Logistic analysis in case-control studies under validation sampling
验证抽样下病例对照研究的逻辑回归分析AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论疾病病例对照数据的验证抽样与误差处理，未提供经济离散选择或因果效应识别的直接依据。
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…
验证抽样下病例对照研究的逻辑回归分析
- 研究问题
- 病例对照研究中，首阶段协变量缺失或有测量误差、次阶段仅验证子样本时，如何合并信息估计优势比参数？
- 方法与思路
- 作者在逻辑疾病发生模型、有限取值的代理信息和非差异性误差假设下，将既有方法扩展为双样本估计方程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法结合两阶段风险信息，推导一致性、渐近正态性及方差公式，并可借助标准软件估计和扩展至大分层设计。
- 阅读关注点
- 应核对验证子样本的抽取机制、非差异性误差的含义、两阶段信息如何进入估计方程，以及方差计算和分层扩展。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；验证抽样细节和误差假设的可检验性未说明，理论结果不能脱离所列模型限制使用。
原文摘要
This paper proposes an analysis of case-control data under a double-sampling scheme, when covariates are missing or measured with error at the first stage of sampling and are validated at the second stage in a subsample. The method combines risk information from both samples. It is derived under the assumptions that (i) the prospective disease incidence model is of logistic form, (ii) the proxy or partial information takes on finitely many values, and (iii) the error is nondifferential. The method of Prentice & Pyke (1979) is extended to a two-sample design to derive an estimating equation for the odds-ratio parameters. It provides an alternative estimator to that given by Breslow & Cain (1988). Consistency and asymptotic normality of the estimates are derived and a variance formula is presented. Parameters can be estimated by use of standard packages for quantal-response data. The method can easily be extended to the analysis of stratified designs with large strata.