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全球幸福研究（GFS）旨在探索人类福祉相关概念。研究人员针对 GFS 首波数据开展人口差异分析，发现不同国家和人群在福祉指标上存在差异。这有助于识别弱势群体，为促进福祉的干预措施和政策制定提供依据。
在当今社会，人们对幸福和福祉的追求愈发强烈，心理学、经济学、公共卫生等多个领域都对 “幸福” 展开了研究。然而，以往的福祉研究大多受西方视角影响，许多关于福祉的方面在全球范围内仍未得到充分探索。不同文化背景下人们对幸福的理解和感受是否相同？哪些因素会影响不同人群的幸福程度？这些问题亟待解答。为了填补这一研究空白，来自哈佛大学、贝勒大学等多个机构的研究人员开展了全球幸福研究（Global Flourishing Study，GFS），相关成果发表在《BMC Global and Public Health》上。
全球幸福研究是一项大规模的跨国面板研究，研究人员从 22 个地理和文化多样的国家选取了具有全国代表性的成年人口样本（18 岁及以上）。为了确保样本的代表性，这些国家的选择考虑了对世界人口的覆盖范围、地理文化宗教多样性以及数据收集的可行性。数据收集由经验丰富的盖洛普（Gallup）组织负责，涵盖了幸福、生活满意度、身心健康、意义与目标等多个福祉相关方面的调查项目。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。在数据处理方面，针对复杂抽样设计，利用盖洛普提供的信息，通过纳入相关变量和采用特定方法处理单初级抽样单元（PSU）的情况；对于缺失数据，采用多元链式方程（multiple imputation by chained equations）进行多重填补。在数据分析阶段，运用随机效应模型和固定效应模型进行元分析，综合各国数据得出结论。
在评估人口差异时，研究人员分别在每个国家内进行分析。通过计算各国总体的结果变量均值 / 比例（如计算时考虑了抽样加权和分层因素）以及各人口亚组的均值 / 比例，并进行相关检验。例如，以 “理解人生目标” 这一指标为例，研究发现不同国家在该指标上存在差异。亚洲、非洲和拉丁美洲的部分国家在理解人生目标得分上排名靠前，而传统高收入和个人主义较强的国家排名相对靠后。这表明社会文化因素如社区纽带、家庭联系、文化遗产以及对精神或宗教框架的依赖程度，可能与人们对人生目标的理解程度有关。
在处理复杂抽样设计时，研究人员充分考虑了盖洛普提供的 PSU ID、分层 ID 和抽样权重信息。尽管在处理单 PSU 分层时存在一定复杂性，但通过采用 “certainty” 规范，使得不同统计软件间的结果具有可比性。
针对缺失数据，研究人员使用多元链式方程进行多重填补，且分别对每个国家进行处理，以确保模型能准确反映各国的具体情况。由于首波数据缺失率较低，研究人员经测试发现，采用 5 个填补数据集与更多数据集（如 20 个）的分析结果差异不大，但考虑到后续数据缺失率可能升高，建议后续分析至少使用 20 个填补数据集。
在元分析方面，研究人员运用随机效应模型对 22 个国家的数据进行综合分析，评估了不同人口亚组间结果变量均值 / 比例的差异，并通过计算异质性指标（如τ）来衡量各国间的差异程度。同时，还进行了固定效应的人口加权元分析，从不同角度呈现了研究结果。通过这些分析，研究人员得到了全球 p 值，以检验所有国家各亚组间在构建指标均值 / 比例上是否存在差异，并采用 Bonferroni 校正来处理多重检验问题。
研究结果表明，不同国家和人群在福祉相关指标上确实存在差异。这种差异既体现在各国整体的福祉水平上，也体现在不同人口亚组之间。这一研究具有重要意义，它为识别可能福祉水平较低的脆弱人群提供了依据，有助于相关机构和政府制定更有针对性的促进福祉的干预措施和政策。同时，研究中所采用的方法和得到的结果，也为后续全球幸福研究以及其他类似的跨国研究提供了参考和借鉴，推动了全球范围内对人类福祉的深入探索。但研究也存在一定局限性，如各国加权亚组均值的异质性可能受到多种因素影响，部分心理社会构念仅通过单个项目测量，可能导致构念覆盖不足和信度较低等问题。未来研究可以在此基础上，进一步优化研究方法，更全面深入地探究人类福祉的奥秘。
