The Diffusion of Innovations: A Methodological Reappraisal
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分类依据与纠错
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创新扩散：方法论的重新审视
- 研究问题
- 传统上用逻辑斯蒂等特定分布描述创新扩散，是否影响扩散速度估计的可比性与解释，以及如何处理截断和组间比较？
- 方法与思路
- 作者以基尼期望平均差衡量扩散速度，提出非参数估计程序，处理截断过程和组间比较，并讨论风险率及可能扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，特定分布设定可能造成解释困难与较大参数偏差，所提方法提供另一种速度度量，并以 CT 扫描仪扩散作示例。
- 阅读关注点
- 重点核对基尼期望平均差的速度解释、非参数估计与截断处理的条件、组间比较口径，以及风险率和 CT 扫描仪示例的作用。
- 阅读边界
- 摘要未给出估计公式、截断机制或示例结果；传统方法的偏差论断及新度量的优势需查全文，不能推断其适用于所有扩散过程。
原文摘要
Studies of diffusion have traditionally relied on specific distributions, primarily the logistic, to characterize and estimate those processes. We argue that such an approach gives rise to serious problems of comparability and interpretation and may result in large biases in the estimates of the parameters of interest. We propose instead the Gini's expected mean difference as a measure of diffusion speed. We discuss its advantages over the traditional approach, present a nonparametric estimation procedure, and tackle with it the problems of truncated processes and of intergroup comparisons. We also elaborate on the use of the hazard rate and suggest various extensions. The diffusion of computed tomography scanners is presented as an illustration.