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本文试对与疟疾流行有关的社会经济和地理诸因素进行Bayes逐步判别分析，进而建立高、中、低三类疟区的判别函数式，以探索疟区分层的新方法。
1990年在海南省12个县选择了不同流行程度的自然村55个，以自然村为调查单位，进行社会经济因素调查，以其33个自然村作为建模样本，22个自然村为考核样本。用包括12项社会经济和地理诸因素的统一调查表，逐户进行访问调查。将收集的资料输入IBM/PC-XT微机进行Bayes逐步判别分析。结果选出地形地貌、反映经济水平的劳动力比例、人均收入、居住条件，以及疟防知识和人的特殊行为（上山作业过夜者的比例）等6项对疟区分层有判别意义的变量，并以此6项指标建立了代表高、中、低3个不同流行水平的判别函数式。经建模样本的回代检验，并对照原疟区分层，正确判别率为91.0%。又经考核样本的外部检验，正确判别率为77.3%。表明此种判别分析方法在疟区分层中具有实用价值，在特定条件下有可能代替发病率、原虫率、媒介等指标进行疟区分层。