Propensity score adjustment with several follow-ups
多轮追访中的倾向得分调整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：摘要中的倾向得分用于调查非响应调整，多轮追访本身不足以证明属于因果推断或面板数据方法。
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…
多轮追访中的倾向得分调整
- 研究问题
- 调查响应概率直接依赖研究变量，且多轮追访直到最后一轮仍存在缺失时，如何估计响应概率并实施加权调整？
- 方法与思路
- 作者提出响应概率参数的矩估计方法，可通过广义矩估计实现，并构造一致的方差估计，结合有限模拟及韩国家庭就业调查。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法处理最后一轮追访仍不完全响应的情形，方差估计相对容易获得，有限模拟显示其具有一定稳健性。
- 阅读关注点
- 应核对非可忽略缺失模型如何识别、各轮追访提供哪些矩条件，以及权重构造、方差估计和稳健性所针对的偏离。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；关键识别条件和稳健性范围未说明，调查倾向加权不能直接当作因果识别结论。
原文摘要
Propensity score weighting adjustment is commonly used to handle unit nonresponse. When the response mechanism is nonignorable in the sense that the response probability depends directly on the study variable, a follow-up sample is commonly used to obtain an unbiased estimator using the framework of two-phase sampling, where the follow-up sample is assumed to respond completely. In practice, the follow-up sample is also subject to missingness. We consider propensity score weighting adjustment for nonignorable nonresponse when there are several follow-ups and the final follow-up sample is also subject to missingness. We propose a method-of-moments estimator for estimating parameters in the response probability. The proposed method can be implemented using the generalized method of moments and a consistent variance estimate can be obtained relatively easily. A limited simulation study shows the robustness of the proposed method. The proposed methods are applied to a Korean household survey of employment.