Modeling Repeated Measures With Monotonic Ordinal Responses and Misclassification, With Applications to Studying Maturation
含误分类的单调有序重复测量模型及成熟过程应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确分析同一个体的纵向重复测量，并结合协变量、误分类和缺失处理，直接对应个体面板数据方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含误分类的单调有序重复测量模型及成熟过程应用
- 研究问题
- 在纵向儿童研究中，如何区分真实的单调成熟过程与诊断误分类，并估计种族、年龄等协变量与成熟过程的关系？
- 方法与思路
- 作者分别建模潜在单调有序响应和误分类过程，开发包含协变量及随机缺失的最大似然 EM 算法，并分析 NGHS 数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出可分离真实变化与诊断错误的重复测量模型类及其估计算法，并用于青少年女孩的性成熟纵向数据。
- 阅读关注点
- 应核对真实过程单调性的约束、误分类概率的识别依据、随机缺失的具体定义，以及 EM 算法收敛和协变量解释。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明误分类识别条件或应用结果，不能将种族和年龄关联直接解释为因果效应。
原文摘要
Many longitudinal studies of children are concerned with the modeling of monotonic responses such as growth and sexual maturation. The National Heart, Lung, and Blood Institute Growth and Health Study (NGHS) is a longitudinal study designed to examine the effect of growth and maturation on the development of obesity and related cardiovascular risk factors among black and white adolescent girls. Sexual maturation is measured with an ordinal outcome and is known to be measured with sizable diagnostic error. Of interest is examining the effects of race and age on the sexual maturation process. Here we propose a class of models for analyzing repeated monotonic ordinal responses with diagnostic misclassification in which we separately model the underlying monotonic response and misclassification processes. We develop an EM algorithm for maximum likelihood estimation that incorporates covariates and randomly missing data. We use the method to analyze the NGHS sexual maturation data.