Regularized cross-sectional network modeling with missing data: A comparison of methods
Notice bibliographique
Résumé
Many applications of network modeling involve cross-sectional data of psychologicalvariables (e.g., symptoms for psychological disorders), and analyses are often conductedusing a regularized Gaussian graphical model (GGM) employing a lasso, alsoknown as the graphical lasso or glasso. Appropriate methodology for handling missingdata is underdeveloped while using glasso, precluding the use of planned missingdata designs to reduce participant fatigue. In this research, we compare three approachesto handling missing data with glasso. The first resembles a two-stage estimationapproach—–borrowed from the covariance structure modeling literature—–wherebya saturated covariance matrix among the items is estimated prior to using glasso. Thesecond and third approaches use glasso and the expectation-maximization (EM) algorithmin a single stage and either use EBIC or cross-validation for tuning parameterselection. We compared these approaches in a simulation study with a variety of samplesizes, proportions of missing data, and network saturation. An example with datafrom the Patient Reported Outcomes Measurement Information System is also provided.The EM algorithm with cross-validation performed best, but all methods appeared to beviable strategies under larger samples and with less missing data.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».