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파스칼 셰퍼 , University of St. Gallen 대학원생
크리스티안 힐데브란트 , 프로젝트 리더, 세인트 갈렌 대학교
현재 작업은 176개 국가와 400개 이상의 변수가 포함된 대규모 국가 간 데이터 세트의 분석을 기반으로 가장 효과적인 HIV 개입을 식별합니다(즉, 사례 수가 예측 변수 수보다 훨씬 적은 연구). 특히, 이 연구는 HIV 예방 활동에 대한 국가 수준 데이터와 1인당 GDP, 교육 시스템에 대한 투자, 남녀 성비, 도시화 정도와 같은 다른 국가별 지표의 조합을 기반으로 합니다. 다른 사람. 데이터는 총 176개국의 Gapminder 데이터베이스를 기반으로 합니다. 탐색적 요인 분석 및 탄력적 순 회귀와 부트스트랩 추정의 조합에 기초하여(Tibshirani 1996; Zou 및 Hastie 2005 참조), 현재 작업은 1인당 GDP 또는 기타 경제 복지 관련 지표 대신에 한 국가의 교육 시스템 및 이전 투자가 일반적으로 건강 관리는 HIV 비율을 줄이는 주요 동인입니다. 직관과는 반대로, 현재 전 세계적으로 현재 개입 정책이 압도적으로 우세함에도 불구하고 피임약의 사용은 국가 전반에 걸쳐 HIV 유병률을 줄이는 주요 동인이 아닙니다. 현재 작업은 공공 정책 개입의 효과적인 설계와 가장 효과적인 지표를 식별하기 위한 변수 선택 모델의 사용에 중요한 의미를 갖습니다.
