Semiparametric Inference for Data with A Continuous Outcome from A Two-Phase Probability-Dependent Sampling Scheme
连续结局两阶段概率依赖抽样的半参数推断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：摘要研究抽样设计与半参数推断，未明确涉及因果效应或其他所列计量方向。
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…
连续结局两阶段概率依赖抽样的半参数推断
- 研究问题
- 当连续结局研究的测量资源有限时，能否通过两阶段概率依赖抽样优先选择信息更丰富的对象，并进行有效推断？
- 方法与思路
- 作者提出两阶段概率依赖抽样设计，并构造利用该设计数据的半参数经验似然方法，通过模拟及环境流行病数据展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在相同样本量的模拟比较中，新设计结合估计量比结局依赖抽样和简单随机抽样具有更高效率与功效。
- 阅读关注点
- 应核对抽样概率如何定义、两阶段分别获得哪些信息，以及比较是否控制测量成本、模型条件和推断目标。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法核验抽样概率条件、成本节约幅度或模拟结果；相同样本量的优势不能自动解释为相同成本优势。
原文摘要
Summary Multiphased designs and biased sampling designs are two of the well-recognized approaches to enhance study efficiency. We propose a new and cost-effective sampling design, the two-phase probability-dependent sampling design, for studies with a continuous outcome. This design will enable investigators to make efficient use of resources by targeting more informative subjects for sampling. We develop a new semiparametric empirical likelihood inference method to take advantage of data obtained through a probability-dependent sampling design. Simulation study results indicate that the sampling scheme proposed, coupled with the proposed estimator, is more efficient and more powerful than the existing outcome-dependent sampling design and the simple random sampling design with the same sample size. We illustrate the method proposed with a real data set from an environmental epidemiologic study.