Open2024/08/22にコメント追加10

ロジスティック回帰にまつわる注意事項を調べる

通常、covariate selectionにおいてはアウトカムに最低限関連していてinstrumentsでなければokというスタンスと理解していたが、non-collapsibleなモデルの場合には推定値にバイアスが生じ、精度の減少もあまり見込めないというこちらの論文を最近読んで、ロジスティック回帰使いづらいなと思っている。

それに加えてアウトカムがレアな時のバイアスなどが知られている。

この2点についていつか調べたいのでここにメモしておく。

Non collapsibilityは絶対に復習しておかないといけないやーつ

Noncollapsibility, confounding, and sparse-data bias. Part 1: The oddities of odds

Noncollapsibility, confounding, and sparse-data bias. Part 2: What should researchers make of persistent controversies about the odds ratio?

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8530151/#:~:text=Noncollapsibility refers to the circumstance,rather than the estimation process.

MLEのバイアスの件