非確率標本における複数参照調査を用いた参加バイアスの補正

科学分野:

• 調査方法論; 統計的推論; 健康研究

背景:

• 非確率標本は健康研究でますます使用されています。これらの標本における参加メカニズムは不明であることが多く、推定値や関連性におけるバイアスの原因となります。非確率標本からの統計的推論のための既存の方法は、単一の参照サンプルに限定されています。

研究 の 目的:

• 複数の参照調査を用いた非確率標本における参加バイアスに対処するための一般的なフレームワークを提案すること。単一参照サンプル制限を超えた統計的推論能力を拡張すること。実用的な実装と柔軟性のためのキャリブレーション推定量に焦点を当てること。

主な方法:

• 複数の参照調査に対応する一般的なフレームワークを開発しました。フレームワーク内の柔軟な特殊ケースであるキャリブレーション推定量に焦点を当てました。テイラー線形化と leave-one-out ジャックナイフの2つの分散推定方法を提案しました。

主要な成果:

• 提案されたフレームワークは、参加バイアスを効果的に対処しました。レーキング比キャリブレーション推定量は、特に分散した参加確率において満足のいくパフォーマンスを示しました。提案された方法を使用した連続アウトカムの分散推定値は、著しく小さくなりました。

結論:

• 新しいフレームワークとキャリブレーション推定量は、非確率標本におけるバイアスを効果的に軽減します。これらの方法は、特に限られたミクロデータアクセスにおいて実用的な利点を提供します。カナダの働く成人に関する実世界の研究で有用性が実証されました。