Methods for Modeling Autocorrelation and Handling Missing Data in Mediation Analysis in Single Case Experimental Designs (SCEDs)
Notice bibliographique
Résumé
Single-Case Experimental Designs (SCEDs) are increasingly recognized as a valuable alternative to group designs. Mediation analysis is useful in SCEDs contexts because it informs researchers about the underlying mechanism through which an intervention influences the outcome. However, methods for conducting mediation analysis in SCEDs have only recently been proposed. Furthermore, repeated measures of a target behavior present the challenges of autocorrelation and missing data. This paper aims to extend methods for estimating indirect effects in piecewise regression analysis in SCEDs by (1) evaluating three methods for modeling autocorrelation, namely, Newey-West (NW) estimation, feasible generalized least squares (FGLS) estimation, and explicit modeling of an autoregressive structure of order one (AR(1)) in the error terms and (2) evaluating multiple imputation in the presence of data that are missing completely at random. FGLS and AR(1) outperformed NW and OLS estimation in terms of efficiency, Type I error rates, and coverage, while OLS was superior to the methods in terms of power for larger samples. The performance of all methods is consistent across 0% and 20% missing data conditions. 50% missing data led to unsatisfactory power and biased estimates. In light of these findings, we provide recommendations for applied researchers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».