On Statistical Inference for Inequality Measures Calculated from Complex Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
We examine inference for Generalized Entropy and Atkinson inequality measures with complex survey data, using Wald statistics with variance-covariance matrices estimated from a linearization approximation method. Testing the equality of two or more inequality measures, including sub-group decomposition indices and group shares, are covered. We illustrate with Indian data from three surveys, examining pre-school children’s height, an anthropometric measure that can indicate long-term malnutrition. Sampling involved an urban/rural stratification with clustering before selection of households. We compare the linearization complex survey outcomes with those from an incorrect independently and identically distributed (iid) assumption and a bootstrap that accounts for the survey design. For our samples, the results from the easy to implement linearization method and the more computationally burdensome bootstrap are in close agreement. This finding is of interest to applied researchers, as bootstrapping is currently the method that is most commonly used for undertaking statistical inference in this literature.
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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 | 0,128 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».