forcode：这段时间读了一些医学社会学的文献之后，考虑写”医疗不平等”这个方向，现在有关医疗体制改革是不是加剧了医疗不平等的讨论也很多，研究这个也比较有现实意义，而且全国老年人健康调查中正好有合适的数据。调查问卷中有“如果您生重病时能及时到医院治疗吗？1. 能  2. 不能” 这个问题，这个问题可以作为因变量用来测量医疗不平等的程度。自变量主要是所属阶层、性别、收入、受教育水平、城乡类型等。研究方法就用logistics回归，对每一年的数据分别做相同的模型，比较各类自变量系数的变化。
      文献综述考虑有四块：有关社会分层与不平等的文献（参考边燕杰有关住房不平等研究框架）、医学社会学有关求医行为的文献、医疗体制改革文献、社会角色理论有关病人角色行为模式的文献。
      运行了一下1998年、2000年和2002年的数据，得到对“重病时能否及时治疗”这个问题的频次统计：

1998年      人数      百分比
yes     7302     96.14%
no     293     3.86%
Total     7595     100.00%
2000年     人数     百分比
yes     8100     94.11%
no     507     5.89%
Total     8607     100.00%
2002年     人数     百分比
yes     14243     88.68%
no     1819     11.32%
Total     16062     100.00%

从数据来看，重病及时就医率从1998年的96.14%下降到2000年的94.11%，再下降到2002年的88.68%，2005年该值可能更低，可见医疗不平等的确加大了。不过，这个结果是运行没有加权过的数据获得的。那个数据中也有权数，我加权运行了一下，结果如下：

1998年      人数      百分比
yes     7099     95.45%
no     339     4.55%
Total     7438     100.00%
2000年     人数     百分比
yes     7830     92.63%
no     623     7.37%
Total     8453     100.00%
2002年     人数     百分比
yes     14436     91.40%
no     1358     8.60%
Total     15793     100.00%

现在有两个疑问：
1、这个变量只有不到10%的人选择重病不能及时就医，90%的人都是能够及时就医，是不是不能及时就医的人比例太少了？用来做因变量会不会不够显著？
2、这个研究是否应该加权以调整样本的代表性？但是数据中大约有300个案例的权数值是缺失的，这个是正常的吗？是不是直接把这部分案例忽略掉？

      另外，该问卷G15这个大问题，针对十几种主要疾病询问：1、是否有病？2、是否经过医院诊断？于是考虑是不是可以从受访者对这两个问题的回答来生成一个新变量：健康重视程度。每一种疾病（比如心脏病）对这两个问题的回答组合有4种：1、自己认为有该病且经过医院诊断；2、自己认为有该病但没有经过医院诊断；3、自己认为没有该病且经过医院诊断；4、自己认为没有该病但没有经过医院诊断。在这四种回答组合中，从健康重视程度来看，组合1和4属于一致型，组合1：自己认为自己有该病并且得到医院确诊、自己认为没有该病所以也没有去医院诊断，这都属于正常情况。从健康重视程度而言，组合2属于迟钝型，自己已经认为自己有这种病了，但是却没有去医院就诊确认，对自己的健康不够重视。组合3属于健康重视程度的敏感型，自己没有这种病，却去医院就诊。于是，对每一种疾病，都可以将受访者分为3类：敏感型、正常型、迟钝型。将受访者在这十几种疾病上的重视程度综合起来（具体用因子分析综合，还是简单相加待考虑），就可以得到一个健康重视程度的综合指标，这个指标可以反映医疗资源（机会）在不同人群的分布，敏感型的人相对于迟钝型的人总体上肯定获得了或者有机会获得更多的医疗资源。然后把这个变量作为因变量，用其他社会经济变量作为自变量，对四次调查的数据建立模型，通过对比参数变化可以用来研究医疗不平等的变化趋势。不知道这个想法是否可行？

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