Comparing the Effects of Continuous and Discrete Covariate Mismeasurement, with Emphasis on the Dichotomization of Mismeasured Predictors
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that imprecision in the measurement of predictor variables typically leads to bias in estimated regression coefficients. We compare the bias induced by measurement error in a continuous predictor with that induced by misclassification of a binary predictor in the contexts of linear and logistic regression. To make the comparison fair, we consider misclassification probabilities for a binary predictor that correspond to dichotomizing an imprecise continuous predictor in lieu of its precise counterpart. On this basis, nondifferential binary misclassification is seen to yield more bias than nondifferential continuous measurement error. However, it is known that differential misclassification results if a binary predictor is actually formed by dichotomizing a continuous predictor subject to nondifferential measurement error. When the postulated model linking the response and precise continuous predictor is correct, this differential misclassification is found to yield less bias than continuous measurement error, in contrast with nondifferential misclassification, i.e., dichotomization reduces the bias due to mismeasurement. This finding, however, is sensitive to the form of the underlying relationship between the response and the continuous predictor. In particular, we give a scenario where dichotomization involves a trade-off between model fit and misclassification bias. We also examine how the bias depends on the choice of threshold in the dichotomization process and on the correlation between the imprecise predictor and a second precise predictor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,114 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».