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Addressing heterogeneous populations in latent variable settings through robust estimation.
Psychological Methods ( IF 10.929 ) Pub Date : 2021-10-25 , DOI: 10.1037/met0000413
Kenneth J Nieser 1 , Amy L Cochran 1
Affiliation  

Individuals routinely differ in how they present with psychiatric illnesses and in how they respond to treatment. This heterogeneity, when overlooked in data analysis, can lead to misspecified models and distorted inferences. While several methods exist to handle various forms of heterogeneity in latent variable models, their implementation in applied research requires additional layers of model crafting, which might be a reason for their underutilization. In response, we present a robust estimation approach based on the expectation-maximization (EM) algorithm. Our method makes minor adjustments to EM to enable automatic detection of population heterogeneity and to recognize individuals who are inadequately explained by the assumed model. Each individual is associated with a probability that reflects how likely their data were to have been generated from the assumed model. The individual-level probabilities are simultaneously estimated and used to weight each individual’s contribution in parameter estimation. We examine the utility of our approach for Gaussian mixture models and linear factor models through several simulation studies, drawing contrasts with the EM algorithm. We demonstrate that our method yields inferences more robust to population heterogeneity or other model misspecifications than EM does. We hope that the proposed approach can be incorporated into the model-building process to improve population-level estimates and to shed light on subsets of the population that demand further attention. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved)

中文翻译:

通过稳健估计解决潜在变量设置中的异质种群。

每个人在出现精神疾病的方式以及对治疗的反应方面通常存在差异。如果在数据分析中忽视这种异质性,可能会导致错误指定的模型和扭曲的推论。虽然存在多种方法来处理潜在变量模型中各种形式的异质性,但它们在应用研究中的实施需要额外的模型制作层,这可能是它们未得到充分利用的原因。作为回应,我们提出了一种基于期望最大化 (EM) 算法的稳健估计方法。我们的方法对 EM 进行了细微调整,以实现人口异质性的自动检测,并识别假设模型未充分解释的个体。每个人都与一个概率相关联,该概率反映了他们的数据从假设模型中生成的可能性有多大。个体水平的概率被同时估计并用于加权每个个体在参数估计中的贡献。我们通过多项模拟研究检验了我们的方法对高斯混合模型和线性因子模型的实用性,并与 EM 算法进行了对比。我们证明我们的方法产生的推论比 EM 对人口异质性或其他模型错误指定更稳健。我们希望所提出的方法可以纳入模型构建过程,以改进人口水平的估计并阐明需要进一步关注的人口子集。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2021 APA,保留所有权利)个体水平的概率被同时估计并用于加权每个个体在参数估计中的贡献。我们通过多项模拟研究检验了我们的方法对高斯混合模型和线性因子模型的实用性,并与 EM 算法进行了对比。我们证明我们的方法产生的推论比 EM 对人口异质性或其他模型错误指定更稳健。我们希望所提出的方法可以纳入模型构建过程,以改进人口水平的估计并阐明需要进一步关注的人口子集。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2021 APA,保留所有权利)个体水平的概率被同时估计并用于加权每个个体在参数估计中的贡献。我们通过多项模拟研究检验了我们的方法对高斯混合模型和线性因子模型的实用性,并与 EM 算法进行了对比。我们证明我们的方法产生的推论比 EM 对人口异质性或其他模型错误指定更稳健。我们希望所提出的方法可以纳入模型构建过程,以改进人口水平的估计并阐明需要进一步关注的人口子集。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2021 APA,保留所有权利)我们通过多项模拟研究检验了我们的方法对高斯混合模型和线性因子模型的实用性,并与 EM 算法进行了对比。我们证明我们的方法产生的推论比 EM 对人口异质性或其他模型错误指定更稳健。我们希望所提出的方法可以纳入模型构建过程,以改进人口水平的估计并阐明需要进一步关注的人口子集。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2021 APA,保留所有权利)我们通过多项模拟研究检验了我们的方法对高斯混合模型和线性因子模型的实用性,并与 EM 算法进行了对比。我们证明我们的方法产生的推论比 EM 对人口异质性或其他模型错误指定更稳健。我们希望所提出的方法可以纳入模型构建过程,以改进人口水平的估计并阐明需要进一步关注的人口子集。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2021 APA,保留所有权利)我们希望所提出的方法可以纳入模型构建过程,以改进人口水平的估计并阐明需要进一步关注的人口子集。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2021 APA,保留所有权利)我们希望所提出的方法可以纳入模型构建过程,以改进人口水平的估计并阐明需要进一步关注的人口子集。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2021 APA,保留所有权利)
更新日期:2021-10-25
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