Optimal Designs of Two-Phase Studies
两阶段研究的最优设计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：摘要聚焦昂贵协变量的两阶段抽样与半参数效率，未明确对应所列计量领域中的特定模型或应用方向。
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两阶段研究的最优设计
- 研究问题
- 当部分协变量测量昂贵时，如何利用第一阶段信息选择第二阶段样本，以提高这些协变量回归系数的估计效率？
- 方法与思路
- 作者以半参数效率界评价设计，允许连续、离散或删失结局，并研究第二阶段抽样依赖第一阶段数据的方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出最优或近似最优的两阶段设计，并称广泛模拟和两项大型医学研究展示了相对既有设计的效率改善。
- 阅读关注点
- 核对效率界的模型条件、设计优化目标与约束，以及未知参数如何用于实际抽样和近似最优方案的计算。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；预算约束、最优性条件及效率改善数值未说明，不能判断具体收益。
原文摘要
The two-phase design is a cost-effective sampling strategy to evaluate the effects of covariates on an outcome when certain covariates are too expensive to be measured on all study subjects. Under such a design, the outcome and inexpensive covariates are measured on all subjects in the first phase and the first-phase information is used to select subjects for measurements of expensive covariates in the second phase. Previous research on two-phase studies has focused largely on the inference procedures rather than the design aspects. We investigate the design efficiency of the two-phase study, as measured by the semiparametric efficiency bound for estimating the regression coefficients of expensive covariates. We consider general two-phase studies, where the outcome variable can be continuous, discrete, or censored, and the second-phase sampling can depend on the first-phase data in any manner. We develop optimal or approximately optimal two-phase designs, which can be substantially more efficient than the existing designs. We demonstrate the improvements of the new designs over the existing ones through extensive simulation studies and two large medical studies.