Applying survey weights to ordinal regression models for improved inference in outcome-dependent samples with ordinal outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Researchers often use outcome-dependent sampling to study the exposure-outcome association. The case-control study is a widely used example of outcome-dependent sampling when the outcome is binary. When the outcome is ordinal, standard ordinal regression models generally produce biased coefficients when the sampling fractions depend on the values of the outcome variable. To address this problem, we studied the performance of survey-weighted ordinal regression models with weights inversely proportional to the sampling fractions. Through an extensive simulation study, we compared the performance of four ordinal regression models (SM: stereotype model; AC: adjacent-category logit model; CR: continuation-ratio logit model; and CM: cumulative logit model), with and without sampling weights under outcome-dependent sampling. We observed that when using weights, all four models produced estimates with negligible bias of all regression coefficients. Without weights, only stereotype model and adjacent-category logit model produced estimates with negligible to low bias for all coefficients except for the intercepts in all scenarios. In one scenario, the unweighted continuation-ratio logit model also produced estimates with low bias. The weighted stereotype model and adjacent-category logit model also produced estimates with lower relative root mean square errors compared to the unweighted models in most scenarios. In some of the scenarios with unevenly distributed categories, the weighted continuation-ratio logit model and cumulative logit model produced estimates with lower relative root mean square errors compared to the respective unweighted models. We used a study of knee osteoarthritis as an 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 | 0,178 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».