Assessing and adjusting for non-response in the Millennium Cohort Family Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In conducting population-based surveys, it is important to thoroughly examine and adjust for potential non-response bias to improve the representativeness of the sample prior to conducting analyses of the data and reporting findings. This paper examines factors contributing to second stage survey non-response during the baseline data collection for the Millennium Cohort Family Study, a large longitudinal study of US service members and their spouses from all branches of the military. METHODS: Multivariate logistic regression analysis was used to develop a comprehensive response propensity model. RESULTS: Results showed the majority of service member sociodemographic, military, and administrative variables were significantly associated with non-response, along with various health behaviours, mental health indices, and financial and social issues. However, effects were quite small for many factors, with a few demographic and survey administrative variables accounting for the most substantial variance. CONCLUSIONS: The Millennium Cohort Family Study was impacted by a number of non-response factors that commonly affect survey research. In particular, recruitment of young, male, and minority populations, as well as junior ranking personnel, was challenging. Despite this, our results suggest the success of representative population sampling can be effectively augmented through targeted oversampling and recruitment, as well as a comprehensive survey weighting strategy.
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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 | 0,229 | 0,337 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».