Bias Analysis for Misclassification Errors in both the Response Variable and Covariate
Notice bibliographique
Résumé
–Much literature has focused on statistical inference for misclassified response variables or misclassified covariates. However, misclassification in both the response variable and the covariate has received very limited attention within applied fields and the statistics community. In situations where the response variable and the covariate are simultaneously subject to misclassification errors, an assumption of independent misclassification errors is often used for convenience without justification. This article aims to show the harmful consequences of inappropriate adjustment for joint misclassification errors. In particular, we focus on the wrong adjustment by ignoring the dependence between the misclassification process of the response variable and the covariate. In this article, the dependence of misclassification in both variables is characterized by covariance-type parameters. We extend the original definition of dependence parameters to a more general setting. We discover a single quantity that governs the dependence of the two misclassification processes. Moreover, we propose likelihood ratio tests to check the nondifferential/independent misclassification assumption in main study/internal validation study designs. Our simulation studies indicate that ignoring the dependent error structure can be even worse than ignoring all the misclassification errors when the validation data size is relatively small. The methodology is illustrated by a real data example.
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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 | 0,120 | 0,339 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».