Covariate Selection Strategy for the Extended Propensity Score to Adjust for Missing Not at Random Data
Notice bibliographique
Résumé
Missing data can introduce biases in the estimation of the indicator of interest if appropriate adjustments are not made. The case of Missing Not at Random (MNAR), a missing mechanism in which the missingness also depends on the missing values themselves, has been under-explored. When an outcome has MNAR data, one method to estimate the population mean of the outcome is using the extended propensity score. This method first estimates the extended propensity score, which is the missing probability conditional on the outcome and covariates. Then, the population mean of the outcome is estimated using these estimates. In this paper, we discuss which variables should be included in or excluded from the extended propensity score model to obtain an unbiased estimate of the population mean with small standard errors. First, we show which covariates, at a minimum, should be included in the model of missing probability so that the population mean estimator of the outcome is consistent. Next, we show that the inclusion of some covariates in the missing probability model results in a large variance of the population mean estimates even if they explain the missing probability well. Then, we verify these arguments using simulation experiments and argue that to obtain unbiased, small-variance estimates of the population mean, it is desirable to include only those covariates necessary for consistency. This study allows us to obtain such estimates when the outcome is MNAR and adjusted by the extended propensity score.
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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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».