา อำเภอดูเมือง จังหวัดบุรีรัมย์" ตัวแปรตามพบ over-dispersion และมี zero outcome ร้อยละ 11.37 ผู้วิจัยใช้สมการถดถอยพหุทวินามแบบลบกรณีตัวแปรตามมีค่าศูนย์ (zero inflated negative binomial regression; ZINB) ซึ่งเป็นสถิติตัวหนึ่งในตระกูลปัวส์ชอง เป็นเครื่องมือในการแสวงหาคำตอบ จากการศึกษาที่ผ่านมาพบว่ามีการนำสมการ ZINB มาใช้วิเคราะห์การเกิดโรคฟันผุในเด็ก แต่ไม่มีการระบุว่าเป็นการวิเคราะห์แบบ Count หรือแบบ Rate ดังนั้น การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความแม่นยำในการประมาณค่าของสมการถดถอยพหุทวินามแบบลบกรณีตัวแปรตามมีค่าศูนย์ (ZINB) ระหว่างสมการแบบจำนวนนับ (Count) กับสมการแบบอัตรา (Rate) และเปรียบเทียบค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการประมาณค่าของวิธีการทางสถิติดังกล่าว ผลการศึกษาพบว่า การประมาณค่าพารามิเตอร์ของสมการ ZINB เมื่อพิจารณาความกระชับในการประมาณค่า สมการ ZINB for Rate ให้ค่าช่วงความเชื่อมั่น 95% CI แคบกว่าสมการ ZINB for Count นอกจากนี้ สมการ ZINB for Rate ยังประมาณค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของพารามิเตอร์ในโมเดลการเกิดโรคฟันผุต่ำกว่าสมการ ZINB for Count จุดเด่นของสมการ ZINB คือ สมการมีรูปแบบโมเดลเป็นแบบ Mixed Effect Model ซึ่งในสมการมีการประมาณค่าพารามิเตอร์แบบ Fixed Effect และ Random Effect จึงช่วยทำให้ความคลาดเคลื่อนในการประมาณค่าลดลง