留在家庭政策是例外谬误的情况

Warning: Can only detect less than 5000 characters

图1中描绘了数据操作的流程图。简要说明，谷歌Covid-19 2月16日至2020年8月21日之间的社区流动报告数据产生了138个单独的国家及其地区。本网站我们的世界数据提供了212个国家的数据（2019年12月31日和2019年12月26日之间），巴西卫生部网站在巴西提供了所有国家（N = 27）和城市（N = 5,570）的数据（2月25日至8月26日）。

数据设置的流程图（进一步的详细信息在辅助补充材料流程图中）。

在数据汇编之后，共用了87个地区和国家：51个国家，巴西27个国家，巴西巴西六大国家首都[Manaus，Amazonas（AM），Fortaleza，Ceará（CE），Belo Horizo​​ nte，Minas Gerais（MG） ，里约热内卢，里约热内卢（RJ），SãoPaulo，圣保罗（SP）和波尔图阿雷格雷，里奥格兰德Do Sul（RS）]，以及全球三个主要城市（东京，柏林和纽约）（图。1）。

表1中提出了这87个区域的特征（进一步的细节是区域的补充材料特征）。

受控区域之间的限制性分析产生了33个合适的比较，如表2所示。只有一个比较，其中33（3％） - Roraima（巴西）与rondonia（巴西）的州（巴西）显着（p-价值= 0.04）。纠正残余分析后，它没有通过自相关测试（拉格朗日乘法器测试= 0.04）。 （进一步的细节是补充材料限制性分析）。

全球比较产生了3,741种组合;从这些，184（4.9％）具有p值＆lt; 0.05，纠正错误发现率（表S1）。在进行残余分析后，通过测试响应和协变量之间的协整，残留的正常性，残留的自相关性，同性恋度和功能规范的存在，仅63（1.6％）模型通过了所有测试（表S2）。仔细检查模型未通过所有测试的几个案例揭示了一个共同因素：异常值的存在，主要是由于流行病学周的差异，其中死亡开始报告死亡。图2中示出了显示87区之间的比较的热图。2。

热图与Covid-19的不同区域比较。下面的杆表示线性回归的p值。

Warning: Can only detect less than 5000 characters

有优势突出。 纳入标准和医疗保健获取和质量指数已被纳入。 我们在全世界获得代表性地区，包括来自4个不同的大陆的主要城市。 特别注意编译和分析数据集。 我们还规定了一定量身定制的方法来处理w ......