forcode：今天下午3点去见导师了，老师说我的题目可以做，解答了我的一些疑问，给了我2005年全国老年人健康调查的数据。一些主要的疑问和老师的解答如下：

疑问1：数据加权问题，为什么数据中的权数某些案例（大约300个）有缺失，怎么办？是否可以用？该不该用加权？因为正常人群中80岁以上老年人所占比例肯定很小，加权之后很多这类样本被忽略了。
解答：全国老年人健康调查数据的加权问题曾经有人讨论过，有人对比过加权与不加权的模型，系数差别不大，由于加权可能会损失一部分高龄老年人的案例，建议不加权。

疑问2：是否该用分层模型用来分析地区间的医疗不平等？因为各地区经济发展不平衡，社会经济变量对医疗不平等的影响程度有地区差别。
解答：用分层模型当然会更好，但是考虑到时间问题（工作还没找好），先把文献综述和logistic回归模型做出来再说，到时候如果时间充足，可以在此基础上用分层模型，暂时先别做。

疑问3：健康与医疗不平等包括：疾病的不平等、健康状况的不平等、医疗资源获得的不平等、医疗资源质量的不平等。要研究医疗不平等，应该从多个维度来研究，除了“重病及时就医率”、“健康敏感度”这两个变量之外，健康本身也是一个重要的指标？所以，在做模型分析时，应该用三个因变量分别做三类模型。
解答：将因变量分解为多个维度的做法是对的，但是“健康敏感度”这个变量的转换方法可能有些牵强，存在其他解释的可能，先把健康的不平等和医疗资源获得的不平等这两个维度的模型做好再说，“健康敏感度”的变量转换方法，如果在已有文献中有类似处理办法，可以参考。在阅读文献的过程中，也可以参考其他定量研究的研究框架。

疑问4： 在分析健康不平等的时候，是否有必要对一些主要疾病每一种单独建立模型？比如癌症、心脏病、高血压、糖尿病、呼吸系统病等。
解答：可以挑选几种比较常见的疾病（比如心脏病、糖尿病、关节炎等）综合成一个新的健康变量（可以采取直接相加的办法来综合，最后看某个案例得了几种病）作为因变量来分析健康不平等，如果有研究可以对比，对某种疾病所涉及的健康不平等也可以单独建模型。

另外，导师还有解答了一些小问题，比如forcode在医疗不平等研究思路与疑问中的问题：
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？
导师的看法和lixiaoxu老师的说法是一样的，只要较少那一类的样本量足够就没问题，看参数检验就可以了。
还有“民族”是否要放到自变量里来，导师说这个调查中少数民族的案例太少，放进来不显著；还有就是收入作为自变量在模型中不显著的问题，导师立刻说应该用“收入是否够用”这个主观变量，看来导师对这个数据还是挺熟悉的，的确，中国各地的收入差别和消费水平差距太大，在全国的数据中直接用收入做自变量是不够显著。而且，收入这个变量很多受访者未必肯告诉真实值，而“收入是否够用”这个变量包含了受访者的主观判断，实际上综合了家庭收入与当地消费水平以及个人支出等信息，因此更加显著，就用这个变量就行了。

然后，我还报告了8号去福州的事情，要18日才回北京。我说现在数据都齐全了，应该做起来很快。导师说看你要做到什么程度了，要真正做好也没那么快，尤其文献综述这一块，弹性很大，要我这个月把文献综述做好。临走还送给我一盒咖啡！！过年之前还送给我一大袋吃的……导师就是这样很随和的人，脾气很好，在同学们中的口碑非常好，这方面真是值得我好好学习。然后就去图书馆借了基本医疗体制改革的书。

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