POSTER: Bayesian Estimation of the Polychoric Correlation Coefficient with Skewed and Sparse Data
Notice bibliographique
Résumé
In applied research and validation practice, it is common to find items, scales and measures exhibiting a strong degree of skewness in the participants’ responses, creating ceiling or floor effects (Ho & Yu, 2015). Although this tends to be attributed to the inability of the items to discriminate among participants, it could also naturally arise in checklists or scales designed to detect severe but infrequent anomalies in a typical sample (Catts et.al., 2009). If polychoric correlations are calculated from data exhibiting these characteristics, the sparseness of the contingency tables that occurs can yield biased estimates of the correlations and incorrect inferences (Savalei, 2011). A Bayesian solution is proposed to this problem through the use of a log-normal latent model that can naturally capture the inherent skewness and sparseness of this kind of data (Albert,1992). In order to document the extent of the problem and offer a potential solution, two computer simulations were conducted in the R programming language to explore this issue. The first one sets a value of 0 in the population for the correlation coefficient and varies the thresholds at 2, 2.3 and 3 standard deviations above the mean with sample sizes from 200 to 1000. The second one compares three effect sizes (0.1, 0.3 and 0.5) with two and three response option thresholds set at real-life estimated parameters from empirical research and compares the bias and variability of the correlation estimates. Preliminary results indicate that the maximum likelihood (ML) approach yields biased correlation estimates whereas the Bayesian alternative shows less bias and outperforms the normal theory ML method in cases with extreme skeweness of item responses and sparse contingency tables.
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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 | 0,018 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».