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Bayesian Gaussian distributional regression models for more efficient norm estimation
British Journal of Mathematical and Statistical Psychology ( IF 2.6 ) Pub Date : 2020-07-20 , DOI: 10.1111/bmsp.12206 Lieke Voncken 1, 2 , Thomas Kneib 3 , Casper J Albers 1 , Nikolaus Umlauf 4 , Marieke E Timmerman 1
British Journal of Mathematical and Statistical Psychology ( IF 2.6 ) Pub Date : 2020-07-20 , DOI: 10.1111/bmsp.12206 Lieke Voncken 1, 2 , Thomas Kneib 3 , Casper J Albers 1 , Nikolaus Umlauf 4 , Marieke E Timmerman 1
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A test score on a psychological test is usually expressed as a normed score, representing its position relative to test scores in a reference population. These typically depend on predictor(s) such as age. The test score distribution conditional on predictors is estimated using regression, which may need large normative samples to estimate the relationships between the predictor(s) and the distribution characteristics properly. In this study, we examine to what extent this burden can be alleviated by using prior information in the estimation of new norms with Bayesian Gaussian distributional regression. In a simulation study, we investigate to what extent this norm estimation is more efficient and how robust it is to prior model deviations. We varied the prior type, prior misspecification and sample size. In our simulated conditions, using a fixed effects prior resulted in more efficient norm estimation than a weakly informative prior as long as the prior misspecification was not age dependent. With the proposed method and reasonable prior information, the same norm precision can be achieved with a smaller normative sample, at least in empirical problems similar to our simulated conditions. This may help test developers to achieve cost‐efficient high‐quality norms. The method is illustrated using empirical normative data from the IDS‐2 intelligence test.
中文翻译:
贝叶斯高斯分布回归模型,用于更有效的范数估计
心理测试的测试分数通常表示为规范分数,表示其相对于参考人群中的测试分数的位置。这些通常取决于预测因素,例如年龄。以预测变量为条件的测试分数分布是使用回归估计的,这可能需要大量的规范样本来正确估计预测变量与分布特征之间的关系。在这项研究中,我们研究了在使用贝叶斯高斯分布回归估计新范数时使用先验信息可以在多大程度上减轻这种负担。在模拟研究中,我们调查了这种范数估计在多大程度上更有效以及它对先验模型偏差的鲁棒性。我们改变了先前的类型、先前的错误指定和样本量。在我们的模拟条件下,只要先前的错误指定不依赖于年龄,使用固定效应先验比使用弱信息先验会导致更有效的规范估计。使用所提出的方法和合理的先验信息,可以使用较小的规范样本实现相同的规范精度,至少在类似于我们模拟条件的经验问题中是这样。这可能有助于测试开发人员实现具有成本效益的高质量规范。该方法使用来自 IDS-2 智力测试的经验规范数据进行说明。至少在类似于我们模拟条件的经验问题中。这可能有助于测试开发人员实现具有成本效益的高质量规范。该方法使用来自 IDS-2 智力测试的经验规范数据进行说明。至少在类似于我们模拟条件的经验问题中。这可能有助于测试开发人员实现具有成本效益的高质量规范。该方法使用来自 IDS-2 智力测试的经验规范数据进行说明。
更新日期:2020-07-20
中文翻译:
贝叶斯高斯分布回归模型,用于更有效的范数估计
心理测试的测试分数通常表示为规范分数,表示其相对于参考人群中的测试分数的位置。这些通常取决于预测因素,例如年龄。以预测变量为条件的测试分数分布是使用回归估计的,这可能需要大量的规范样本来正确估计预测变量与分布特征之间的关系。在这项研究中,我们研究了在使用贝叶斯高斯分布回归估计新范数时使用先验信息可以在多大程度上减轻这种负担。在模拟研究中,我们调查了这种范数估计在多大程度上更有效以及它对先验模型偏差的鲁棒性。我们改变了先前的类型、先前的错误指定和样本量。在我们的模拟条件下,只要先前的错误指定不依赖于年龄,使用固定效应先验比使用弱信息先验会导致更有效的规范估计。使用所提出的方法和合理的先验信息,可以使用较小的规范样本实现相同的规范精度,至少在类似于我们模拟条件的经验问题中是这样。这可能有助于测试开发人员实现具有成本效益的高质量规范。该方法使用来自 IDS-2 智力测试的经验规范数据进行说明。至少在类似于我们模拟条件的经验问题中。这可能有助于测试开发人员实现具有成本效益的高质量规范。该方法使用来自 IDS-2 智力测试的经验规范数据进行说明。至少在类似于我们模拟条件的经验问题中。这可能有助于测试开发人员实现具有成本效益的高质量规范。该方法使用来自 IDS-2 智力测试的经验规范数据进行说明。