Finite-Sample Properties of Some Old and Some New Estimators of a Common Odds Ratio from Multiple 2 × 2 Tables
多个二乘二列联表共同优势比估计量的有限样本性质AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多个二乘二列联表共同优势比估计量的有限样本性质
- 研究问题
- 从多个二乘二列联表估计共同优势比时，不同经典估计量及其变体在有限样本中的偏差和可计算性表现如何？
- 方法与思路
- 作者通过模拟比较最大似然、Mantel–Haenszel、Woolf 估计量及各自四种变体，评估有限样本表现和无法计算的情况。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，原始 Woolf 估计及一种变体经常无法计算；按最小偏差标准，作者推荐每格加零点二五后的最大似然方法。
- 阅读关注点
- 核对模拟中的表数、样本量、共同优势比及稀疏配置，查看无法计算的频率，并区分偏差、方差和均方误差等评价指标。
- 阅读边界
- 材料仅为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；推荐限定于所述偏差标准，模拟范围及其他风险指标未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
A simulation study was used to determine the finite-sample properties of various estimators of a common odds ratio from multiple 2 × 2 tables. The maximum likelihood, Mantel-Haenszel, and Woolf estimators plus four variants of each were considered. The original Woolf estimator and one of its variants are dismissed on the grounds that they often cannot be calculated. In terms of minimum bias, maximum likelihood is the recommended procedure after adding .25 to each cell.