論文の概要: The role of the geometric mean in case-control studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09016v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 01:42:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 14:24:36.044128
• Title: The role of the geometric mean in case-control studies
• Title（参考訳）: ケースコントロール研究における幾何学平均の役割
• Authors: Amanda Coston and Edward H. Kennedy
• Abstract要約: 結果依存サンプリングにおいて、幾何オッズ比を部分的に同定し、推定し、推測する方法を述べる。 提案した推定器は効率的な影響関数に基づいており、したがって2つの頑健な特性を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.38301148531795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Historically used in settings where the outcome is rare or data collection is expensive, outcome-dependent sampling is relevant to many modern settings where data is readily available for a biased sample of the target population, such as public administrative data. Under outcome-dependent sampling, common effect measures such as the average risk difference and the average risk ratio are not identified, but the conditional odds ratio is. Aggregation of the conditional odds ratio is challenging since summary measures are generally not identified. Furthermore, the marginal odds ratio can be larger (or smaller) than all conditional odds ratios. This so-called non-collapsibility of the odds ratio is avoidable if we use an alternative aggregation to the standard arithmetic mean. We provide a new definition of collapsibility that makes this choice of aggregation method explicit, and we demonstrate that the odds ratio is collapsible under geometric aggregation. We describe how to partially identify, estimate, and do inference on the geometric odds ratio under outcome-dependent sampling. Our proposed estimator is based on the efficient influence function and therefore has doubly robust-style properties.
• Abstract（参考訳）: 歴史的に、結果が希少な場合やデータ収集が高価である場合、結果依存サンプリングは、公共の行政データなど、対象人口の偏りのあるサンプルにデータが容易に利用できるような、現代の多くの設定に関係している。 結果依存サンプリングでは、平均リスク差や平均リスク比などの共通効果尺度は特定されないが、条件付きオッズ比は特定される。 概して要約測度が特定されないため、条件付きオッズ比の集約は困難である。 さらに、限界オッズ比は全ての条件オッズ比よりも大きい(または小さい)ことができる。 このいわゆる奇数比の非可算性は、標準算術平均の代替集合を用いると避けられる。 我々は、このアグリゲーション方法の選択を明示する、新しい可算性の定義を提供し、オッズ比が幾何アグリゲーションの下で折り畳み可能であることを示す。 結果依存サンプリングにおいて、幾何オッズ比を部分的に同定し、推定し、推測する方法を述べる。 提案する推定器は効率的な影響関数に基づいており,2倍のロバストな特性を有する。

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