Introducing Educational Attainment to the Poststratification Adjustment in the National Survey on Drug Use and Health
Notice bibliographique
Résumé
The National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) provides national estimates of substance use and mental health among the civilian, noninstitutionalized population aged 12 or older in the United States. Since Quarter 4 of 2020, multimode (web and in-person) data collection has been employed in NSDUH. Adult web respondents had higher levels of educational attainment than adult in-person respondents, and educational attainment is often correlated with survey outcomes in NSDUH. To correct the imbalance of the educational attainment distributions across survey modes, educational attainment was added as a covariate to the poststratification adjustment in the 2020, 2021, and 2022 NSDUH weighting. Educational attainment proportions calculated from 1-year American Community Survey (ACS) data were used to derive control totals for the main effect and two-way interactions of educational attainment by demographic variables and by state. Two approaches for calculating educational attainment proportions, marginal distribution and cell distribution, were compared for accuracy across domains and summation of subdomains. The impact of excluding the institutionalized population and the active-duty military population from the 1-year ACS data was also investigated and is discussed.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».