On the Effects of Spatial Confounding in Hierarchical Models
Notice bibliographique
Résumé
Summary Usually, in spatial generalised linear models, covariates that are spatially smooth are collinear with spatial random effects. This affects the bias and precision of the regression coefficients. This is known in the spatial statistics literature as spatial confounding. We discuss the problem of confounding in the case of multilevel spatial models wherein there are multiple observations within clusters. We show that even under the standard multilevel model, which allows for independent (i.e. not spatially correlated) cluster effects, the cluster‐level fixed effects might be biased depending on the structure of the ‘true’ generating mechanism of the processes. We provide simulation studies in order to investigate the effects of confounding in the estimation of fixed effects present in random intercept models under different scenarios of confounding. One remedy to spatial confounding is restricted spatial regression wherein the spatial random effects are constrained to be orthogonal to the fixed effects of the model. We propose one way to fit a restricted spatial regression model for multilevel data and illustrate it with artificial data analyses. We also briefly describe the issue of confounding in random intercept and slope models.
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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 | 0,088 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».