A simulation study of sample size for multilevel logistic regression models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies conducted in health and social sciences collect individual level data as outcome measures. Usually, such data have a hierarchical structure, with patients clustered within physicians, and physicians clustered within practices. Large survey data, including national surveys, have a hierarchical or clustered structure; respondents are naturally clustered in geographical units (e.g., health regions) and may be grouped into smaller units. Outcomes of interest in many fields not only reflect continuous measures, but also binary outcomes such as depression, presence or absence of a disease, and self-reported general health. In the framework of multilevel studies an important problem is calculating an adequate sample size that generates unbiased and accurate estimates. METHODS: In this paper simulation studies are used to assess the effect of varying sample size at both the individual and group level on the accuracy of the estimates of the parameters and variance components of multilevel logistic regression models. In addition, the influence of prevalence of the outcome and the intra-class correlation coefficient (ICC) is examined. RESULTS: The results show that the estimates of the fixed effect parameters are unbiased for 100 groups with group size of 50 or higher. The estimates of the variance covariance components are slightly biased even with 100 groups and group size of 50. The biases for both fixed and random effects are severe for group size of 5. The standard errors for fixed effect parameters are unbiased while for variance covariance components are underestimated. Results suggest that low prevalent events require larger sample sizes with at least a minimum of 100 groups and 50 individuals per group. CONCLUSION: We recommend using a minimum group size of 50 with at least 50 groups to produce valid estimates for multi-level logistic regression models. Group size should be adjusted under conditions where the prevalence of events is low such that the expected number of events in each group should be greater than one.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,064 | 0,840 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle