Analysis of duration data from longitudinal surveys subject to loss to follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Data from longitudinal surveys give rise to many statistical challenges. They often come from a vast, heterogeneous population and from a complex sampling design. Further, they are usually collected retrospectively at intermittent interviews spaced over a long period of time, which gives rise to missing information and loss to follow-up. As a result, duration data from this kind of surveys are subject to dependent censoring, which needs to be taken into account to prevent biased analysis. Methods for point and variance estimation are developed using Inverse Probability of Censoring (IPC) weights. These methods account for the random nature of the IPC weights and can be applied in the analysis of duration data in survey and non-survey settings. The IPC estimation techniques are based on parametric estimating function theory and involve the estimation of dropout models. Survival distributions without covariates are estimated via a weighted Kaplan-Meier method and regression modeling through the Cox Proportional Hazards model and other models is based on weighted estimating functions. The observational frameworks from Statistics Canada's Survey of Labour and Income Dynamics (SLID) and the UK Millenium Cohort Study are used as motivation, and durations of jobless spells from SLID are analyzed as an illustration of the methodology. Issues regarding missing information from longitudinal surveys are also discussed.
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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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».