Model-based Inference for Categorical Survey Data Subject to Non-ignorable Non-response
存在不可忽略无应答的分类调查数据模型推断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：摘要研究分类调查的无应答机制，未明确涉及离散选择行为模型或面板数据估计方法。
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存在不可忽略无应答的分类调查数据模型推断
- 研究问题
- 对于协变量始终可观测的单一分类响应，如何在无应答是否可忽略尚不确定时开展推断并考虑调查样本量？
- 方法与思路
- 作者提出贝叶斯方法，在模式混合设定中引入描述不可忽略程度的参数，并对这些参数的先验不确定性积分。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出处理无应答机制不确定性的方案，指出常规模型比较不适用，并以英国大选调查示例讨论样本量调整。
- 阅读关注点
- 应核对不可忽略模型的可识别性、敏感参数的先验选择、模型比较批评的理由，以及样本量调整的推导条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；先验、识别限制和示例结果未说明。调查采用面板形式不足以判断其属于面板计量方法。
原文摘要
Summary We consider non-response models for a single categorical response with categorical covariates whose values are always observed. We present Bayesian methods for ignorable models and a particular non-ignorable model, and we argue that standard methods of model comparison are inappropriate for comparing ignorable and non-ignorable models. Uncertainty about ignorability of non-response is incorporated by introducing parameters describing the extent of non-ignorability into a pattern mixture specification and integrating over the prior uncertainty associated with these parameters. Our approach is illustrated using polling data from the 1992 British general election panel survey. We suggest sample size adjustments for surveys when non-ignorable non-response is expected.