Comparing latent inequality with ordinal data
利用有序数据比较潜在不平等AI 解读 ↓
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利用有序数据比较潜在不平等
- 研究问题
- 只有有序类别观测且不规定潜在连续分布的参数形式时，哪些条件能支持群体间分位数差异和群体内不平等比较？
- 方法与思路
- 作者从有序分布条件建立潜在分位数及分位数间距的识别结果，构造内部置信集合，并讨论频率学与贝叶斯推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出两类潜在不平等比较的识别依据，以及用于确定哪些分位数更高的内部置信集合，并以健康数据说明应用。
- 阅读关注点
- 应核对有序类别与潜在变量的映射条件、跨群体比较尺度，以及内部置信集合的覆盖含义和分位数间距比较的适用范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；不设参数分布不等于无需其他假设，摘要未列明完整识别与推断条件。
原文摘要
We propose new ways to compare two latent distributions when only ordinal data are available and without imposing parametric assumptions on the underlying continuous distributions. First, we contribute identification results. We show how certain ordinal conditions provide evidence of between-group inequality, quantified by particular quantiles being higher in one latent distribution than in the other. We also show how other ordinal conditions provide evidence of higher within-group inequality in one distribution than in the other, quantified by particular interquantile ranges being wider in one latent distribution than in the other. Second, we propose an "inner" confidence set for the quantiles that are higher for the first latent distribution. We also describe frequentist and Bayesian inference on features of the ordinal distributions relevant to our identification results. Our contributions are illustrated by empirical examples with mental health and general health.