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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要讨论列联表关联与抽样设计,未提供因果识别、离散选择模型或其他所列方向的直接依据。

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
I. J. Good
Y. Mittal

二乘二列联表的合并及其几何性质

研究问题
为什么合并两个二乘二列联表后,关联度量可能落在两个原表度量之间的区间之外,怎样通过抽样设计避免?
方法与思路
作者研究列联表相加后的关联度量,分析避免合并悖论的抽样设计,以及不同关联度量下子总体的同质性条件。
材料陈述的贡献
摘要称给出通过适当抽样设计避免合并悖论的方法,并研究同质性条件;部分证明具有几何解释。
阅读关注点
应核对使用哪些关联度量、抽样设计需要哪些约束,以及同质性定义如何随度量变化,并查看几何解释的作用。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要,具体设计和条件未给出;关联变化本身不能被解释为因果效应或因果方向逆转。

原文摘要

If a pair of two-by-two contingency tables are amalgamated by addition it can happen that a measure of association for the amalgamated table lies outside the interval between the association measures of the individual tables. We call this the amalgamation paradox and we show how it can be avoided by suitable designs of the sampling experiments. We also study the conditions for the "homogeneity" of two subpopulations with respect to various measures of association. Some of the proofs have interesting geometrical interpretations.

笔记与分组
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