A proportional odds model with subject-specific effects for repeated ordered categorical responses
含个体特定效应的重复有序类别响应比例优势模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含个体特定效应的重复有序类别响应比例优势模型
- 研究问题
- 对于同一受试者在有序类别尺度上的重复响应，如何估计个体特定的项目效应，并消除受试者参数对一致估计的影响？
- 方法与思路
- 作者将 Rasch 模型推广为累积 logit 的比例优势结构，对各二元折叠响应按充分统计量条件化，并同时拟合模型以消除个体参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出条件拟合及改进的约束 Newton–Raphson 算法；对两个项目给出效应估计和标准误差的简单表达，并提出边际同质性检验。
- 阅读关注点
- 应核对比例优势约束、充分统计量条件化的依据、各二元折叠之间的关联，以及一致性条件和两项目情形公式的适用范围。
- 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；摘要未列出完整一致性条件，所述效应为个体特定效应，不能直接解释为总体平均或因果效应。
原文摘要
Suppose subjects make repeated responses on the same ordered categorical scale. We propose a generalization of the Rasch model that expresses the cumulative logit of the response distribution using subject parameters and a proportional odds structure for item effects. Parameters in the model describe subject-specific, rather than population averaged, effects. Consistent estimation of the effects requires eliminating the subject parameters. We accomplish this by simultaneous fitting of Rasch models, conditional on sufficient statistics for those parameters, for the possible binary collapsings of the response. The fitting process uses an improved Newton-Raphson algorithm for fitting generalized loglinear models by maximum likelihood estimation subject to constraints. For the case of two items, we give simple expressions for an effect estimate and its standard error, and suggest a test of marginal homogeneity for ordinal matched paris.