在结构方程模型中规范二项式比例的推理含义:以料区数据为动机的模拟研究
Lauren Wisnieski1, Michael W Sanderson2, David G Renter2
1Center for Animal and Human Health in Appalachia, Lincoln Memorial University, Richard A. Gillespie, College of Veterinary Medicine, 6965 Cumberland Gap Parkway, Harrogate, TN 37752, USA; Center for Outcomes Research and Epidemiology, Department of Diagnostic Medicine and Pathobiology, College of Veterinary Medicine, Kansas State University, 1620 Denison Ave, Manhattan, KS 66506, USA.
在结构方程模型 (SEM) 中对二项结果的正常近似对于调解和预测是可行的. 然而,使用比例作为预测因素和结果可能会损害参数的解释性和覆盖范围.
科学领域:
- 统计 统计 统计 统计
- 生物统计学 生物统计学
- 兽医流行病学 兽医流行病学
背景情况:
- 结构方程模型 (SEM) 通常缺乏对二项结果变量的明确处理.
- 这需要使用经验比例的正常近似值,这可能会影响与健康相关的结果推断.
- 该研究探讨了这些近似在SEM中的推断含义.
研究的目的:
- 评估在SEM中指定二项式变量作为实证比例的推断含义.
- 为了比较模型性能,当二项式结果被视为二项式与比例预测因素/结果.
- 评估这些SEM策略在牛肉养场健康环境中的实际实用性.
主要方法:
- 进行了一项模拟研究,使用生成的体重数据,病率计数和平均每日增长的数据.
- 两个SEM被安装:模型1 (二项式结果,比例预测因素) 和模型2 (比例结果和预测因素).
- 使用SEM扩展进行了关于牛肉料场病率 (BRD) 的概念验证数据应用.
主要成果:
- 模型1证明了精确的结构参数估计和足够的置信区间覆盖.
- 模型2显示了与发病率相关的参数覆盖率较差,表明模型的错误规范.
- 两种模型都具有足够的参数检测功率,而模型2显示出尽管存在解释性问题,但仍有可能进行调解分析.
结论:
- 在SEM中对双项疾病结果的正常近似是调解推理和预测的可行策略.
- 虽然模型1 (双项结果,比例预测器) 提供了更好的解释性和覆盖范围,但模型2 (比例结果和预测器) 可能是测试调解所必需的.
- 仔细考虑模型规范对于准确解释涉及二项结果的SEM结果至关重要.
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