Analysis of Repeated Categorical Measurements with Conditional Likelihood Methods
用条件似然方法分析重复分类测量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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用条件似然方法分析重复分类测量
- 研究问题
- 如何用统一的条件似然框架分析重复分类响应，解释既有方法之间的关系，并检查模型的局部独立性假设？
- 方法与思路
- 作者通过最大化条件似然组织和扩展既有方法，在四期、三分类响应的面板实例中分析局部独立性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，多种现有程序可作为该框架的特例；通过扩展已有结果，条件估计还能使用标准统计软件获得。
- 阅读关注点
- 应核对条件化所依据的信息、局部独立性的具体含义和检查方法，以及统一框架涵盖既有程序的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未说明完整模型或软件实现，事故相关实例不能自动解释为因果效应。
原文摘要
This article presents a method for analyzing repeated measures with categorical responses based on maximizing a conditional likelihood. Many existing methods for analyzing repeated categorical responses, such as those proposed by Duncan (1980, 1985), Bishop, Fienberg, and Holland (1975), and Cochran (1950) are special cases of the method based on the conditional likelihood approach. This article explores the relationships among the various methods and extends several of the existing methods. The conditional likelihood approach is used to analyze data from a four-wave panel study with trichotomous responses. The data, taken from Fienberg, Bromet, Follmann, Lambert, and May (1985), are from an investigation of the psychological effects of the accident at the Three Mile Island nuclear power plant in the spring of 1979. In this example, methods are presented for checking the assumption of local independence in the model used for the conditional likelihood analysis. With an extension of the results of Tjur (1982), it is demonstrated that the conditional estimates can be obtained with standard statistical software.