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Enregistrement W3192305962 · doi:10.3386/w28801

Simplifying Bias Correction for Selective Sampling: A Unified Distribution-Free Approach to Handling Endogenously Selected Samples

2021· report· en· W3192305962 sur OpenAlexafffund
Yi Qian, Hui Xie

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2021
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSampling (signal processing)StatisticsEconometricsComputer scienceDistribution (mathematics)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlike random sampling, selective sampling draws units based on the outcome values, such as over-sampling rare events in choice outcomes and extreme activities on continuous and count outcomes.Despite high cost effectiveness for marketing research, such endogenously selected samples must be carefully analyzed to avoid selection bias.We introduce a unified and efficient approach based on semiparametric odds ratio (SOR) models applicable for categorical, continuous and count response data collected using selective sampling.Unlike extant samplingadjusting methods and Heckman-type selection models, the proposed approach requires neither modeling selection mechanisms nor imposing parametric distributional assumptions on the response variables, eliminating both sources of mis-specification bias.Using this approach, one can quantify and test for the relationships among variables as if samples had been collected via random sampling, simplifying bias correction of endogenously selected samples.We evaluate and illustrate the method using extensive simulation studies and two real data examples: endogenously stratified sampling for linear/nonlinear regressions to identify drivers of the shareof-wallet outcome for cigarettes smokers, and using truncated and on-site samples for count data models of store shopping demand.The evaluation shows that selective sampling followed by applying the SOR approach reduces required sample size by more than 70% compared with random sampling, and that in a wide range of selective sampling scenarios SOR offers novel solutions outperforming extant methods for selective samples with opportunities to make better managerial decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,738
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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