Semiparametric maximum likelihood inference by using failed contact attempts to adjust for nonignorable nonresponse
利用失败联系记录校正不可忽略无应答的半参数极大似然推断AI 解读 ↓
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利用失败联系记录校正不可忽略无应答的半参数极大似然推断
- 研究问题
- 调查中的应答倾向若与研究结果相关，如何利用多次联系及失败记录校正不可忽略无应答，并检验完全随机缺失？
- 方法与思路
- 作者针对回访资料提出半参数极大似然方法，讨论大样本性质及似然比检验，并与既有方法的修正版进行模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出利用联系记录处理不可忽略无应答的推断框架，并以美国全国健康访谈调查数据说明其应用。
- 阅读关注点
- 应核对应答概率模型、失败联系记录提供的识别信息、未应答者结果分布的处理，以及似然比统计量的极限分布条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出识别条件或模拟优劣结果，不能认定回访记录足以处理所有不可忽略缺失。
原文摘要
In marketing research, social science and epidemiological studies, call-back of nonrespondents is standard. If respondents and nonrespondents tend to give different answers, the missing data are called nonignorable, and using them alone may produce biased results. To extend earlier work on nonresponse in the presence of call-backs, Alho (1990) proposed modelling the probability of response at each attempt through logistic regression, where outcomes of interest and covariates are explanatory variables. In this paper we propose a semiparametric maximum likelihood approach, and discuss large-sample properties and the semiparametric likelihood ratio statistic used to test whether the data are missing completely at random. Simulations are conducted to evaluate this approach and a modification of the method of Alho (1990). Data from the National Health Interview Survey are used for illustration.