1.3 统计学分析 采用R3.6.0进行分析。本次分析中大气污染物数值变量不满足正态分布，故采用M（P25，P75）来描述大气污染物及门诊就诊量，采用Spearman 相关分析研究大气污染物与各类型门诊就诊之间的关系（以P<0.05为差异有统计学意义）。建立泊松分布相加模型，分析5种污染物（PM_2.5、NO₂、SO₂、CO、O_3-1h）每日质量浓度对门诊量的影响，定量评估随污染物浓度上升而增加的门诊量。运用多种非参数平滑函数来控制气象条件等混杂因子的情况下，有效评估污染物浓度所产生的效应。