Inverse probability weighting for clustered nonresponse
聚类无应答下的逆概率加权AI 解读 ↓
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聚类无应答下的逆概率加权
- 研究问题
- 当无应答通过聚类随机效应呈现不可忽略性、且每个聚类样本较小时，常见逆概率权重为何会产生偏差，如何改进？
- 方法与思路
- 作者比较基于边际响应倾向和预测随机效应的两种权重，提出条件逻辑回归加权估计，并配套方差估计和处理分配扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两类常见权重在小聚类样本下可能有偏，新方法可避免该偏差，并可扩展至处理分配具有聚类结构的观察性研究。
- 阅读关注点
- 应核对条件化如何处理聚类潜在效应、避免偏差所需条件，以及方差估计和观察性处理分配扩展的具体适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。新估计量的完整条件及模拟规模未说明，不能将其视为对任意不可忽略无应答均有效。
原文摘要
Correlated nonresponse within clusters arises in certain survey settings. It is often represented by a random effects model and assumed to be cluster-specific nonignorable, in the sense that survey and nonresponse outcomes are conditionally independent given cluster-level random effects. Two basic forms of inverse probability weights are considered: response propensity weights based on a marginal model, and weights based on predicted random effects. It is shown that both approaches can lead to biased estimation under cluster-specific nonignorable nonresponse, when the cluster sample sizes are small. We propose a new form of weighted estimator based upon conditional logistic regression, which can avoid this bias. An associated estimator of variance and an extension to observational studies with clustered treatment assignment are also described. Properties of the alternative estimators are illustrated in a small simulation study.