Measuring the impact of nonignorability in panel data with non‐monotone nonresponse
非单调无应答面板数据中不可忽略缺失的影响评估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：摘要明确处理面板数据的非单调无应答及缺失机制敏感性。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
非单调无应答面板数据中不可忽略缺失的影响评估
- 研究问题
- 当面板数据存在非单调无应答时，如何评估偏离可忽略缺失假设对估计的影响，并避免替代模型带来的高维积分负担？
- 方法与思路
- 作者扩展局部敏感性方法，无须拟合替代模型或计算涉及缺失结果的高维积分，并用于美国青年吸烟趋势分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于多种面板结果；应用中黑人男性组的标准估计对不可忽略缺失敏感，其他组在所考察设定下较稳健。
- 阅读关注点
- 应核对局部扰动如何定义、敏感性指标如何计算，以及缺失机制的替代假设和各组稳健性结论的适用范围。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；局部敏感性不能直接代表所有偏离情形，具体条件与数值幅度未说明，版本变化未知。
原文摘要
SUMMARY The analysis of panel data with non‐monotone nonresponse often relies on the critical and untestable assumption of ignorable missingness. It is important to assess the consequences of departures from the ignorability assumption. Non‐monotone nonresponse, however, can often make such sensitivity analysis infeasible because the likelihood functions for alternative models involve high‐dimensional and difficult‐to‐evaluate integrals with respect to missing outcomes. We develop an extension of the local sensitivity method that overcomes computational difficulty and completely avoids fitting alternative models and evaluating these high‐dimensional integrals. The proposed method is applicable to a wide range of panel outcomes. We apply the method to a Smoking Trend dataset where we relax the standard ignorability assumption and evaluate how smoking‐trend estimates in different groups of US young adults are affected by alternative assumptions about the missing‐data mechanism. The main finding is that the standard estimate in the black male group is sensitive to nonignorable missingness but those in other groups are reasonably robust. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.