Analyzing Bivariate Ordinal Data Using a Global Odds Ratio
利用全局优势比分析双变量有序数据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：摘要明确将方法扩展至超过两次重复测量的纵向数据，直接涉及个体内重复观测结构。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用全局优势比分析双变量有序数据
- 研究问题
- 对两个有序分类响应，如何同时利用边际随机排序和响应间关联，并让协变量解释关联强度的变化？
- 方法与思路
- 作者以全局优势比度量关联，提出矩方法进行回归分析，利用边际的随机排序，并扩展至多次重复测量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出兼顾边际与协变量相关联结构的模型，以糖尿病视网膜病变数据示例，并讨论纵向重复测量扩展。
- 阅读关注点
- 应核对全局优势比的定义、边际排序约束与矩条件，以及超过两次重复测量时关联结构和推断如何处理。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；纵向扩展的具体条件与估计表现未说明，风险因素关联不能视为因果效应。
原文摘要
A moment method is proposed for regression analysis of bivariate ordered categorical data using the global odds ratio as the measure of association. For modeling the margins, this method utilizes the stochastic ordering implicit in the data. This method allows for covariate effects in modeling the association between responses. An application of the proposed model is illustrated using the ophthalmological data from the Wisconsin Epidemiologic Study of Diabetic Retinopathy for identifying risk factors among younger onset diabetics. This model is also extended to a longitudinal data setting with more than two repeated measures.