いらっしゃいませにこれポスターセッション。 私の名前はレニータウォッシュバーン、
そして私の同僚そして私、博士。メアリージーン・アモン。
のためにこれプロジェクト、私たちは診るの関係
間立法的な制限の上の使用の公共リソースのために中絶
そして彼らのインパクトの上受胎能力料金ベースのの上母性年でのユナイテッド州。
私たちは信じるそれによる検査するこれら規則、
私たちはできたオファー洞察力の中へ潜在的影響の未来立法的な変化、
したがって援助するそして理解のダイナミクス
そして潜在的結果のそのようなポリシーシフトの上受胎能力料金。
病気始めるによる素早く議論する私たちのデータソース、
そしてそれから病気実演するどうやって私たちは使用JMPに実行するある双方向分散分析
そしてある遅刻クラス分析に調査するこれら関係。
そこにはだった二データソース使用済みのためにの勉強。
の初めだった法律それだった
得られたからある法、アトラスポリシー監視プログラムデータセット。
の第二に、私たちは得たの2021年受胎能力料金からCDCワンダイルデータベース。
のデータセットだった組み合わせた一緒に
ベースのの上の母親の州の住居での年、
とある1つ年遅れでの誕生状態
それでそれの法律だったで効果いつの妊娠始まった。
私たちの初め客観的だったに識別する影響の制限
の上公共リソースの上受胎能力料金。
私たちは壊れたの法律下の中へ三つバケツ、
かどうかの州持っていたいいえ制限、
かどうか彼らは持っていた制限しかし除外されるメディケイド、
そしてそれからかどうか彼らはだった制限、含むメディケイド。
あ双方向分析の分散だった実行されました
に決定するかどうかそこにはだったある統計的に重要な違い
間の平均受胎能力料金ベースのの上これら三つバケツでの母性年。
私たちは初め始めましたによる視覚化するこれら
三つカテゴリとの地図それ私たちは作ったとJMPのグラフビルダー。
からそこには、私たちは観察されたそれそこにはだった
の不均等番号の州でそれぞれのの制限カテゴリー。
私たちは使用済みある一般練習するのランニングの分析とのレート変身データ
に避けるどれでも課題からの不均衡データ。
病気実演する初めどうやって私たちは追加これランキングにのデータセット、
そしてそれから良い行くを通しての双方向分散分析。
初め、あなた始めると分析して、分布。
だった行くに置くでの変数それ私たちは欲しいにするのランク変換の上、
どれのは受胎能力料金そしてにYそして打つわかりました。
私たちは行く下に私たちの素敵な赤三角形それからに保存そしてランク。
それは行くに保存のランキング
のから最低に最高のの受胎能力料金に私たちの主要データセット。
だったただチェック中それそのそこには。
次、との結果ののランク受胎能力料金、
だった行くに使用それにする私たちの双方向分散分析。
戻るに分析するフィットモデル、
だった行くに追加でないのオリジナル受胎能力料金、
しかしそれランク付けされた受胎能力レートそれ私たちはただ作成したに私たちのY.
だった行くに追加で私たちの二独立した
変数で満杯階乗、それでそれ私たちはできるするそれ双方向
のためにの母性年そしてそれ制限カテゴリー意思打つ走る。
それからそれ与える私たちの同じ出力それ私たちはするだろう明らかに期待する、
しかしそのを使用してそれらのランク変化。
私たちはできる行く下そして見てでの効果まとめに見るそれそこにはは
統計的に重要な相互作用行くの上そこには。
の双方向分散分析識別するそれそこにはだった統計的に重要な違い
でそれらの受胎能力料金ベースのの上母性年そしての面前の制限。
具体的には、私たちは観察されたそれ女性年齢15に29持っていたより低い受胎能力料金
いつそこにはだったいいえ制限現在で彼らの州。
の次客観的だったに識別する
パターンでの州中絶制限構成。
私たちは使用ある遅刻者分析なぜなら私たちは持っていたこれらバイナリ、
これらはいまたはいいえ指標のために六違うカテゴリの興味。
彼らはだった関連しているに政府資金、政府設備、
そして他の様々なプログラムのように州保険プログラムのために州従業員。
良いデモどうやって私たちは使用JMPのクラスタリングにグループそれらの州一緒に
ベースのの上これら六違うカテゴリ、
そしてそれからどうやって私たちは使用グラフビルダーにヘルプ私たち画面の結果
そして解釈する彼らある少しより簡単に。
に走るの遅刻クラス分析、
だった行くに分析するクラスタリング、遅刻クラス分析。
だった行くに置くで私たちの六バイナリ指標の中へ私たちのY.
それから私たちはできた調整するの番号のクラスターそしてそれするだろう走るもっとよりも
ただ三つ、しかしだったただ行くに使用三つのために私たちの目的に保つそれ単純。
後ランニングそれ、私たちは持っているこれ上級
特徴づけについてそれぞれ1つののクラスター。
しかししましょう作成するの追加視覚化そうします始める助ける私たち
解釈するどうやっての州落ちた外でそれぞれ1つのの三つクラスター。
にするそれ、だった行くに行くにグラフビルダー。
だった行くに取る私たちの州の住居
そして置くそれ下の上地図形それしましょうJMP知るそれだった欲しいに作るある地図。
それからだった行くに置く私たちのほとんどおそらく集まる、どれのは追加したにのデータセット
後私たちは走るそれLCA、そしてだった行くに使用それに実は色それ。
これ与える私たちある本当に素早い見て
でどうやってそれぞれの私たちの州それ実は持っていた制限、
どれののの三つクラスター彼らは落ちた外の中へ。
それからあなたはできるに使用グラフビルダーまた
に作成する他の視覚化のように私たちはしたそれ許可するあなたに比較するそれぞれ
のの状態」構成の彼らの制限そして彼らの受胎能力料金
を使用しての三つクラスターそれ私たちは作成したとのLCA。
いつ私たちはしたそれ、
何私たちは観察されたはそれいつそこにはだった制限の上複数種類の公共
リソース、それだった頻繁関連するとより高い受胎能力料金のためにそれらの州。
私ただ欲しいに感謝あなたのために見るのポスターセッション。
のゴールだった本当にに実演するどうやって私たちは
使用済みJMPに診るの人間関係間中絶制限それだった
ターゲティング公共リソースそして受胎能力料金横切って複数母性年グループ。
による演奏するの双方向分散分析の上それランク変身データ、
私たちは観察されたそれ女性年齢15に29
持っていたより低い受胎能力料金いつそこにはだったいいえ制限。
を通しての使用の遅刻者分析
そして視覚的に分析するの結果、私たちは観察されたそれ制限の上複数
カテゴリの公共制限だった関連するとより高い受胎能力料金。
感謝あなたまた。
